本书共七章，内容包括：人工智能概述、人工智能知识发现与数据挖掘、人工智能机器学习、人工智能神经网络技术与深度学习、人工智能强化学习等。

本书深入探讨了生成式AI在改变学校教育和自主学习模式上可能的机会和贡献。全书从剖析生成式AI的本质出发,阐述了AI与人类智慧协作的必然性和重要性,详细介绍了利用AI工具进行个性化自主学习的新范式,包括各学科学习的革新方法、跨学科学习与创新思维的培养。之后阐述如何通过AI提升学习效率,帮助不同学习表现层次的学生克服学习困

本书是一本基于人工智能技术的计算机教学实践研究的专著，核心内容聚焦于人工智能技术在计算机教学领域的应用方法论与实践探索。全书开篇便对人工智能的概念及发展进行了阐述，随后深入探讨了人工智能技术促进计算机课程体系及教学实践的发展与改革，最终落脚到网络资源、虚拟技术及计算机等技术在高校计算机教学中的具体应用。

本书详细介绍了多种机器学习模型，包括线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、k-近邻模型和神经网络等，每种模型均从原理、算法步骤到实际应用进行了详尽的阐述，并辅以必要的数学细节和编程示例，使读者能够深入理解并掌握这些模型。

本书研究了高阶奇异多智能体系统容许一致性分析和设计问题，深入探索了信息延迟、外部扰动、切换拓扑、协议状态、拓扑结构和性能约束等影响因素对容许一致性的影响机理。状态空间分解方法是处理容许一致性问题的核心方法，可将奇异多智能体系统整体运动分解为两个部分：相对运动和整体运动，相对运动独立于整体运动，进而综合应用Lyapuno

本书共9章，包括聚类和多标记学习理论、目标检测基础理论及研究现状、基于SOINN改进的多标记学习算法、改进YOLOv5s的绝缘子及缺陷检测研究等。

本书介绍了人工免疫系统优化算法的基本原理和框架，针对静态和动态的背包问题，提出多种改进型的智能组合优化算法，对于每种新算法均以不同维数的静态和动态背包问题集进行测试，同时与国际上最新的同类算法进行比较分析和评价，总结算法的优越性，给出进一步研究方向，针对电力系统中逆变器PWM序列优化模型，从不同角度设计多种智能优化算法

本书全面地覆盖了人工智能的各个领域，从基础概述到机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术，再到平台运营、智能机器人、人机交互等应用层面，以及智慧物流、数字支付、运营管理与风险管理等交叉领域，直至人工智能的未来发展趋势，为读者搭建了一个既系统又全面的知识体系。

本书专为职场精英、全职宝妈、自由职业者等新时代奋斗者量身打造，构建从认知升级到实战落地的完整AI副业体系。全书深度解析AI写作、智能设计、语音克隆、数据洞察四大黄金赛道，通过真实商业案例拆解技术应用场景。无论是想实现碎片化时间变现，还是打造第二增长曲线，本书都将提供可复制的财富增长模型，助您在AI浪潮中抢占先机，开启数

本书通过通俗易懂的语言、丰富多样的案例，全面系统地介绍了人工智能的基础知识、核心技术和应用领域，并探讨人工智能引发的社会伦理问题。本书分为基础篇、技术篇、AIGC应用篇、机器人与AI伦理篇。其中，基础篇为走进人工智能；技术篇包括知识表示与知识图谱、机器学习、神经网络与深度学习、计算机视觉与语音识别技术、自然语言处理；A