本书以通俗易懂的方式从各个层面介绍了AIGC的基础知识，并辅以大量案例引领读者了解AIGC的应用实践，让读者可以更快速地利用AIGC改善工作和生活。 第1章从AI发展历史到资本市场近况阐述了AIGC产业的概况，第2章介绍了AIGC相关技术，第3章介绍了文本类AIGC技术的发展及其在传媒、教育、办公等场景中的应用，第4章介绍了声音类AIGC技术的发展及其在音乐、仿真等领域中的应用，第5章介绍了图片类AIGC的发展及其在图片生成、图片处理、图片识别等领域中的应用，第6章介绍了视频类AIGC的发展及其

本书以掌握Python语言基础为前提，由浅入深、全面系统地讲解了机器学习的相关知识及技能，内容注重实用性和可操作性，在介绍机器学习理论知识的基础上，结合具体的实战实例，给出了详细的代码及实现步骤。全书共9个项目，分别介绍了数据分析基础、机器学习项目实战流程、探索性数据分析与特征工程、常见机器学习算法及框架、交叉验证与超参数调优，并结合主流机器学习技术框架Scikit-learn，展开了信用违约分类预测、社交媒体评论分类预测、共享单车用量需求回归预测、信用卡客户忠诚度回归预测的项目实战。

本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙 述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,还讨论了深度强化学习。 本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、

2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，要求中小学开设人工智能相关课程，并提倡以计算思维为指导，将信息技术课程从技术导向转换为科学导向。因此，机器学习作为人工智能技术的内核，走入我国广大中小学生的课堂是科技发展的必然选择。《BR》　　本书共11章，系统地介绍机器学习模型中常见的白盒和黑盒模型，以及这些模型统一的框架和经常被使用的技巧。本书介绍了这些技巧是如何被巧妙地封装成一种通用方法，并在适当的时候被反复使用。从框架到思路，再到解决问题的技巧，以及技巧的封装和重用，这些都是塑造良

本书本着培养高职学生的人工智能基本素养、人工智能思维和人工智能应用实践能力的目
标，内容选取符合高职学生的特点，强调人工智能的通识性、典型性和实用性，具有可操作性。
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容包括人工智能概述、Python 基础、图像识别与网络安全、自然语言处理与舆情分析、生物特
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《人工智能基础项目教程》采用项目教程的编排方式，实现了基于工作过程、项目教学的理念。本书共由8个项目组成：人工智能概论、人工智能数据预处理、云计算下的人工智能、人工智能基础知识、人工智能技术在交通系统中的应用、人工智能编程入门、人工智能框架技术、人工智能的行业应用。本书内容丰富，结构清晰，通过具体的实例对人工智能的概念和技术进行了透彻的讲述。本书不仅适用于高职高专教学的需要，而且也适合作为人工智能初学者的入门书籍。

本书从人工智能数学建模入手, 全面介绍人工智能应用中涉及的数学基础知识, 主要包括微积分学初步、线性代数、概率论与数理统计、最优化理论、随机过程、插值与回归, 重点介绍基本概念、基本原理及计算, 其中涉及的计算大部分由Python实现。同时, 本书理论与实践相结合, 结合具体案例, 介绍如何运用这些数学基础知识来实现人工智能应用中的建模及求解。

本书主要讲述计算机博弈及其实现的过程。第1章介绍计算机博弈的一些基本情况。第2章介绍极大极小算法, 并以井字棋为例实现。第3章介绍Alpha-Beta算法, 并以亚马逊棋为例实现。第4章介绍期望极大极小算法, 并以爱恩斯坦棋为例实现。第5章介绍UCT算法, 并以海克斯棋为例实现。第6章介绍强化学习在计算机博弈游戏中的应用, 并以不围棋为例实现。第7章介绍西洋跳棋的算法, 重点介绍可下位置的生成算法。第8章介绍非完备信息博弈游戏的实现方法, 并以军棋为例实现。

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