本書主要針對控制理論的一些重要分支，分析了當前存在的瓶頸問題，展望了其發(fā)展趨勢和面臨的一系列挑戰(zhàn)。全書共分為17章，分別為：優(yōu)化控制研究的概述與關鍵問題分析、邏輯控制系統(tǒng)中的未解問題、系統(tǒng)與控制中優(yōu)化理論與應用的挑戰(zhàn)與瓶頸、分布參數系統(tǒng)控制、數據驅動控制系統(tǒng)、自抗擾控制中的若干未解問題、非線性控制的幾個瓶頸問題、時間與

本書是為順應智能時代教育信息化發(fā)展和滿足教師專業(yè)發(fā)展的現實需求編寫的，并以“理論與技術相結合，實用性導向”為宗旨，全面介紹教育人工智能研究及發(fā)展應用的基本原理和方法，學完本書后，讀者將對教育人工智能有全面的了解，并能掌握其整體知識框架。本書共分十六章，主要內容包括緒論、教育人工智能理論基礎、教育人工智能應用實踐、教育人

本書主要介紹了智能計算技術相關的理論方法與關鍵技術，并對典型的應用領域與平臺也進行了相關介紹和討論。全書共10章，簡要介紹智能的起源、智能與計算等研究背景及意義，詳細介紹了機器學習、深度學習等模型與算法及其應用，著重介紹了圖神經網絡模型、網學習模型、神經網絡架構搜索和大數據資源服務等技術，并面向智能交通和網絡交易支付等

本書主要講述了神經網絡的重要概念和技術，并展示了如何使用Python來解決日常生活中常見的神經網絡問題。本書包含了6個神經網絡相關的項目，分別是糖尿病預測、出租車費用預測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別，這6個項目均是從頭開始實現，且使用了不同的神經網絡。在每個項目中，本書首先會提出問題，然后介紹解決該問題需要

本書主要介紹統(tǒng)計機器學習領域常用的基礎模型、算法和代碼實現。包括統(tǒng)計機器學習、Python語言基礎，常用的線性回歸、貝葉斯分類器、邏輯回歸、SVM、核方法、集成學習，以及深度學習中的多層感知器、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、變分自編碼器、對抗生成網絡和強化學習等模型與優(yōu)化方法，使用Scikit-Learn、TensorF

本書以青少年喜愛的《西游記》為藍本進行人物塑造，故事主線講述了人工智能時代下，一個具備學習人工智能的硬件基礎，卻缺乏相關理論知識的智能機器人——悟小白，在通臂猿猴的陪伴下，在尋找人工智能專家唐小僧拜師學藝的路上，通過重重關卡，不斷歷練的故事，而這正是人工智能的技術基石——“機器學習”的本質。故事由淺入深，通過各類關卡和

本書系統(tǒng)介紹了知識圖譜的概念、發(fā)展歷程、技術體系、前沿技術與應用實踐。在基礎知識方面，本書囊括了知識圖譜從源數據到產生決策的全生命周期的各個環(huán)節(jié)，分析了數據圖譜和知識圖譜的核心區(qū)別，介紹了圖譜構建和知識表示等相關關鍵技術。在前沿技術方面，全面介紹了知識圖譜自動構建、知識圖譜融合和智能推理等問題和挑戰(zhàn)。在應用實踐方面，結

本教材較為全面地介紹人工智能技術服務、人工智能開放平臺應用與實踐等內容。全書共12個項目，包括人工智能的技術與應用設計、產業(yè)與應用開發(fā)，智能數據服務平臺入門使用、數據采集、數據清洗、圖像標注，深度學習模型定制平臺入門使用、模型訓練、模型部署，深度學習開發(fā)平臺視覺任務應用、文本任務應用、聲音任務應用等。本教材以企業(yè)用人需

本書兼顧統(tǒng)計知識的基礎性和系統(tǒng)性，系統(tǒng)介紹深度學習基礎知識和建模技術。本書共包括7章，第1章介紹機器學習、人工智能和深度學習發(fā)展歷程及相關概念；第2章介紹深度學習的理論知識，如張量、梯度、損失函數、激活函數、反向傳播等；第3章介紹基礎神經網絡在二分類數據、多分類數據和連續(xù)數據上的實例構建；第4章介紹神經網絡模型的泛化策

本書是針對原教材（《自動控制原理（第2版）》（王衛(wèi)江、陳志銘、王曉華編著））進行的修訂。在修訂過程中，保持原書結構體系的優(yōu)點，借鑒國外經典教材注重實用性、先進性的特點，使教材結構體系更符合專業(yè)特色。全書共分9章：緒論、控制系統(tǒng)的數學模型、時域分析法、根軌跡法、控制系統(tǒng)的頻率特性、控制系統(tǒng)的綜合與校正、現代控制理論基礎、