本书以能力训练为核心,采用真实工作任务的任务驱动模式,每个任务配套标准化实训任务书,构建教、学、做、训、评一体化教学体系。全书融合纸质教材、精品数字资源与教学平台应用,打造新形态一体化教材,通过二维码实现扫码看图谱、下载实训任务单、在线答题等功能,教学便捷、实用性强。

本书对AI工程师的行业知识、业务内容、劳动环境、必要知识、思想准备、职业路径等进行简单易懂的解说,从实际角度阐述“AI工程师到底是什么职业”,并通过丰富的图解和细致的说明帮助读者理解行业必备知识。

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本书共11章。第1章介绍了机器学习的基本知识以及本书的编程工具。第2章至第11章详细介绍了机器学习的各种经典方法。

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本书介绍了数据分析与Python大数据处理的相关知识。全书共7个项目，主要内容包括数据分析基础知识，Python开发环境的搭建及编程基础知识，使用Excel和MySQL进行数据分析，以及使用NumPy、pandas、PowerBI等工具进行数据处理。

本书共20章，内容包括Python简介、Python的基础语法、程序的控制结构、列表和元组、字典和集合、字符串及正则表达式、函数、模块、面向对象程序设计、文件与文件夹操作、Python与数据库、进程和线程、网络编程、异常处理与程序调试、Pygame游戏编程、网络爬虫、数据分析、常用Web框架、综合开发实例——Go购甄选

本书共8个模块，内容包括认识人工智能、数据驱动智能、零代码体验人工智能、机器学习、生成式人工智能、人工智能伦理、人工智能在典型行业中的融合与应用，以及人工智能研究热点与发展趋势。

本书共8个项目，包含21项任务，通过任务驱动促进理论内化，依托知识框架指导实践应用，致力于培养既具备敏锐的数据分析洞察力，又掌握数据可视化技能的复合型人才。

本书共分为7个项目，分别介绍传感器应用技术基础，以及热量、光照、磁场、位移、力、浓度等典型物理量和化学量的检测技术与智能检测方法，并主要讲解典型传感器的原理、特性及其在工程中的应用。