本书介绍人工智能的基础知识和实践方法，包括人工智能概述、机器学习概述、KNN分类算法、Kmeans聚类算法、回归算法、决策树算法、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和人工智能前沿技术等内容，并设计大量应用案例对算法进行解析。

本书是面向高等院校计算机相关专业的机器学习教材。全书以机器学习应用程序的开发流程为主线，详细介绍数据预处理和多种算法模型的概念与原理；以Python和Spark为落地工具，使读者在实践中掌握项目代码编写、调试和分析的技能。本书最后两章是两个实战项目，举例讲解机器学习的工程应用。本书内容丰富、结构清晰、语言流畅、案例充实

教材内容括人工智能概述；视觉、语音、自然语言处理等方面的通用技术；机器学习与深度学习；人工智能典型应用场景；人工智能与职业发展；生成式人工智能的技术与应用；人工智能法律与伦理。在内容的选取上，突出人工智能主流技术、热点问题和典型案例，覆盖了目前市场上常见的人工智能技术及应用。教材除了涵盖人工智能概念及发展史、机器学习与

Agent（智能体）是大模型落地的重要方向，是AI技术的下一个风口。为了让更多非技术出身的人能够通俗地理解Agent，并零门槛利用Agent开发平台设计自己的Agent，我们撰写了本书。本书分为入门篇、工具篇、实战篇。入门篇介绍了Agent的概念、发展、与Prompt和Copilot的区别，Agent对个人和企业的价值

本书从人工智能的产业概况切入，配以丰富的图片，系统介绍人工智能的发展概况、技术基础和编程基础等实用内容。基于六个项目六个主题六个步骤，采用六六六教学法，讲解人工智能在语音识别、语音交互、语义理解、知识图谱、机器视觉、深度学习方面的项目应用案例。通过对本书的学习，读者可以在短时间内全面、系统地了解开发人工智能应用的基本方

《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发，结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法，包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术；详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用，并以实例介绍了应用场

本书系统、全面地介绍了人工智能的基本概念、技术基础与现状，AI生成图像技术，AI生成视频技术的创新与应用，AI生成文本技术的探索与实践等知识。通过本书，读者可以更好地理解人工智能技术在各行业领域的广泛应用，为后续深入学习人工智能的各种技术奠定基础。

当今时代，掌握AIGC技术已成为个人和企业提升竞争力的关键。本书旨在为读者提供全面了解并掌握AIGC技术及其在多个领域内应用的方法，深入浅出地介绍AI写作、AI绘图、AI视频制作、AI直播的技术及与之相关的应用。本书不仅涵盖大量的理论知识，更强调对实践能力的培养，通过丰富的实战案例、图文并茂的实操演示，帮助读者巩固所学

"本书以模糊计算、神经计算、进化计算三大模块为主，从理论基础和实践应用两个维度全面、系统地介绍关于计算智能的常见算法，并设计8个上机实验，以满足前面章节内容仿真验证的需要。全书共11章，内容分别为绪论、模糊系统理论、模糊系统应用、神经网络理论、支持向量机、深度学习、遗传算法、遗传规划、蚁群算法、粒子群算法、新型群智能优

"本书从数据表示学习角度介绍机器学习及其应用。全书共7章，分别介绍数据表示学习与数学基础、传统降维方法、分布式表示学习和聚类算法、稀疏表示学习、神经网络中的特征提取、生成式表示学习和对比式表示学习。本书涉及的数据表示学习算法的具体应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及图网络分析等。本书主要面向广大从事人工智能、机器学