大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展为迅速的方向之一就是深度学习。
本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。后在第4部

本书重点讲解基于云平台的超参数优化、神经构架搜索以及算法选择等内容，是自动机器学习的基本任务。介绍了基于三个主要云服务提供商（包括 Microsoft Azure、Amazon Web Services (AWS) 和 Google Cloud Platform）进行 AutoML，同时部署 ML 模型和管道，具有较强的实用性。在应用场景中评估 AutoML 方面，例如算法选择、自动特征化和超参数调整，并区分云和 OSS 产品等。本书适用于从事机器学习或人工智能方向的数据科学家或工程师学习，也适

ChatGPT的发布被业界认为是通用人工智能的iPhone时刻，标志着自然语言处理领域新时代的到来。本书将由浅入深地为广大读者介绍ChatGPT的基础概念、底层原理，不同场景下的运用实践技巧，行业生态中热门的应用，并适度展望多模态下的通用人工智能应用前景。最后，本书以群聊和文档问答两个具体场景的开源项目为例，演示讲解如何使用ChatGPT API、向量数据库和LangChain工具集，开发构建自己的ChatGPT应用。希望本书能为读者深入了解ChatGPT的应用和潜力提供全面的指导和参考，激发更

《自动控制原理》（第二版）共分九章。第一章概述自动控制系统的基本概念以及发展的历程；第二章较为全面地描述控制系统各单元的微分方程、传递函数、方块图、状态空间等形式不一的数学模型和模型之间的关系；第三章讨论如何获取控制系统的时域响应和时域性能指标，着重分析二阶系统的特点；第四章说明系统的稳定性与稳态误差；第五章与第六章分别给出根轨迹与频率特性两种图解分析方法；第七章则将连续时间控制系统分析与综合的方法推广应用到线性离散时间控制系统；第八章阐述基于状态空间模型的线性系统理论基础；第九章简单介绍非线性

自动控制理论与控制技术正广泛深入地应用到机械工程、仪器科学等领域，本书从工程应用角度阐述了经典控制理论的概念、原理和各种分析方法，内容包括控制系统的基本概念与基本组成、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、控制系统的频域分析、控制系统的稳定性分析、控制系统的根轨迹分析、控制系统的综合与校正，以及MATLAB软件在控制系统分析与应用中的案例。本书突出论述自动控制的基本概念、基本原理和基本方法及其工程背景，并以“高速列车车辆垂向动力学振动建模、仿真分析及控制”这一案例贯穿其中。为便于学习，每章配有

本书是《自动控制原理》（第3版）（王划一，杨西侠编著，2017.9，国防工业出版社出版）教材的配套教材。其中兼容了高职高专教材《自动控制原理》（第2版）（王划一，杨西侠等编著，国防工业出版社出版）的全部习题解答。同时编入了精选的若干重点大学数年的硕士研究生“自动控制原理”入学试题，并作了详细的解答。

本书为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。
本书主要介绍分析和设计反馈控制系统的经典理论和应用的方法，全书共九章，内容有自动控制系统的基本概念，线性系统的数学模型，线性系统的时域分析、根轨迹分析和频域分析，线性系统的校正，非线性系统的分析，采样控制系统的分析，平稳随机信号作用下线性系统的分析等。
本书配有免费电子课件及习题解答，并增加了丰富的二维码视频，同时，为适应当前教学需求，在相关章节增加了课程思政的内容。
本书为高等学校自动化专业的教材

本书系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深入了解深度学习。全书共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用，主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习进阶算法与应用，主要包括经典的深度卷积神经网络，ResNet、DenseNet和MobileNet，目标检测的基本概念和常见算法，循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用，

本书从数据分析与机器学习算法入手，系统地介绍了机器学习各类算法的原理方法和实际应用。本书的主要内容包括：KNN算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、线性回归、K-means算法、人工神经网络、卷积网络深度学习以及基于Python数据分析进行职业规划。
本书作为大数据技术与人工智能领域的入门教材，在内容上涵盖了机器学习经典算法的基础知识和应用实例，采用Python作为编程语言，强调基本算法的应用理解，内容由浅入深。各部分内容均配有相应的任务，注重实践应用，便于读者学习和掌握。
本书可作

本书以通俗易懂的语言对ChatGPT进行全面讲解。本书分为10章。第1章对ChatGPT及ChatGPT的创造者OpenAI进行初步讲解。第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在实际应用场景中解决问题。第3章讲解如何用Prompt（提示语）让ChatGPT输出更有价值的内容，并讲解设计Prompt的原则，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。第4章讲解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解决方案。第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构，涉及知识问答