本書本著培養(yǎng)高職學(xué)生的人工智能基本素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能應(yīng)用實(shí)踐能力的目標(biāo)，內(nèi)容選取符合高職學(xué)生的特點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)人工智能的通識(shí)性、典型性和實(shí)用性，具有可操作性。本書選取了涵蓋人工智能領(lǐng)域的多個(gè)典型案例，采用項(xiàng)目化模式構(gòu)建教學(xué)案例，突出實(shí)踐。每個(gè)案例由循序漸進(jìn)的遞進(jìn)式任務(wù)組成，支持課堂分層次教學(xué)實(shí)施。全書共分7章，主要

本書重點(diǎn)分析非線性時(shí)滯系統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制方案設(shè)計(jì)及其穩(wěn)定性分析問題。內(nèi)容包括：不確定時(shí)變參數(shù)化非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、非參數(shù)化非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、控制方向未知的非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、基于觀測(cè)器的非線性時(shí)滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、機(jī)械臂系統(tǒng)自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制等。

本書從圖劃分的視角系統(tǒng)介紹基于圖論的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)中的三類基本學(xué)習(xí)問題：無(wú)監(jiān)督、半監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，同時(shí)考慮協(xié)同正則化、多重正則化和路徑傳播對(duì)基于圖論的學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了拓展。通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本書提供的方法合理有效，算法效率顯著提高。

本書主要利用魯棒控制理論和隨機(jī)系統(tǒng)理論研究了噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制問題。具體包括噪聲環(huán)境下異構(gòu)多智能體系統(tǒng)的一致性，持續(xù)干擾下多智能體系統(tǒng)的一致性，噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)和對(duì)抗編隊(duì)控制，最后簡(jiǎn)要介紹了噪聲環(huán)境下分?jǐn)?shù)階多智能體系統(tǒng)的一致性。

本套書包含：《深度學(xué)習(xí)從基礎(chǔ)到實(shí)踐(上、下冊(cè))》《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》。

本書著重從方法論角度對(duì)基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能的相關(guān)研究進(jìn)行分類梳理，并挑選了智能推薦、問答對(duì)話、關(guān)系推理等三個(gè)具有代表性的人工智能任務(wù)，在每個(gè)任務(wù)下遴選出近年來(lái)有具有里程碑意義的典型研究成果，詳細(xì)介紹基于知識(shí)圖譜的可解釋人工智能的理論模型和應(yīng)用情況。本書既涵蓋了大量經(jīng)典算法，又引入了近年來(lái)在該領(lǐng)域研究中涌現(xiàn)出的新

本書在歸納分析國(guó)內(nèi)外關(guān)于多智能體系統(tǒng)分布式優(yōu)化控制算法的基礎(chǔ)上，研究了針對(duì)外部干擾、系統(tǒng)未建模動(dòng)態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)受限、固定時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)穩(wěn)定等具體需求的高階非線性多智能體系統(tǒng)的分布式控制器設(shè)計(jì)。主要內(nèi)容包括：設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的萬(wàn)能逼近能力對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的未建模動(dòng)態(tài)進(jìn)行估計(jì)，并通過設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)律和自

本書全面詳盡地介紹了人工智能從誕生開始以來(lái)將如何塑造我們的世界和社會(huì)。通過色彩豐富、有趣的插圖，和通讀易懂的文字，生動(dòng)地介紹了人工智能的方方面面。清晰地介紹了人工智能的起源、歷史、應(yīng)用情況、技術(shù)局限和未來(lái)展望，并通過一些簡(jiǎn)單、實(shí)用的科普知識(shí)，以生活場(chǎng)景作為切入點(diǎn)，以真實(shí)發(fā)生的事例作為例證，介紹了“圖靈測(cè)試”“中國(guó)房間”

本書以工作場(chǎng)景和具體任務(wù)來(lái)驅(qū)動(dòng)，包括53個(gè)場(chǎng)景展示、85項(xiàng)任務(wù)模擬、237次提問示范，讓完全不懂技術(shù)的小白，也能成為ChatGPT工具使用方面的行家。

本書是一本全面介紹機(jī)器學(xué)習(xí)方法特別是算法的新書,適合初學(xué)者和有一定基礎(chǔ)的讀者。機(jī)器學(xué)習(xí)可以分成三大類別,監(jiān)督式學(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。三大類別背后的算法也各有不同。監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了數(shù)學(xué)分析中函數(shù)逼近方法、概率統(tǒng)計(jì)中的極大似然方法。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了聚類和貝葉斯算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用了馬爾可夫決策過程算法。機(jī)器學(xué)習(xí)背后