本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用，内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。

本书根据李宏毅老师机器学习公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括BERT和GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法.在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子

本书在人机交互的基础上，分析了图像视觉特征的随机游走、水平集方法和图割算法的前景提取模型，阐述了基于多尺度平滑的前景提取算法，研究了不同平滑正则项对前景提取的影响，归纳了平滑正则项的条件和流形算法在前景提取中的应用，为开拓新的前景提取技术奠定了相应的理论基础。

本书致力于提升大学生的信息素养、计算思维和人工智能素养,基于“教、学、做、评”一体化的教学理念,并采用项目化思想重构了循序渐进式的任务组成教学案例,支持课堂分层教学实施,以新型活页式教材的形式编写而成。不同专业的学生可根据自身专业特点选择不同的模块进行弹性组合,柔性课程的学习为学生发展提供个性化服务。

本教材主要内容包括控制系统的动态数学模型、时域瞬态响应分析、控制系统的频率特性、控制系统的稳定性分析、控制系统的误差分析和计算、控制系统的综合与校正、根轨迹法、计算机控制系统、控制系统的非线性问题、MATLAB软件工具在控制系统分析和综合中的应用、LabVIEW工具在控制系统分析和综合中的应用。

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本书按照项目化、场景化的编写体例，将全书串联起来。书中选取多个反映人工智能典型问题的案例，并采用项目化思想重构了所有案例，每个案例由循序渐进的递进式任务组成，支持课堂分层次教学实施。本书紧跟人工智能技术动态，选取了人工智能中的典型应用，同时采用Python作为载体，兼顾通识与技能，具有很强的操作性和实用性，既可作为院校

本书是一本专著，是围绕人工智能技术基础与实践应用编写的教师用书，可作为高等院校和高职高专院校电子信息类、计算机专业学生在人工智能领域的学习实践用书，也可作为其他学科研究人员学习人工智能技术的参考用书。本书全面阐述了人工智能的核心概念、多样化的分类、引领其发展的主流学派及发展人工智能的战略背景与意义，围绕人工智能的发展历

本书收集了国际国内使用AIGC的范例，以及结合“如何运用AIGC进行学习活动”、“如何问大语言模型一个好问题？”、“使用AIGC的原则”和“对使用AIGC的检核与提醒”，来探索AI在工作和生活中的无限潜力。全文共分为三章，分别是第一章：学习篇(徜徉之境——追寻学习的浪漫之旅)、第二章：生活篇(创意悠游——日常生活的多彩

本书使用浅显易懂的语言，系统介绍了数据标注的概念、分类，重点是通过各个项目来阐述文本数据、图像数据、语音数据等几类数据标注的工具、步骤、规范和质检。通过理论与项目实战相结合，帮助读者由浅入深地学习和实践，从而真正掌握数据标注的理论、技术和实施。本书既可以作为大数据人才培训的基础教材，也适用于初学者的入门教材，以及为大数