为完成高等教育培养杰出人才的目标，北京大学、清华大学和北京通用人工智能研究院共同编写了这本《通用人工智能人才培养体系》，构建了世界上第一个聚焦通用人工智能的人才培养体系和“通识、通智、通用”的“通才”培养框架，旨在培养具备人文素养和家国情怀，拥有独立思辨和跨学科思维，掌握人工智能核心理论和技术，勇于实践开拓科研格局的国际领先的高层次复合型人工智能领军人才。 本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的“通用人工

本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深入了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促进创新，并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术，并通过案例和实践指导，帮助读者掌握和应用提示工程，以取得更好的成果。本书适合从事A

物联网工程是计算机、控制、通信等学科交叉的跨学科专业。本书主要从物联网中所需要的控制技术、计算机控制的基础知识、过程控制的理论技术和方法以及基于各种实际控制系统应用背景的工程分析与设计等方面，带领读者深入浅出地体会物联网控制技术的过程。本书语言简明，注重应用，理论与实际相结合，遵循“理论-扩展-应用”的过程，章节中对应地方都有公式、定理辅佐，有利于学习。
本书可作为高等院校物联网工程专业“物联网控制技术”课程的教材，也可作为计算机、电子信息、机械类专业本科生学习自动控制技术的参

本书以情感识别模型作为研究对象提高模型识别率作为研究目标，开展基于加权融合策略的情感识别建模方法研究。考虑人体情感信息类型和情感特征的多样性根据模型对正确率和运算量的要求，针对建模过程中的特征级融合、模型级融合、决策级融合以及权重确定方法等关键技术进行深入的研究。

本书遵循理念与方法、经典与前沿、技术与应用相融合渗透的原则，在理念、结构、内容和资源上都极具特色和创新。按照人工智能新知识体系，本书内容分为五大部分13 章。 将传统或经典人工智能理论、方法与技术以及新一代人工智能技术和方法相结合，形成基础概念（1-3章）+基础技术（4-5章）+重点研究内容与方向（机器智能）（6-12章）+行业应用与伦理基础（12、13章）的新知识体系模式。 本书提供了配套学习资源，可通过人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）下载本书配套的电子资源，包括教学大纲、教案

本书主要介绍主流的人工智能理论、算法以及Python实现方法，目的是使学生学会人工智能理论及推导过程，并且掌握调用Python人工智能库和自定义编码的方法。全书共分10章，分别为人工智能与Python概述、Python基础、线性回归及其Python实现、逻辑斯蒂分类及其Python实现、最大熵模型及其Python实现、K-近邻分类与K-均值聚类及其Python实现、朴素贝叶斯分类及其Python实现、决策树及其Python实现、神经网络及其Python实现、图像识别领域的应用案例。 本书可作为计

本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍了人工智能的概况。第2~6章阐述了人工智能的基本原理和方法，重点论述了知识表示、自动推理、不确定性推理、机器学习和神经网络等。第7章和第8章介绍了专家系统、自然语言处理等应用技术。第9~11 章阐述了当前人工智能的研究热点，包括分布式人工智能与智能体、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨了类脑智能，展望人工智能的发展。
本书力求科学性、实用性和先进性，可读

本书从基本的人工智能理论出发，使用Python语言编程，基于Tensor-Flow和Keras深度学习框架，以理论讲解为基础，以项目实战为导向，系统地讲述了人工智能、深度学习和计算机视觉中相关的基本概念、理论方法和经典算法。既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对计算机视觉相关领域实际案例的实现方法和技术技巧的详细阐述。

《人工智能及其应用（第7版）》全面系统介绍了人工智能的基本原理及其应用，涉及人工智能概述、基于知识的人工智能、基于数据的人工智能、人工智能的算法与编程、人工智能的计算能力、人工智能发展展望及人工智能的应用。第1章叙述人工智能的定义与发展，提出人工智能的核心要素、学科体系和系统分类。第2章～第4章介绍知识表示、知识搜索与推理、基于知识的机器学习。第5章～第7章介绍群体智能与进化计算、数据处理和人工神经网络、基于数据的机器学习。第8章～第9章介绍逻辑型人工智能编程语言、解释型语言和深度学习开源框架。

随着人工智能技术的高速发展和广泛应用，人工智能安全问题引发了人们的高度关注。本书介绍了人工智能安全的概念和范畴，并从理论技术、技术标准、产业生态、伦理、法律等不同的角度分析了人工智能所涉及的安全问题及其治理策略和解决方法。除概述外，本书介绍了采用可信计算技术解决人工智能安全问题的方法，以及无人系统安全、基于类脑计算的强人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能应用安全、网络安全、人工智能安全可控的产业生态建设、人工智能安全标准与风险评估预警、人工智能法律伦理。总体来说，本书既概要