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本书共分7章，序章总述人工智能，第1~6章分别从图像处理、文本处理、机器翻译、语音识别、机器学习和自动驾驶等几个领域向读者普及人工智能知识。
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推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一，30 年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验，对推荐系统进行总结，尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法，然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向，最后结合微软的开源项目Microsoft Recommenders 介绍推荐系统的实践经验。读者可以基于本书提供的源代码，深入学习推荐算法的设计原理和实践方式，并可以基于本书从零开始快速搭建一个准

本书全面介绍人工智能的基本理论、技术及应用。全书共12章，主要内容包括人工智能概论、知识表示与知识图谱、模糊推理、搜索策略、遗传算法、群智能算法、人工神经网络、机器学习与深度学习、专家系统、自然语言理解、计算机视觉和智能机器人，附录部分给出了实用性强的12个实验。本书强调人工智能知识的基础性、整体性、综合性和广博性，使学生掌握人工智能的主要思想和应用人工智能技术解决专业领域问题的基本思路，拓宽科学视野，培养创新精神。 本书的适用对象广泛，可作为高等学校各专业本科生“人工智能”通识课程的教材，以及

本书在国内外关于脑模型与智能机已有工作成果的基础上, 在脑科学、神经科学等新进展、新成果的启发下, 从生物控制论和大系统控制论的观点出发, 对人脑的全局脑结构、整体脑功能进行体系结构分析, 突出信息处理的智能特性, 淡化信息处理的生理特性, 从而提出模拟人脑结构和功能的三中枢自协调类脑模型的总体方案。本书提出用感知中枢、思维中枢和行为中枢实现拟人的感知智能、思维智能和行为智能, 并给出３种类脑中枢的建模、调控与实现方案。本书采用大系统协调控制方法实现人工左、右脑协调以及三中枢的自协调,

本书主要内容包括交互设计基础概述，需求的研究和获取方法，交互设计工作方法，视觉、听觉平台上的交互设计方法，以及设计质量控制方法。编者利用十几年设计工作中积累的设计实践经验，将从需求获取开始，一直到测试完成并交付的整个设计工作流程和细节以实际案例的方式一一进行细致的讲述。本书适合作为高等职业院校交互设计/计算机技术类相关专业的教材，和高校理论教材形成充分互补；也可供交互设计人员、产品设计人员、项目经理、用户研究工程师、可用性测试工程师、视觉设计师进行阅读和参考。为方便教学，本书附带电子课件等教学资

信息技术的快速发展为用户提供了丰富多样的体验，手机客户商的各类APP、网站、可穿戴设备的界面等对交互设计提出了更高的要求。以计算机为主的现代技术飞速发展，为用户提供了丰富多样的体验，人机交互设计的研究得到了广泛的关注。本书从人机交互的基本概念入手，以用户为中心的设计理念为指导，以交互设计流程（确定项目主题、开展用户研究、确定用户需求、根据用户需求进行功能梳理和信息架构、原型设计与测试优化）为依据来组织内容，详细介绍了需求分析、架构设计、原型设计和测试优化过程等方面的知识。本书关注以人为本的用户需

本书从教学和应用的角度出发，引入大量典型实例。实例丰富、循序渐进、由浅入深从难度上分为验证性、设计性和综合性三种类型，更好地帮助学习者分层次使用和掌握自动控制原理技术。每章均有适当的习题，教材末给出了部分习题解答。本书可作为普通高等院校自动化及其相关专业如电气工程及其自动化、测控、通信工程、电子信息工程、人工智能、电子信息科学与技术、机械设计制造及其自动化、计算机等专业《自动控制原理》课程的教材。

人工智能的日益广泛的应用和普及，而要深入理解人工智能，我们必须全面理解底层的各类机器学习算法基本原理并能驾驭人工智能各种应用。 本书分为13章，前7章为原理篇。原理篇中，我们重点讨论机器学习模型建模的全部流程，各类常用的机器学习算法原理，深度学习和强化学习原理，机器学习涉及的优化论原理，以及机器学习和自然语言处理技术。后面6章为实战篇，我们重点讨论信用卡场景中的客户细分，保险行业中的生活事件时间序列预测，电商交易中欺诈客户预测，信用卡和金融贷款场景中的风控预测，房价估值和预测，以及股市短期回报率

主要讲解智能算法的理论和实际应用。主要针对1. 智能算法计算时间分析新方法；2. 智能算法在计算机视觉的应用；3. 智能算法在物流规划的应用；4. 智能算法在软件测试的应用；5. 智能算法在多目标优化的应用。

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