本書是面向高級人工智能人才培養(yǎng)的高等學校人工智能相關專業(yè)精品教材中的一本，以信息物理系統(tǒng)、模糊邏輯系統(tǒng)、自主無人系統(tǒng)、群體智能、多Agent系統(tǒng)、人機協(xié)同系統(tǒng)、工業(yè)智能控制系統(tǒng)、機器人系統(tǒng)等為案例，完整呈現(xiàn)了人工智能綜合應用體系架構。本書首先介紹了智能系統(tǒng)的發(fā)展、相關概念、主要特征和類型、智能系統(tǒng)的發(fā)展前景，然后圍繞智

隨著AI技術的普及，如何快速理解、掌握并應用AI技術，成為絕大多數(shù)程序員亟需解決的問題。本書基于Keras框架并以代碼實現(xiàn)為核心，詳細解答程序員學習AI算法時的常見問題，對機器學習、深度神經網絡等概念在實際項目中的應用建立清晰的邏輯體系。本書分為上下兩篇，上篇（第1～4章）可幫助讀者理解并獨立開發(fā)較簡單的機器學習應用，

本書面向初學者，采用全彩圖解+視頻講解的形式介紹了人工智能的基礎知識及開發(fā)案例，從無代碼到圖形化編程到代碼編程，循序漸進，讓讀者逐步掌握人工智能技術，體驗人工智能帶給自己的樂趣。本書首先通過mDesigner+開源硬件的結合賦予創(chuàng)客作品以“智能”，接著介紹了與人工智能密切相關的深度學習及其所需要的編程語言、編程框架及編

《人工智能基礎數(shù)學知識》基于流行的Python語言，通俗易懂地介紹了入門人工智能領域必需必會的數(shù)學知識，旨在讓讀者輕松掌握并學以致用。 《人工智能基礎數(shù)學知識》分為線性代數(shù)、概率和優(yōu)化等3篇，共21章，覆蓋了人工智能領域中重要的數(shù)學知識點。本書寫作風格通俗有趣，讀者可在潛移默化中掌握這些數(shù)學知識以及相關的編程操作，并能

粒計算是目前人工智能領域內廣為關注的研究課題，本書旨在為初學者提供學習粒計算理論與方法的基本指導。模糊集、粗糙集和概念格是粒計算的三種主要的方法，本書把這三種方法有機地結合成為一個粒計算的基本理論框架，主要包括：1）模糊集理論，2）粗糙集理論，3）概念格理論。

《從統(tǒng)計世界走向人工智能——實戰(zhàn)案例與算法》敘述了從數(shù)學到統(tǒng)計、從統(tǒng)計到人工智能的發(fā)展，結合大量的實際商業(yè)應用案例介紹了諸多經典的機器學習算法，比如LASSO回歸、MCMC、決策樹、隨機森林和神經網絡等。《從統(tǒng)計世界走向人工智能——實戰(zhàn)案例與算法》將案例與算法結合，基于人工智能的場景，從理論到實際操作層層遞進，讀者從中

本書從區(qū)塊鏈的四個核心前沿技術--分布式賬本、加密技術、共識機制和智能合約技術入手，重點介紹公有鏈、聯(lián)盟鏈和私有鏈上的共識機制，描述其中使用的去中心化算法，包括PoW（工作量證明），PoS（權益證明），DPoS（股份授權證明），Ripple共識，PBFT（實用拜占庭容錯）和PoV（投票證明）等，并具體分析了每個算

作為一個崛起中的新興力量，人工智能不僅僅是一種技術，它的發(fā)展除了在科學和產業(yè)發(fā)展領域產生影響之外，還將對現(xiàn)行人類的社會規(guī)范、生活模式產生非常深遠的影響。隨著第三次人工智能潮的到來，人們對人工智能及其未來的發(fā)展充滿強烈的興趣和諸多的疑問——什么是人工智能？人工智能對人類生活會有哪些深遠影響？我們又能通過人工智能實現(xiàn)什么樣

本書介紹了與AI相關的理論知識，例如，AI的核心、AI的3個發(fā)展階段、AI的科技支撐點等。為了增強本書的全面性和系統(tǒng)性，也為了向大家多傳授一些干貨，本書將重點放在了AI在各行各業(yè)、各個領域的商業(yè)化落地項目上。值得注意的是，本書添加了很多代表性案例，希望為讀者提供實實在在的幫助�？梢哉f，在“AI+商業(yè)”方面，本書既具有實

機器學習是一門涉及高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學和運籌學等領域的交叉學科。機器學習的基礎就是數(shù)學，這也就要求學習者要有良好的數(shù)學基礎。為了降低機器學習的學習門檻，本書深入淺出地對機器學習算法的數(shù)學原理進行了嚴謹?shù)耐茖�；并利用Python3對各種機器學習算法進行復現(xiàn)，還利用介紹的算法在相應數(shù)據(jù)集上進行實戰(zhàn)。本書主要內