当前，随着技术的发展，智能化已经渗透到社会生活的方方面面。众多读者对智能化技 术有浓厚的兴趣，但却苦于不知从何入手。本书借助思科公司 Packet Tracer 7.2.1 仿真模拟 软件，通过一系列浅显易懂的仿真实验，阐述了智能化的概念，指出实现智能化的关键要素。 书中还介绍了硬件连接的基础知识，演示了简单的智能化系统的设计流程，并从万物互联、 云计算、大数据和人工智能四个方面，介绍了智能化技术的发展。全书内容浅显易懂，实验 步骤十分详尽，非常适于入门者学习。 本书可作为高职相关专业学生

　　《智能交互技术与应用》深入浅出地探讨和解读了人工智能中的智能交互技术，包括交互原型系统设计、基于移动设备的智能交互软件开发、智能语音交互及交互技术设计与评价方法。第1章主要介绍智能交互技术的基本知识；第2章主要讨论了感知认知与交互技术的结合；第3章讲解了交互设计的基本准则；第4章讲解了交互系统的原型设计，介绍了面向软件应用的基本的交互设计方法和基本流程；第5章针对移动设备，介绍了App软件交互设计方法；第6章针对当今热门的Andro

本书主要介绍机器学习上的PAC-Bayes理论评价及应用。本书分为上、下两篇。上篇为基础理论篇，下篇为应用篇。
上篇探讨了计算学习理论、统计学习理论、PAC-Bayes理论、RKHS、MCMC、探讨各种机器学习算法上的PAC-Bayes理论及计算方法。
下篇介绍机器学习上的PAC-Bayes理论应用。将PAC-Bayes边界理论运用于评价SVM的泛化性能、模型选择、交叉验证方法、并应用于Web文档评价和蛋白质结构预测中。

本书作为作者已出版多次的《人工智能》教材的配套教辅材料，其章节与原教材基本对应，但内容分为学习目标与要求、知识要点、原教材对应的习题解析、补充题、课堂演示与实验指导5个部分。其中，学习目标与要求为每章要达到的学习目标；知识点与原教材的内容对应，基本上全面介绍了人工智能的理论与技术；习题解析对每章的习题进行了解答；补充题对原教材的习题进行了补充，并给出了解答。

《机器学习及其应用》比较系统地介绍机器学习的基础理论与应用技术。首先，介绍掌握机器学习理论和方法所必须具备的基础知识，包括机器学习的基本概念与发展历程、模型构造与优化的基本方法；然后，介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习、强化学习等传统机器学习理论与方法；在详细探讨神经网络与深度学习基本理论的基础上，介绍深度卷积网络、深度循环网络、生成对抗网络等若干典型深度学习模型的基本理论与训练范式，分析讨论深度强化学习的基本理论与方法。《机器学习及其应用》站在高年级本科生和低年级硕士研究生的思维角度编写

本书对计算智能的诸多基础理论进行了详细介绍和释义，还介绍了神经网络、模糊系统、进化计算的应用范例以及实验结果，将理论与实践紧密联系。我们将本书分为四章。
*章为绪论，对人工智能的萌芽、诞生和发展以及现状和未来进行了简要介绍。第二章为进化计算，首先论述了遗传算法的特点、基本框架、优势以及五个关键问题。在此基础上，对进化计算的收敛性进行了分析，论述了几种典型的约束优化问题和组合优化问题。此外，本章还论述了两种群智能算法，蚁群算法和粒子群算法，以及免疫克隆算法。*后作为对本章知识的巩固练习，

本书是一本针对高校学生的绝佳TensorFlow学习教材。作者结合众多高质量的代码，生动讲解了TensorFlow的底层原理，并从实际应用问题入手，从实践的角度出发，通过具体的TensorFlow案例程序介绍常见的模型和应用解决办法。同时，在教材中还介绍了模型部署和编程过程中所用到的诸多开发技巧。是学习和掌握人工智能这个最新、最火的IT领域的推荐图书。

本书以简明的方式系统地论述了人工智能的基础知识及其拓展和应用。全书共十六章，前十章介绍人工智能学科的基础知识，包括人工智能的发展历史、知识的表示、搜索策略、确定性推理、不确定推理、专家系统、神经网络、智能计算、机器学习和模式识别；接下来五章进行了拓展，讲述了表示学习和混合智能系统，又介绍了神经网络在模式识别和图像处理的应用、自然计算在聚类上的应用，并介绍了多目标优化算法及应用；*后一章介绍了人工智能领域的前沿技术及其展望。每章都附有参考文献、延伸阅读和习题，并且有习题答案供参考。

《人工智能基础与实践》采用理论结合实践的形式，探讨了计算思维、人工智能技术的运用、搜索求解策略、实践和机器学习方法，研究应有场景中人工智能解决方案，为学生运用人工智能技术解决各学科中的问题奠定了基础，并探索了人工智能在信息社会中的应用与

《人工智能概论》主要包括以下主题：1. 人工智能的前世今生。介绍人工智能的历史发展，并解读不同时期发展的特点和发展的动力。2. 新时代人工智能的三要素：算法、数据、算力。分别介绍当前主流的人工智能算法、大数据与人工智能的关系及影响、人工智能芯片的发展及对人工智能的作用。3. 人工智能在生活中的应用。按照我们日常生活中的出行、购物、健康管理等各方面，介绍人工智能的应用，阐述人工智能为人类生活带来的便捷。4. 人工智能在工作中的应用。按照农业、制造、军事、金融等不同行业，介绍行业中人工智能