本书分为计算机语言、数学、AI基本概念、基本程序4部分，共14章，包括MATLAB、Linux、Python、简单随机过程基础知识、随机矩阵理论简述、深度学习基本概念等内容。

本书分为人工智能启蒙、人工智能创新实践和人工智能科创实践3个章节，每个章节包含若干个主题活动，每个主题设置了情境导入、知识冲浪、编程实践和总结与反馈等环节。

针对自动控制原理课程具有理论性强、内容抽象、难理解和计算复杂的特点,本书强化理论联系实际的举措,紧密结合工程应用,设计的习题包括概念题、基本题、证明题、工程应用题等。本书共有7章,分别包括自动控制的一般概念、控制系统的数学模型、线性系统的时域分析法、线性系统的根轨迹法、线性系统的频域分析法、线性系统的校正方法和线性离散

在本书中，你将学习以一种整体方法来设计兼具可靠性、可伸缩性、可维护性，并能适应不断变化的环境和业务需求的机器学习系统。作者ChipHuyen是ClaypotAI的联合创始人，她在如何帮助系统作为一个整体实现其目标的背景下考虑了每一种设计决策，例如如何处理和创建训练数据，使用哪些特性，重新训练模型的频率，以及监测哪些内容

本书以准确翔实的统计数据和全面深入的实地调研为基础，系统阐述我国人工智能人才发展总体现状、存在的问题及未来发展趋势，重点分析我国高校人工智能人才教育培养状况、人工智能相关岗位人才需求状况、国际人工智能人才状况和就业趋势，以互联网行业、金融业、汽车行业人工智能人才发展，以及深圳、苏州、杭州、广州、北京等市的人工智能人才发

本教材充分考虑高职学生的特点，职业岗位要求，精选教学内容，以应用知识为主，注重理论联系实际，侧重培养学生的工匠精神、劳动意识和创新精神。全书以“讲清概念，侧重应用”为主旨，简化了大量的数理推导，将经典线性控制理论中的最基本、最重要的内容与实际生产中应用最广泛、最常用的典型过程控制系统相结合。将钢铁冶金行业新技术、新工艺

本书较为全面地介绍了深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个实训项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与

本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的人工智能技术服务、深度学习数据应用、深度学习基础应用等技术。全书共10个实训项目,包括人工智能需求分析、人工智能产品设计、人工智能平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用、机器学习模型训练、深度学习框架应用开发、深度学习框架基础功能应用、深度学习线性回归模型

本书按照国网四川省电力公司科技项目任务书的预定目标编写。全书共11章,主要介绍了数字化技术机器学习基础、深度学习基础、人工智能主要应用、电力人工智能平台、Python编程基础,以及检修专业、输配电专业、营销专业、运行专业及其他专业的人工智能典型案例应用。

本书较为全面地介绍了深度学习应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书共12个实训项目,包括数据采集概述、网络数据采集、端侧数据采集、数据存储与加载、数据处理概述、图像类数据处理、文本类数据处理、数据标注概述、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等。本书以企业用人需求