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本书是一本在人工智能领域极具前瞻性和引领性的作品，书中解答了什么是通用人工智能、如何认清智能的本质、如何为人工智能找到统一理论与认知架构进而为机器立“心”等重要问题，全书共分为两个部分，总计7章，从两个方向——“厘清通用人工智能的关键迷思”和“迈向通用人工智能的框架和路线图”，重点探讨了通用人工智能领域发展的7个重要问

本书系统地讲解各种模型在端侧平台(含嵌入式设备、移动端设备)中的工程化实践，重点讨论模型优化、模型轻量化设计、高性能计算、Neon编程、ARM处理器OpenCV编程、基于TFLite的端侧模型部署和性能优化、NPU和GPU推理加速等。通过本书的阅读，读者可以理解端侧AI模型部署内容，包括算法及算子优化和对模型的精度、性

本教材内容包括机器学习概述、机器学习开发环境安装及使用，以及8个预测任务(涵盖监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等知识点)。在内容的选取上，本教材突出数据的多样性、方法的代表性和继承性，通过丰富的机器学习任务深入浅出地介绍机器学习技术在现实生活中的应用和实践。本教材共有10章，第1-2章是实施机器学习任务前的概念

本书探讨了人工智能(AI)的发展及其对人类社会的深远影响。书中首先强调了科学技术作为第一生产力的重要性，引用了邓小平和几代领导人的观点，指出科技创新在推动社会生产力和经济增长中的核心作用；在探讨财富的起源和增长时，指出工业革命后的技术进步是近200多年财富爆发性增长的主要推动力；书中对世界复杂性的讨论同样引人深思。最引

本书是一本精简的神经网络入门教程，用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。本书共6章，第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前

本教材系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本教材旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书

机器学习是人工智能的核心领域之一，本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。本书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1-10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含

本书弥补了纯数学书籍和机器学习书籍存在的单一性问题，介绍了理解机器学习所需的必备数学概念，例如线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计，并使用这些概念推导出了四种核心机器学习方法：线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。本书每一章都包括一些例子，大部分章还配有习题，以方便读者测试对所学知识的理

本书以提高学生数字化素养、提升人工智能通识教育质量为目标，引入生活中与人工智能相关的真实案例，进行基于成果导向的结构设计，将深奥复杂的人工智能知识体系化、模块化、生活化，深入浅出，通过贴近生活的小案例、微任务进行引导式学习。书中包含人工智能、机器学习、物联网、大数据等技术模块和人工智能在生活、教学、消防等领域的应用模块