本书为读者提供了一次深入探索人工智能和自动化编程的奇妙之旅。全书从AI（Artificial Intelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐渐深入到如何使用具有代表性的AIGC工具ChatGPT、GitHub Copilot和Claude2等进行自动化编程。此外，本书还详细介绍了其他多种AI代码生成解决方案。针对桌面应用、Web应用、游戏、办公自动化等场景，本书还提供了丰富的实例。
本书适合对AI和自动化编程感兴趣的初学者阅读，也适合有一定基础并且想要提高开发技能的

本书全面地介绍了网络表示学习的基本概念、模型和应用。本书从网络嵌入的背景和兴起开始介绍，为读者提供一个整体的描述；通过对多个代表性方法的介绍，阐述了网络嵌入技术的发展和基于矩阵分解的统一网络嵌入框架；提出了结合附加信息的网络嵌入方法——结合图中节点属性/内容/标签的网络嵌入；面向不同特性图结构的网络嵌入方法——面向具有社区结构的/大规模的/异质图结构的网络嵌入。本书还进一步介绍了网络嵌入的不同应用，如推荐场景和信息扩散预测。本书的最后总结了这些方法和应用，并展望了未来的研究方向。

本书先在系统性地梳理国内外智慧城市的发展现状以及指标评价体系的基础上，提炼智慧城市大框架下和无障碍便捷生活服务相关的子系统，探索各领域的智慧服务应用。同时，基于多方面的调研，梳理出面向北京2022年冬残奥会的智慧生活服务需求，归纳整合后提出面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架。
建立科学合理的面向冬残奥会的智慧生活服务体系框架，不仅可以为北京2022年冬奥会和冬残奥会利用智慧城市构建高质量生活服务体系提供理论框架，而且有助于将智慧信息技术领域的优势成果成体系地应用在城市的生活服务中，

《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经

本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras，从新手的角度出发，详细讲解Keras的原理，力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章，主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化，以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂，从基本原理到案例应用、从基础算法到对复杂模型的剖析，让读者在循序渐进的学习中理解Keras。 本书可作为高等院校计

本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。
本书可以作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，也可作为深度学

人工智能承载了人类之梦与科学之梦。回望两千多年来人类对人工智能的追梦之旅，各种幻想、思辨、探索、曲折构成了一幅令人惊叹的历史画卷。人工智能的起点在哪里？曾经历过哪些艰辛的尝试？人工智能背后的科学机理是什么？人工智能如何在军事领域成为颠覆性技术？人类在未来已来的智能时代又该如何自处？如果对这些问题感兴趣，那么请您翻开本书，来认识和感受人工智能这一重塑秩序的伟大力量吧！《BR》本书融合了哲学、科学、技术、人文等多个视角，在娓娓道来中将人工智能发展的全景呈现出来，释理论罕譬而喻，谈问题深入浅出，

本书共分为七章。第一章主要介绍数学对应人工智能的重要性，以及代数学和分析学中的基础概念，是后面各章的基础。第二章和第三章分别介绍了微积分和线性代数核心内容，并将相关基础知识映射到人工智能领域，从这一视角理解数学基础知识的工程应用。第四章介绍了矩阵分解这一重要数学工具及其在人工智能领域的典型应用。第五章介绍了概率论基础知识及在人工智能领域的广泛应用。第六章介绍了最优化理论及算法，以及它们在机器学习和人工智能中的基础性应用。第七章主要介绍了信息论的基本概念和在人工智能中常见的应用。

通过技术创新为教育的未来发展注入强大势能，以智能技术解决教育难点问题、增强国家竞争力已成为国际共识。近年来，我国政府出台了系列文件，包括对教育信息化、教育新基建的部署等，旨在推动智能技术与教育的融合走向深入，以进一步推进教育创新和高质量发展，提升智慧教育的整体发展水平。
本书探索了人工智能与未来教育的关系，探讨了人工智能在教育变革中的作用，分析了人工智能教育应用的特征和规律，审视了人工智能融入教育的潜在风险及应对策略，为智能时代教育的健康有序发展提供指导。本书直接面对教育领域目前尚未完全展

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中****的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。
《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTor