本书内容包括绪论、控制系统的数学模型、线性系统的时间响应分析、系统的频率特性分析、系统的稳定性、连续线性系统的校正方法、线性离散系统的初步分析和系统辨识，有针对性地结合控制理论及自动控制技术解决问题的思路过程组织编写内容，兼顾传承和发展，阐释控制理论与技术的方法及原理。

人工智能生成内容（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，AIGC）技术正以惊人的速度改变着众多行业，本书聚焦AIGC技术的实际应用，以DeepSeek为主，以其他AIGC工具为辅，旨在带领读者开始精彩的AIGC应用之旅。 本书涵盖AIGC的概念、DeepSeek的使用技巧、多模态

本书系统阐述了AIAgent底层架构的设计与实现，内容涵盖从基础理论到实际应用的多个层面，内容丰富且深入。全书共11章，从通用AIAgent的定义与分类、核心特征入手，逐步展开至开发工具链、仿真与测试环境，并对各类典型架构模式进行了详细解析。书中不仅探讨了感知、决策、规划、推理和学习等关键模块的技术原理，还深入剖析了多

本书分为两篇，共10章。第一篇为机器学习部分，讲解经典的监督学习方法、无监督学习方法和集成学习方法，以及较为前沿的深度学习方法。第二篇为系统辨识部分，聚焦线性系统辨识、非线性系统辨识、盲系统辨识、图模型辨识及闭环系统辨识等内容。

本书从功能上分为四部分:第一部分为基础知识(第1章和第2章),探讨生成式人工智能的基本概念和生成模型的算法基础,包括其定义、发展历程、基本概念、数学基础、常见生成模型简介、评估指标等;第二部分为核心技术(第3章-第10章),介绍生成式人工智能的核心技术及其典型应用,如Tansformer、生成对抗网络、变分自编码器、流

本书分为八章,内容包括主流大模型的在线调用与本地部署、基于向量与知识图谱的RAG系统构建、多轮对话与复杂任务规划的Agent开发方法,以及大模型高效微调流程。本书还特别介绍了LangChain与LangGraph两大主流Agent框架的功能机制与最佳实践。项目案例部分精选了多个企业级实战场景,如基于GraphRAG的本

本书旨在普及人工智能基本知识，帮助读者全面理解人工智能的核心概念、发展历程、关键技术及实际应用，提升人工智能素养，培养面向未来的综合实践能力与创新意识。本书围绕人工智能的基础理论、核心技术、主流应用和实践路径系统展开，共9章，主要内容包括人工智能概述、机器学习、神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、大数据基础与

本书共7章,构建了自主智能系统的基础知识体系,涵盖核心概念与关键算法,并提供配套实训项目以强化理解与应用。本书内容突出系统视角,从任务出发阐释感知、决策、执行等环节的协同作用;强调反馈机制,深入分析系统基于外部环境与自身状态的反馈信息实现行为调整、自适应学习与持续优化的闭环运行特性。

本书是人工智能通识课教材。本书按照“基础认知→思维培养→技术实践→创新探索”的递进式学习路径，构建系统的人工智能知识框架。每个任务设置真实场景，通过“任务描述—任务分析—知识储备—任务实施”的逻辑链条，引导读者在动手实践中掌握人工智能工具的使用方法，培养解决问题的能力。本书深入浅出，共设计9个项目，包括初始人工智能、强

本书为新一代人工智能通识课程系列教材之一。本书以“做中学、学中做”为编写理念，通过“任务描述—知识准备—任务实施—项目拓展—思考与实践”的闭环设计，帮助学习者构建系统化的知识框架，在实践中深化理解。此外，本书特别强调技术应用中的法律意识，旨在全面培养学习者的人工智能素养和终身学习的能力。本书分为三大篇章，共7个项目，有