本书是一本针对初学者介绍人工智能基础知识的书籍。本书采用通俗易懂的语言讲解人工智能的基本概念、发展历程和主要方法，内容涵盖人工智能的核心方法，包括什么是人工智能、神经网络是如何实现的、计算机是如何学会下棋的、计算机是如何找到最优路径的、统计机器学习方法是如何实现分类与聚类的、专家系统是如何实现的等，每种方法都配有例题并给出详细的求解过程，以帮助读者理解和掌握算法实质，提高读者解决实际问题的能力。

人工智能（AI）是计算机科学的一个重要分支，它涉及理解和构建智能实体，确保这些智能实体机器在各种情况下能有效和安全地行动。人工智能对世界的影响将超过迄今为止人类历史上的任何事物，它可以与任何智能任务产生联系，是真正普遍存在的领域。
本书的知识内容包括思考的工具、定义人工智能、大数据与人工智能、智能体与智能代理、机器学习、深度学习、强化学习、数据挖掘、机器人技术、计算机视觉、自然语言处理、GPT大语言模型起步、群体智能、自动规划和人工智能的发展等。
本书是结合本科教育、职

本书共6个项目，分别是：项目1，使用OpenCV实现人脸检测；项目2，使用计算机视觉算法实现图像识别；项目3，利用串口实现边缘硬件控制；项目4，使用人脸检测算法的家用设备控制；项目5，使用计算机视觉技术的稻麦成熟度监测系统；项目6，使用语音识别实现智慧家居控制。

《大模型与超级平台》一书是对当下科技领域中最具影响力和前景的大模型技术与超级平台现象的全面解读。本书集结了众多科技前沿的思考者和实践者，他们的独到见解和深入研究共同构成了这本极具前瞻性和深度的著作。书中不仅深入剖析了大模型技术的内在逻辑、发展趋势及其在各行业的应用场景，还详细探讨了超级平台如何重塑商业模式、引领产业变革以及在全球范围内的竞争态势。通过本书，读者将能够深入了解大模型与超级平台的最新动态、掌握其核心技术和发展趋势，从而在未来的科技浪潮中占据有利位置。它打破了传统科技书籍的局

ChatGPT，这个与人类对话的智能伙伴是《ChatGPT与人工智能的应用》中的一颗璀璨之星。该书将引领读者深入探究ChatGPT的奥秘，探讨它如何在人机交互中扮演重要的角色。通过阅读该书，读者能够深入了解ChatGPT的前世今生及技术原理，并且共同融入对未来应用场景的展望。ChatGPT的发展不仅是技术的进步，也是对人机关系、智能交互的重新定义。大数据如同ChatGPT的灵魂之源，为智能赋能提供源源不断的能量，从而带领读者深入了解大数据在数字时代下的价值体现。在该书中，大数据仿佛被置于聚光灯下

本书基于直播电商背景，以主播吸引粉丝效果为研究主线，从8个章节展开研究，旨在探索以下问题：直播视频中吸引粉丝效果的影响因素有哪些？这些因素影响吸引粉丝效果的中介机制是什么？如何基于直播视频预测吸引粉丝效果？通过采用定性访谈、计算机视觉和多模态机器学习的混合方法，研究基于说服知识理论的“情感、认知、技巧”维度，识别出12个吸引粉丝效果的影响变量，验证其重要性和显著性；构建出说服力的多模态测量方法，检验中介效应并可视化中介过程；为业界提供一个端到端（end-to-end）的吸引粉丝效果预测

本书分为两大部分 ： 第一部分主要基于Scikit-Learn， 介绍机器学习的基础算法 ； 第二部分则使用TensorFlow和Keras， 介绍神经网络与深度学习。 此外， 附录部分的内容也非常丰富， 包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。 书中内容广博， 覆盖了机器学习的各个领域， 不仅介绍了传统的机器学习模型， 包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法， 还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。 作者尤其对深

在这本书中，作者着力讨论了几种获取机器学习和数据挖掘算法性能的相关知识的方法。作者展示了如何再次利用这些知识来选择、组合、编撰和调整算法和模型，从而为数据挖掘提供更快、更有效的解决方案，帮助研究人员改进算法，并开发能够自我改进的学习系统。本书的新版在旧版基础上就内容做了非常大的扩充。作者介绍了最新的自动机器学习方法，阐明了它与元学习之间的关系，他们解释了操作链设计方法的自动化问题。这本书将引起机器学习、数据挖掘和人工智能领域的研究人员和研究生的兴趣

本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法，包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等)，以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念(例如损失函数、最大似然、偏差-方差分解、核和贝叶斯方法)，同时介绍常规的实用工具(例如正则化、交叉验证、评估指标和优化方法)，本书始终将关注点放在基础知识上。最后两章为解决现

本书以通俗易懂的语言和有趣的插画来解释深度学习中的概念和方法, 生动形象的插图更容易帮助读者理解和记忆。 同时, 书中指导读者将自己的理解制作成短视频, 以加强学习效果。 另外, 书中还指导读者在 Colab 平台上进行实践。 本书内容全面, 从基础的神经网络、 卷积神经网络、 循环神经网络等入门知识, 到深度学习的应用领域如计算机视觉、 自然语言处理等高级主题都有涉及。 本书具有丰富的趣味性、 互动性和实践性, 可以帮助读者更好地理解深度学习知识, 并为未来的职业发展打下坚实的基础。