大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的喂养下，大量知识不断涌现，如何有效地发掘这些知识呢？知识图谱横空出世。本书是一本讲解如何使用TensorFlow 2构建知识图谱的入门教程，引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。 本书分为13章：第1章从搭建环境开始，包含TensorFlow CPU 版本和GPU版本的安装，并通过一个知识图谱的例子引导读者开始学习；第2~4章介绍TensorFlow API的使用；第5章是Dataset API，学习

随着互联网、物联网、云计算等技术的不断发展，许多领域都产生了大量的数据。利用机器学习技术分析海量数据，可以从数据中发现隐含的、有价值的规律和模式，进而用于预测并采取相应动作。在上述背景下，本书从理论、技术和应用三个层面入手，全面讲解如何利用机器学习技术解决实际问题。 本书共分26章，内容包括机器学习解决问题流程、问题分析与建模、数据探索与准备、特征工程、模型训练与评价、模型部署与应用、回归模型、支持向量机、决策树、集成学习、K近邻算法、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习、神经网络基础、正则

本书构建了一个完整的强化学习入门路径，深入浅出地介绍了强化学习算法的基本原理和实现方法。本书 首先回顾了相关预备知识，包括数学基础和机器学习基础，然后先介绍强化学习的基本概念，给出强化学习的 数学框架（马尔可夫决策过程），随后介绍强化学习的求解算法，包括表格求解法（动态规划法、蒙特卡洛法 和时序差分法），以及近似求解法（值函数近似法、策略梯度法和深度强化学习）。本书后一部分为实践与前 沿，实践部分基于一个相同的例子实现了强化学习领域的主流基础算法，前沿部分介绍了强化学习领域的** 研究

本书以届全国青年运动会奥体中心物联网项目为背景，将各类物联网应用技术
贯穿到项目中，并将项目细分为任务，将各知识点与技能串接起来，具备较强的实用性
与通用性。

本书涵盖以下主要内容：奥体中心项目设计，涉及需求分析与概要设计；应用环境
安装部署，涉及感知层、传输层及应用软件的安装部署；感知层的开发调试，涉及无线
传感网组网及传感器程序开发；计算机端应用开发，涉及基于
C#的串口读写、.NET开
发三层架构及

本书详细介绍了创意交互设计语言模式，以及如何运用该设计语言帮助设计者构建人与交互对象的个性化交互；重点介绍了个性化交互语言的组成元素和基本结构，通过对特定交互产品的解析说明交互设计语言在实际中的应用；介绍了流行的可视化编程工具及常用的创意编程工具；展示了大量国际交互艺术作品和设计案例，系统讲解了创意交互设计的整个流程，以及如何将数字艺术与编程有机结合在一起。 本书可作为高等院校数字媒体、动画、艺术设计等相关专业交互设计课程的教材，也可供交互设计、人工智能应用、用户界面设计、移动软件开发等相关技术

全书共分为8个项目，包括计算机与信息技术基础、认识Internet、Windows10操作系统的使用、Word2016文档编辑与管理、Excel2016数据统计与分析、PowerPoint2016演示文档制作与展示、人工智能技术及应用概论、大数据技术原理及应用概论。各项目内容通过任务逐步展开，有利于适应高等职业院校项目化教学要求，适应高职学生的学习特点。本书简明通俗，便于理解，不仅可以拓宽知识面，还可以培养学生的计算机应用能力和解决问题的能力。本书具有简明、实用、操作性强等特点，既可作为高等职业

近年来，人工智能发展非常迅速，在可以预见的未来，它必然会强烈冲击并深刻变革人类既有的生活模式。实际上，除技术问题外，人工智能的逻辑基础和伦理基础与哲学之间的关系也十分密切。有鉴于此，本书从与人工智能紧密相关的哲学问题入手，关注如下话题：强人工智能是否可能；近代唯理论和经验论争论对于人工智能的影响；苏联、日本及欧盟在人工智能发展历程中的哲学教训；航空器自动驾驶背后的哲学难题；军用机器人的伦理是非；儒家与人工智能等。作者从逻辑架构和历史经验出发，展望了未来通用人工智能发展的可能性、可行性以及相应的社

本书结合具体的控制系统介绍了自动控制的基本理论及工程应用。主要内容包括绪论、控制系统的数学模型、线性系统的时域分析、根轨迹法、线性系统的频域分析、控制系统设计、非线性系统分析、线性离散系统、线性系统的状态空间分析，以及自动控制系统综合案例。本书融入了课程思政内容，从实际应用出发，突出物理概念，减少数学公式推导；强化工程应用中常用知识点的介绍，采用不同方法对一个工程实例进行分析和设计，阐明自动控制原理的应用。

本书是教育部职教团队公共领域课题研究课题资助项目：人工智能和信息技术引
领的职业院校教学改革融合研究与实践（GG2020070001）的研究成果之一。本书的编写思路
是提高学生的人工智能思维和人工智能素养，内容选取上力求突出人工智能的通识性和实用
性，便于教学。
全书主要分为三部分内容。首先概述了人工智能的基础知识，包括基本概念、发展简史、
应用现状；然后阐述了人工智能的核心知识，包括计算机视觉、机器学习、生物特征识别等
关键技术和机器人、计算机图形学、 多媒