本书共分两大部分：第一部分对人工智能与计算机网络的基础信息进行介绍。通过阐述人工智能的概念、发展及原理，以及计算机网络的定义、组成等知识，使读者建立基础认知，为后续内容提供理论铺垫。第二部分，对计算机网络相关内容进行介绍。

本书主要研究以下问题：第一章，人工智能的技术演进，涵盖人工智能的内涵、人工智能的发展阶段、人工智能的研究流派以及人工智能的主要应用领域；第二章，人工智能与数据伦理，包括数据鸿沟——大数据技术对社会公平的遮蔽，数据监控——大数据技术对隐私权利的侵犯，数据依赖——大数据技术对生存环境的侵犯等内容；第三章，人工智能与设计伦理

本书共13章，第1章首先介绍了与人工智能有关的伦理学、应用伦理等概念，人工智能伦理概念、起源及发展现状，人工智能伦理学概念及研究内容。第2章到第3章重点介绍了涉及数据、算法等方面的伦理概念和问题。第4章到第5章介绍机器伦理理论及机器人、自动驾驶汽车等机器涉及的相关伦理问题。第7章人机混合伦理介绍了脑机接口等技术形成的混

本书通过人工智能恐惧模型的建构，揭示了人工智能恐惧各构成要素之间的相互作用机制。阐明人工智能恐惧有文化和科学双重语境的存在形式。探索人工智能恐惧的生成和社会传播机制是应对人工智能恐惧问题的重要前提，需要从技术、人与社会三方面寻找应对策略。解决好人工智能恐惧问题的实质就是处理好人己、人际和人机关系，人与人工智能的关系是人

本书主要介绍经典控制理论中时域分析、频域分析和控制系统设计与校正的方法。全书共分6章，前2章为控制系统工作原理及组成、数学模型等基础知识；第3章和第4章为控制系统分析方法；第5章为PID控制律及控制系统设计与校正；第6章为硬盘和磁悬浮小球控制实例设计。每章均有教学提示、教学要求、深化拓宽、案例、小结和习题。

本书内容涵盖机器学习的数据处理分析、模型设计与实现、模型性能评测等机器学习基本环节。具体包括基于NumPy、pandas、Matplotlib的数据分析与可视化，基于Scikit-learn框架的经典分类和回归算法实现与运用，机器学习模型评测，以及综合案例实践。

本书作为面向贵州高校本科生的AI通识教材，开创性地构建了”技术原理+贵州场景”的双螺旋知识结构。在基础理论部分，通过苗族刺绣纹样生成模型解析神经网络原理，借助喀斯特山区桥梁监测案例阐述计算机视觉技术，使抽象理论与贵州实际紧密结合。行业应用章节独创”3+4”内容架构：前3节聚焦”富矿精开”智能分选、酱酒AI酿造、东数西算

本书内容由传统机器学习逐步延伸至现代深度学习，系统梳理算法演进脉络，夯实理论根基，激发创新思维。书中对每种算法，均从理论剖析、代码从零编写、库函数便捷实现三方面讲解，强化理论与实践联系，在解决代码问题中提升动手能力。语言通俗易懂，将复杂算法拆解推导，详细呈现数据处理到模型优化全流程，便于自学。介绍经典算法时，附上论文解

本书围绕机器学习的生命周期展开，涵盖数据预处理、特征工程、模型构建、训练调优等核心环节，精选图像分类、自然语言处理、天气预测等行业典型项目，按照行动导向教学法的实施路径编排教学内容，强化从理论到实践的能力转化，帮助读者从零基础学习到独立完成企业级AI项目开发，构建完整的技能体系。

本书共6章，内容包括：关于DeepSeek、DeepSeek高效求职、DeepSeek职场常规写作、DeepSeek职场专项写作和公关等。