本书构建了一个完整的强化学习入门路径，深入浅出地介绍了强化学习算法的基本原理和实现方法。本书 首先回顾了相关预备知识，包括数学基础和机器学习基础，然后先介绍强化学习的基本概念，给出强化学习的 数学框架（马尔可夫决策过程），随后介绍强化学习的求解算法，包括表格求解法（动态规划法、蒙特卡洛法 和时序差分法），以及近似求解法

本书是人工智能专业课程建设的配套教材，根据高职高专人工智能技术应用专业人才培养方案的要求，同时借鉴国家示范高职院校软件专业教学经验编写而成。全书共分为七章，主要章节由人工智能基础、人工智能数值计算、知识表示、神经网络基础、深度神经网络、访问数据库等知识组成。本书理论与实践相结合、内容层次分明、示例代码简洁明了，每个案例

本书以人工智能发展为时代背景,通过20个机器学习模型和算法案例,为读者提供较为详细的实战方案,以便进行深度学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程,并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能程序开发方

教材对接新技术、开发理念先进。《人工智能应用基础》定位为“类型教育”教材，为新形态一体化公共基础课教材，根据新一代人工智能技术的普适性、迁移性和渗透性等特点，重视人工智能技术与各专业教育的交叉融合；选取人工智能典型应用案例，体现人工智能产业发展的新技术、新工艺、新规范和新标准；全过程融入课程思政元素，注重创新

本书作为深度学习方面的入门书籍，目的是使读者通过学习，理解和掌握深度学习背后的数学原理和计算方法，并将其用于指导理论分析和实践开发。全书共8章。第1、2章主要介绍了深度学习的相关概念、发展简史、主要进展，以及典型的深度学习平台（MATLAB和TensorFlow）、数据增广技术和相关数学基础；第3~5章详细阐述了深度学

本书论述人工智能与机器学习的基础知识、振动信号处理基础知识、机器学习在振动信号处理中应用的基本理论和方法，提供各种应用实例，并阐述实现振动信号测试、分析、处理的软硬件系统，给出基于机器学习的振动信号测试、分析、处理的算法。全书共10章，主要包括：振动测试传感器、振动测试系统、振动信号处理基础、振动信号时域处理、振动信号

《人工智能导论》从人工智能的基本知识点（知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定性推理等）入手，在全面讲解基础知识之后，进一步介绍人工智能在各领域中的研究，如人工智能在机器学习、专家系统、智能体、自然语言处理及其他领域的研究，并且配有丰富的实例方便读者理解学习，帮助读者由浅入深地学习人工智能知识。《人工智能导论》按照人工

本书是职业教育人工智能通识课教材，内容涉及人工智能的发展脉络、相关技术、理论基础、产业发展和成果。本书共6章。第1章介绍人工智能基本概念、发展阶段和主要研究内容。第2章介绍人工智能相关的数学概念、常用软件工具。第3章介绍感知智能，包括计算机视觉和模式识别的基本概念、原理及应用。第4章介绍认知智能，包括搜索技术和知识图谱

本书系统介绍了人工智能的基本原理、基本技术、基本方法和应用领域等内容，比较全面地反映了60多年来人工智能领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍。全书共9章。第1章介绍人工智能的基本概念、发展历史、应用领域等。其后8章的内容分为两大部分：第一部分（第2~5章）主要讲述传统人工智能的基本概念、原理、方法

当今时代日新月异，世界正大踏步迈向人工智能时代，人类正在经历以人工智能为主旋律的新一轮科技革命和产业革命，全社会都在密切关注着人工智能技术的发展。为了帮助广泛的非专业人士更轻松地适应这个全新的时代，作者编写了本教材。本教材全面系统讲述了人工智能领域的基础知识，主要介绍人工智能基础概念和基本原理，涉及知识表示、专家系统、