本书共分为11个模块,内容涵盖了目前人工智能领域的主要技术及应用场景,例如机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、语音识别、机器视觉、生物特征识别、Python基础、AI大模型、新一代信息技术等。
本书将从五个部分展开:(1)机器学习与数据挖掘基础:介绍机器学习与数据挖掘的基础理论,包括基本概念、数据挖掘基本过程、数据挖掘的基本应用;(2)数据及数据预处理:介绍数据的基本类型预计数据预处理的基本方法,包括数据除噪、缺失值的处理、数据冗余处理、数据降维、数据转换等方法;(3)数据挖掘基本方法:在上述理论与技术的基础
本书系统地介绍了包括线性回归、逻辑斯谛回归、决策树、支持向量机、聚类等经典机器学习方法,并对卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等深度学习方法进行了简要介绍。
本书内容首先介绍了人工智能的概念内涵,以及模式识别与人工智能、机器学习的相互关系,然后详细阐述了模式识别的一系列基本概念,分析了模式识别问题的解决思路,建立了完整的模式识别系统。书中针对线性分类器、贝叶斯分类器、最近邻分类器、组合分类器、聚类算法、模糊模式识别、神经网络模式识别和结构模式识别等各类算法进行了详细讲解,构
本书以机器人操作系统为软件平台,结合智能无人机、无人车等硬件设备及虚拟仿真环境,通过任务牵引的方式帮助读者学习理论和实践基础。全书共9章,主要内容包括智能无人系统和ROS,典型传感器的功能和特点,图像处理和模式识别,无人机人脸跟踪实验,无人机二维码跟踪实验,无人机圆环穿越实验,路径跟踪和路径跟踪,无人车建图导航实验,综
本书本着“重思维、强实践、应用驱动”原则,包含人工智能软硬件基础、人工智能数据和编程基础、人工智能应用实践和人工智能的伦理与法律四个模块,构建一个以学生为中心、理论与实践相结合、激发兴趣与培养能力并重的人工智能通识课程,为培养面向未来的创新型人才奠定坚实基础。通过深入浅出的讲解,读者将对人工智能的核心思想、硬件平台和软
本书是人工智能通识课教材,旨在帮助学生全面了解人工智能技术的基本概念、发展历程,掌握生成式人工智能技术的概念及其在文本生成、图像生成、音视频生成、代码生成、低代码开发等多个领域的应用。 本书内容深入浅出,共包括8个项目:人工智能概述、人工智能发展要素、AI文本生成、AI图像生成、AI视频生成、AI低代码开发、AI趣味应
本书为工业和信息化部“十二五”规划教材。哈尔滨工程大学“自动控制理论”课程于2023年获批国家一流本科课程。本书与“智慧树”网站已上线的哈尔滨工程大学“自动控制理论”课程的“MOOC”和“知识图谱”配套使用。本书共分8章,全面系统地介绍了自动控制理论经典部分的基本概念、模型、分析和设计方法及应用,具体包括自动控制的基本
本书聚焦人工智能的核心概念与发展脉络,构建完整的知识地图。本书共包含8章,第1~3章系统阐述人工智能的定义、分类和研究范式,详解机器学习、深度学习等关键技术原理;第4章重点介绍了人工智能技术中数据的处理和应用;第5~7章则介绍了计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等前沿应用;第8章重点探讨了人工智能伦理并展望了人工智能
本书聚焦人工智能与教育技术的融合应用,系统呈现理论、工具与实践的完整体系。全书共分6章。第1章介绍教育技术基本概念、理论基础及发展历程。第2章解析计算机与人工智能基础,涵盖硬件系统、网络技术、智能芯片及前沿应用,揭示技术底层逻辑。第3章结合教育场景,配套案例详解WPS办公软件实操技能。第4章围绕信息化教学资源获取与工具