本书系统性介绍动态规划，特别是近似动态规划，包括折扣问题的理论与计算方法、随机最短路问题、无折扣问题、平均费用问题、折扣与无折扣问题的近似动态规划等。

《大学人工智能基础（大学计算机系列教材）》是华东师大非计算机专业本科生理科方向教学用书。大学程序设计基础是大学计算机教学的核心课程，该书以零基础的初学者为对象，循序渐进地讲述各种客观数据对象在计算机世界中是如何表示的，计算机又是如何操作数据对象，实现各种功能的。《大学人工智能基础（大学计算机系列教材）》旨在帮助读者形成

本书阐述了经典的自动控制基本理论分析和设计方法。全书共分6章，主要内容包括自动控制的基本概念、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析、根轨迹法、控制系统的频域分析以及控制系统的校正与设计。本书图文并茂，内容较为全面，理论阐述深入浅出，简化了理论推导，重在应用。各章附有丰富的例题和层次不一的课后习题，可满足不同层次读者的

图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，它不仅迅速得到了学术界的广泛关注，而且被成功地应用在工业界的多个领域。本书介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究，以及它们在不同领域（如推荐系统、生化医疗

本书分类《机器学习导论》面向机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学

本书介绍内容包括支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循环神经网络（LSTM、GRU、Attention）、生成对抗网络（DCGAN、WGAN-GP）、自编码器、各种聚类算法、目标检测算法（YOLO、MTCNN）

本书以数据驱动的数学问题研究为核心，是一部由研究工作构成的原创著作。全书共分7章，按三个模块划分：第一个模块是研究背景和框架介绍，即第1章绪论，这是本书主题内容的一个导论；第二个模块是粒度空间的基础理论及模型，由第2～5章组成，其中涉及粒度空间的基本理论，结构聚类特征与融合，以及聚类结构分析理论等研究；第三个模块是粒度

书特色主要有：1、注重实例的一本教材尽可能简化繁琐的数学推导和定理证明，将重点放在解决问题的原理和思路上，并介绍一些经典有趣的实例。2、适合不同专业层次的教材选择结合教学、科研及应用需求，注重概念清晰、既有深度又有广度、理论性较强的教材，着力于内容的体系化，适合不同层次专业选用。3、注重能力评价的考核方式注重能力评价的

《人工智能从小白到大神（案例视频）》主要从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了Python入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow与PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。

本书是由湖南省人力资源和社会保障厅职业技能鉴定中心(湖南省职业技术培训研究室)组织行业专家、职业教育专家和专项职业能力考核专家，配合专项职业能力题库开发的专项职业能力教材。内容包括认识数据标注、图像标注、语音标注和文本标注。本书图文并茂，通俗易懂，还配有标注训练数据，使学员能够通过学习与训练，掌握人工智能数据标注专项技