本书根据教学大纲和学时安排,选取了经典控制理论和现代控制理论方法的基础部分,编写了本教材。内容包括:自动控制原理概念;自动控制原理的数学模型时域分析方法;根轨迹法;频率域方法;控制系统的校正设计;非线性系统理论;采样系统理论;现代控制理论基础;李雅普诺夫稳定性分析。

本书探究多学科理论与方法集成模型，将人机工程学(Ergonomics，E)理论、QFD方法、TRIZ理论、模糊综合评价方法进行有效结合，发挥理论与方法的集成与互补优势，从而实现人机产品创新设计与评价的科学性与准确性，指导设计过程的准确实施。

本书以高校和企业合作的人工智能大数据标注基地的实际运作经验为基础,将自己在AI大数据标注工厂中所领悟到的管理方法和所使用的技术平台进行详细阐述,并结合实际案例进行讲解,在兼顾初学者的同时,更偏重于如何以数据标注工厂的层面从管理方法和技术手段上提高AI大数据标注生产能力的探讨。

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