"机器学习和深度学习是人工智能领域开展科学研究的核心前沿理论，本书以“理论算法”为基础核心，以“实践案例”为创新驱动，帮助读者在了解机器学习和深度学习发展前沿的基础上，掌握基本核心知识，深刻理解应用案例，加深实践开发要素理解，夯实人工智能领域核心理论算法。全书共12章内容。第1章“绪论”，第2章“线性模型”，第3章“决策树”，第4章“贝叶斯分类器”，第5章“支持向量机”，第6章“聚类”，第7章“神经网络”，第8章“卷积神经网络”，第9章“循环神经网络”，第10章“生成对抗网络”，第11

本书是一本零基础的Illustrator软件的实战教材，旨在介绍如何使用Illustrator软件在平面设计领域的使用方法与技巧。本书首先介绍Illustrator软件在平面领域中的主要应用范围和领域，然后逐步由浅入深的介绍如何使用软件完成图形的设计与编辑、路径的绘制与编辑、图形样式的创建与编辑、文本与图表的创建与编辑、图层与蒙版的应用、效果类应用方法、混合与封套的应用方法等。 书籍中所涉及的案例都是平面设计领域中最为常见与普及度比较广泛的案例，让读者在熟悉和掌握Illustrator软件的同时

本书以项目为载体，依序对机器学习、深度学习和计算机视觉进行实践探究，帮助读者认识三者的关系，聚焦深度学习技术应用的重点领域计算机视觉，从调用云服务接口和开发模型两个方面做深层次探究。本书以企业用人需求为导向，以岗位技能和综合素质为核心，通过理论教学与实践教学相结合的方式，旨在培养具有深度学习技术应用意识，能够根据不同行业的不同需求，进行深度学习应用开发的高水平技术技能型人才。 全书共 3 篇：入门篇（项目1～项目3）为走进深度学习，分别对机器学习、深度学习和计算机视觉展开学习；基础篇（项目4～项

深度学习是人工智能的重要分支，在多个应用领域取得了突破性成果。本书作为深度学习的入门教材，基本涵盖了深度学习的各个方面。全书共8章，第1章概要介绍了深度学习的基本概念、典型算法及应用；第2~5章是本书的核心内容，详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络、Transformer和生成对抗网络的基本原理、典型算法以及主要应用；第6章介绍了一些典型的深度生成模型以及近期比较流行的扩散模型；第7章介绍了深度学习中常用的正则化与优化方法；第8章介绍了TensorFlow、PyTorch和飞桨三个常用的深度学习

本书介绍与人工智能关系紧密的数学知识模块，以使读者更好地掌握数学方法在人工智能领域的应用。本书整合了随机过程、矩阵论和运筹学中相关的数学基础，共12章，分为3部分。第1部分为随机过程，包括第1～3章，主要介绍概率论预备知识、随机过程的概念和基本类型、马尔可夫链。第2部分为矩阵论，包括第4～8章，主要介绍矩阵论预备知识、线性空间与线性变换、范数理论及其应用、矩阵分解和特征值的估计。第3部分为运筹学，包括第9～12章，主要介绍运筹学思想与运筹学建模、数学规划、**化问题和多目标决策。
本书面向

本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章，包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰，内容简明通俗。除了侧重于理论推导，本书还提供了许多便于读者理解的例子，以及大量被实践证明有效的算法技巧，旨在帮助读者进一步了解强化学习领域的相关知识，提升其现实中的工程能力。本书可作为高等院校数学、计算机、人工智能等相关专业的强化学习教材，但需

本书围绕人工智能的人才需求与岗位能力进行内容设计，将深度学习技术与实际应用相结合，旨在帮助读者全面了解深度学习的基本原理、常用模型和优化算法，并深入探讨在目标检测、图像识别、自然语言处理、风格迁移等领域的应用案例。本书共6个项目、15个任务，主要内容包括使用TensorFlow实现服装图像分类、使用TensorFlow实现文本分类、使用迁移学习实现肺部X光检测、基于Flask的模型应用与部署——猫狗识别、神经网络的语言处理——五言古诗生成、使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移。

"本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（“101计划”）系列教材之一。本书按照“厚算法基础、养伦理意识、匠工具平台、促赋能应用”的培养目标，以表达与推理、搜索与优化、建模与学习和伦理与安全为核心，按照如下内容进行组织：第1章绪论、第2章知识表达与推理、第3章搜索探寻与问题求解、第4章机器学习、第5章神经网络与深度学习、第6章强化学习、第7章人工智能博弈、第8章人工智能伦理与安全、第9章人工智能架构与系统、第10章人工智能应用。本书可作为高等学校人工智能专业及信息技术相关专业人工

面对数字经济背景下大数据分析的现实需求，本书分别从经济理论阐述、数学原理推导、程序代码实现三个角度，系统全面地阐释了各类经典机器学习模型的理论内涵和适用范围，以及基于 Python 编程语言进行算法训练、模型测试和参数调优的具体方法。本书配有A、B两个附录，介绍了 Python 语言基本语法规则，以及经济大数据分析所涉及的Python 工具包。 本书旨在培养能够综合运用经济学思维、数理分析方法、数据科学工具，分析和解决经济社会发展中的理论和实际问题的复合型人才；可作为高等院校经济管理、计算机等专

本书在系统介绍了机器学习的基础上详细讲解了神经网络和深度神经网络的结构原理、模型训练与优化方法，重点针对典型工作任务，详细讲解了卷积神经网络(ＣＮＮ)和循环神经网络(ＲＮＮ)的基本结构和主要操作。全书共分为七个模块。模块一主要介绍了人工智能与机器学习；模块二主要介绍了人工智能的开发工具及开发环境；模块三介绍了机器学习相关的数学基础知识；模块四对典型的机器学习算法进行了介绍；模块五对神经网络的结构和基本原理进行了剖析；模块六对卷积神经网络(ＣＮＮ)的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明