《智能边缘计算》对智能边缘计算的概念、发展历程以及边缘计算的网络形态进行了介绍，阐述了边缘计算系统架构和部署方案，并对边缘计算的关键技术，如计算卸载、边缘缓存、商业模式、移动性管理以及安全技术进行了详细分析，针对智能边缘计算的几种实际场景以及与新兴技术的融合进行了综述说明。

本书涉及的内容广泛，对算法、技术的阐述足够清晰，将应用场景与实际结合，并对与新兴技术的融合发展进行了展望。本书可以作为从事边缘计算、边缘智能方面课题研究的硕士、博士研究生的教材或参考书，也可以作为对边缘计算感兴

ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。
本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工具、对话式AI、休闲娱乐、生产制造、智慧营销、智慧城市

本书首先介绍深度强化学习的基础知识以及TensorFlow 2.x的**主要版本。随后介绍OpenAI Gym、基于模型的RL和无模型的RL，并学习如何开发基本代理。深入介绍发现如何实施高级深度强化学习算法，例如行动者批评、深度确定性策略梯度、深度Q网络、近端策略优化以及深度循环Q网络，以训练RL代理。同时，本书通过构建用于自动完成任务的加密货币交易代理，股票/股票交易代理和智能代理等实例，探索现实世界中的强化学习。最后，本书介绍如何使用TensorFlow 2.x将深度强化学习代理部署到云并构

本书内容包括人工智能概述、人工智能通用技术（计算机视觉、智能语音、自然语言处理等）、人工智能典型应用场景与职业发展、机器学习与深度学习、人工智能法律与伦理，并围绕迎宾机器人的典型应用开发了相关项目。在内容的选取上，本书突出人工智能主流技术和典型案例，覆盖了目前市场上最常见的人工智能技术及应用。编者仔细研究了国内15家国家级新一代人工智能开放创新平台的接口，归纳相关平台的共性内容，选取图像、语音、自然语言处理、智能问答等方面的人工智能通用技能，并针对这些人工智能通用技能安排了相应的实训。编者通过调

概念认知学习是人工智能、大数据领域关注的多学科交叉研究方向，涵盖了哲学、数学、心理学、认知科学以及信息科学等领域．《概念认知学习理论与方法》旨在为广大学者和科研工作者提供概念认知学习领域的基础理论与学习方法．《概念认知学习理论与方法》主要内容包括概念认知学习的基本概念和基础知识、概念认知系统的逻辑推理、概念认知的双向学习机制、对象 -属性诱导概念学习理论、多注意力概念认知学习模型、渐进模糊三支概念的增量学习机理、复杂网络下的概念认知学习以及概念的渐进式认知等理论体系．

本书从人工智能这一颠覆性技术的前世今生说起，对我国人工智能发展历程、人工智能应用领域以及人工智能对社会经济的影响进行了梳理，深入探讨了人工智能背景下实体经济、产业工人、技术技能、职业教育等相关领域交叉融合的关系以及面临的挑战与对策，提出了智能化进程中技术技能、职业教育与产业工人的发展互动路径。
全书共七章，具体为：人工智能大爆炸，实体经济高质量发展，技术技能与产业工人的发展，职业教育与产业工人的发展，人工智能时代技术技能、职业教育与产业工人的发展，产业工人队伍发展演化——技术技能、职

本书从祖先的“仿生”入手，到机器“仿人”，到人工智能技术在人们生活中的应用，集科技与生活于一书，分为八个话题，图文并茂地向读者介绍以“灵性”为核心的“人工智能”基础科学知识，讲述作为世界第一梯队的中国科技工作者在人工智能领域取得伟大成就背后的故事。本书主要讲述民用人工智能技术的基本情况，能够激发读者的阅读兴趣，引领读者了解人工智能，展现了在国家强盛、科技发达的背景下，中国人工智能迅猛发展的宏伟蓝图。

本书对应课程属于一门概论性课程。本书将传统的和新一代的人工智能/智能制造融于一体，从传承与发展视角出发概述人工智能与智能制造的发展现状及其相互关系，重点阐述人工智能与智能制造共性基础技术、知识驱动的符号智能、数据驱动的机器学习、智能制造理论与技术体系、智能制造的物理系统和信息系统，并指出人工智能与智能制造的未来发展方向，包括强人工智能、融合智能+混合制造、工业5.0和社会5.0、以人为中心的人工智能和智能制造、（工业）元宇宙等。

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全书通过理论+实例的形式，分别介绍了掌握Excel基本操作、加速输入数据资料、掌握ChatGPT基本用法、用ChatGPT统计求和、用ChatGPT编写函数公式、将ChatGPT接入到Excel中、用ChatGPT创建Excel宏和用ChatGPT协助办公等内容。
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本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架, 以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术, 为读者揭示大模型开发技术。本书共18章, 内容包括人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码