本书为十四五高等职业教育新形态一体化教材之一,通过贴近生活的挑橘子一例引出机器学习的概念,并展开介绍了机器学习的完整流程、算法分类以及常用工具等。本书以项目任务的组织方式,以通俗的情境作为项目导入,制定明确的项目目标,以算法的基本原理为知识导入,然后开始项目实施环节,以多个实训任务分别练习算法在解决回归、分类或聚类问题

深度学习技术作为人工智能领域的一门新兴技术，已成为人工智能科研领域、企业应用领域中常用的一门技术。本教材由神经网络基本训练规则、感知器、BP网络作为基础，讲述神经网络基础训练方法。并通过自编码器网络，将浅层网络过度到深度神经网络部分，详细讲解卷积神经网络原理及训练方法、卷积神经网络的发展以及基于卷积神经网络的目标检测算

本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的

本书针对工科院校普遍开设的“自动控制原理”课程，系统地阐述了经典控制理论和现代控制理论所涉及的基本内容。作为主要特色之一，本书将这些内容划分为模型篇、分析篇和设计篇三大部分。其中模型篇涵盖了连续时间系统的微分方程与传递函数模型、框图与信号流图模型、频域模型、离散时间系统的差分方程与脉冲传递函数模型，以及作为现代控制理论

本书系统阐述了智能算法在波束形成设计、波达方向估计与声源定位中的应用。全书分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物进化智能算法、群体智能优化算法和深度学习等的原理、方法及实现框架，宽带波束形成、稳健自适应波束形成、混响背景下波束形成的设计原理与方法，以及宽带信号波达方向估计与近场声源定位算法，也给出了智能算法在波

本书较为全面地介绍了脑科学、神经科学的基本概念、知识和理论，以及脑科学、神经科学等方面的新成果和新发现。全书共11章，在绪论部分介绍了脑科学定义、研究方法、研究内容以及发展现状，然后介绍了脑的基本结构与组成以及脑神经系统知识。在智能机制方面，主要详细介绍了感知觉、运动、学习与记忆、注意与决策、语言、情绪等功能产生或形成

"本书在总结作者人工智能教学成果与校企合作项目工程应用成果的基础上，将常用的人工智能方法汇总成可参考、可阅读、可复制、可再次应用的项目手册。项目内容主要包括：开发环境、图像与视频的操作、模板匹配、特征点与特征匹配、运动物体检测、目标跟踪、图像检索、手势识别、图像内容识别、手写字符识别、速算题目识别、上位机开发以及软硬结

机器学习就是希望机器能够模拟人类学习的过程，使机器在没有明确人工指导的情况下通过分析数据不断获得经验和知识，再调整自身行为进行自我学习，从而改善性能。因此，机器学习融合了人工智能、信息科学、计算机科学、以及类脑科学的相关领域知识，被广泛应用于国防安全、智能制造、智慧医疗、智慧城市、以及数字娱乐等。本书共包含9章内容，第

本书内容包括人工智能概述、人工智能通用技术（计算机视觉、智能语音、自然语言处理等）、人工智能典型应用场景与职业发展、机器学习与深度学习、人工智能法律与伦理，并围绕迎宾机器人的典型应用开发了相关项目。在内容的选取上，本书突出人工智能主流技术和典型案例，覆盖了目前市场上最常见的人工智能技术及应用。编者仔细研究了国内15家国

在人工智能飞速发展的今天，如何帮助企业应用人工智能来提升竞争力，如何防范在应用人工智能时可能带来的风险，成为人类必须面对且亟须解决的问题。本书探讨了人工智能的局限性以及人工智能所带来的机会，研究了人类和机器可以互相补充配合的领域，提出了一个面向企业层面的“1+1＞2”的智能体：人机共融体（Humachine）。人机共融