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本书从软件工程的角度出发，将软件工程和人机交互进行有机融合，全面系统地介绍人机交互领域涉及的核心概念和重要思想，着重介绍如何从软件工程的视角理解并进行人机交互系统的需求获取、系统设计、原型设计和评估迭代，以及主流的交互原型开发工具的使用，同时还介绍人机交互的前沿热点技术，如多模态交互、虚拟现实、智能交互等内容。全书共分

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全书共分为8章，可分为三个部分。读者只需按照章节顺序学习，即可掌握相关知识。第一部分为深度学习基础篇，包括第1-2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务等；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3-5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer网络；第三部分为自然语言应用

增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法，本书作为该领域的入门级读物，介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的**技术进展的读者；第3部分包含AI的基

本书以通俗易懂的语言和有趣的插画来解释深度学习中的概念和方法,生动形象的插图更容易帮助读者理解和记忆。同时,书中指导读者将自己的理解制作成短视频,以加强学习效果。另外,书中还指导读者在Colab平台上进行实践。 本书内容全面,从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识,到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然

本书全面介绍当前人工智能技术基础理论和方法，包括深度神经网络、知识图谱、图神经网络、生成式人工智能方法和机器学习方法5部分内容；重点介绍深度神经网络基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制和变形金刚(Transformer)，介绍知识图谱、图神经网络和生成式人工智能的基本理论与方法，最后简要介绍弱监督、自监督、

本教材总结了人工智能的发展历程和取得的阶段性成果，涵盖了人工智能主要的两大类内容：符号主义和联接主义，重点阐述了人工智能经典理论和方法，补充完善了丰富的人工智能新技术。内容包括：绪论、知识表示和逻辑推理、搜索技术、进化算法和群智能算法等传统的人工智能范畴，以及机器学习、强化学习、自然语言处理等人工智能的新技术。

本书专注于当今人工智能的核心技术和过程，包括章节总结、历史概述、练习、计算机作业、思维实验，以及强化关键概念的控制题；借助可视化图形来说明基本思想，通过易于遵循的示例来说明如何在实际实现中使用这些思想。本书可作为人工智能、计算机科学与技术、控制科学与工程、优化理论等专业本科生、研究生的专业课教材，也可供计算机科学与技术