本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的

本书共8章，包括绪论、知识表示、搜索算法、推理技术、专家系统、机器学习、规划系统以及Agent系统，全面系统地介绍了人工智能的发展、表示方法以及经典算法等内容。具体包括：人工智能的定义和发展、人类智能与人工智能、人工智能的学派及其争论等。

本书主要内容包括：人工智能的新里程碑——ChatGPT、深入理解Transformer模型、生成式预训练、无监督多任务与零样本学习、稀疏注意力与基于内容的学习等，共十一章。具体内容包括：ChatGPT的发展历程、ChatGPT的能力、大语言模型的技术演化等。

本书适合任何想要深入了解深度学习这个迷人领域的人，您不需要具备高级数学和编程知识就可以掌握其根本原理。如果您想知道这些工具是如何工作的，并学会自己使用它们，答案尽在书中。而且，如果您已经准备好编写自己的程序，那么随附的Github存储库中还有大量补充的Python笔记本可以帮助您。本书讲解语言通俗易懂，包含大量的的彩色

本书系统阐述了智能算法在波束形成设计、波达方向估计与声源定位中的应用。全书分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物进化智能算法、群体智能优化算法和深度学习等的原理、方法及实现框架，宽带波束形成、稳健自适应波束形成、混响背景下波束形成的设计原理与方法，以及宽带信号波达方向估计与近场声源定位算法，也给出了智能算法在波

本书较为全面地介绍了脑科学、神经科学的基本概念、知识和理论，以及脑科学、神经科学等方面的新成果和新发现。全书共11章，在绪论部分介绍了脑科学定义、研究方法、研究内容以及发展现状，然后介绍了脑的基本结构与组成以及脑神经系统知识。在智能机制方面，主要详细介绍了感知觉、运动、学习与记忆、注意与决策、语言、情绪等功能产生或形成

ChatGPT在全球掀起了AI大模型的浪潮，它是基于GPT-3.5架构的大模型所产生惊艳效果的典型代表。AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型。随着计算能力的不断提高和数据量的增大，AI大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得了重大的进展和成果，OpenAI于今年3月也刚刚发布了ChatGPT的

"本书在总结作者人工智能教学成果与校企合作项目工程应用成果的基础上，将常用的人工智能方法汇总成可参考、可阅读、可复制、可再次应用的项目手册。项目内容主要包括：开发环境、图像与视频的操作、模板匹配、特征点与特征匹配、运动物体检测、目标跟踪、图像检索、手势识别、图像内容识别、手写字符识别、速算题目识别、上位机开发以及软硬结

机器学习就是希望机器能够模拟人类学习的过程，使机器在没有明确人工指导的情况下通过分析数据不断获得经验和知识，再调整自身行为进行自我学习，从而改善性能。因此，机器学习融合了人工智能、信息科学、计算机科学、以及类脑科学的相关领域知识，被广泛应用于国防安全、智能制造、智慧医疗、智慧城市、以及数字娱乐等。本书共包含9章内容，第

本书重点围绕众智科学智能理论与计算方法展开介绍，主要内容包括众智的定义和建模、众智的分析与计算方法、单个智能体和多个智能体的智能进化方法、众智水平分析方法，以及众智科学智能理论在典型场景的应用。