2019年我社聯(lián)合南京大學(xué)人工智能學(xué)院出版了國內(nèi)外率先公開出版和發(fā)表的人工智能本科專業(yè)教育培養(yǎng)體系，在國內(nèi)人工智能教育領(lǐng)域起到了很好的引領(lǐng)和示范作用，有效推動了中國人工智能高等教育的發(fā)展。經(jīng)過3年多的探索和實踐，南京大學(xué)完成了一整輪本科和研究生培養(yǎng)方案的修訂，準備集結(jié)出版這本AI人才培養(yǎng)體系的第2版，一方面對原有的AI本科體系進行了調(diào)整，另一方面是新設(shè)了AI方向研究生培養(yǎng)的內(nèi)容，使得體系更加系統(tǒng)化和全面化。
本書以人工智能下的大數(shù)據(jù)時代為背景, 從數(shù)據(jù)素養(yǎng)、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)多個維度全面系統(tǒng)地介紹了如何探索數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)并分析數(shù)據(jù)。本書沒有給出晦澀難懂的數(shù)學(xué)公式, 也不涉及復(fù)雜煩瑣的程序代碼, 而是在闡述基本原理的基礎(chǔ)上, 輔以簡潔的Python程序, 讓讀者能夠快速入門, 提升個人的數(shù)據(jù)綜合素養(yǎng)。
從取代簡單機械的重復(fù)勞動到輔助內(nèi)容創(chuàng)作、醫(yī)藥開發(fā)、科學(xué)實驗，人工智能產(chǎn)品正以驚人的速度在各行業(yè)大展拳腳，預(yù)示著人類即將進入一個全新的發(fā)展階段。本書通過淺顯易懂的語言幫助你理解人工智能產(chǎn)品是什么，人工智能產(chǎn)品是怎么創(chuàng)造出來的以及人工智能產(chǎn)品是如何進行創(chuàng)新迭代的。 人工智能行業(yè)的快速發(fā)展對產(chǎn)品經(jīng)理提出了更高的要求，產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的專業(yè)技能是廣泛的，從產(chǎn)品設(shè)計、開發(fā)、營銷到服務(wù)，無一不包括在內(nèi)。產(chǎn)品經(jīng)理需要對人工智能的原理、應(yīng)用場景、發(fā)展?jié)摿Φ扔性鷮嵉牧私猓@樣才能夠?qū)⑷斯ぶ悄艿膬?yōu)勢轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的優(yōu)勢
本書系統(tǒng)介紹以相機和慣性測量單元為主傳感器的視覺、視覺慣性SLAM 算法。本書通過選取該領(lǐng)域有代表性的兩個開源項目, 從原理闡述、公式推導(dǎo)、代碼解析和工程經(jīng)驗等多個維度, 對SLAM 技術(shù)進行全面的解讀。為了讓讀者在輕松的氛圍中快速理解專業(yè)知識, 本書以小白和師兄對話的形式娓娓道來, 幫助讀者在學(xué)習(xí)的過程中不斷思考和提升。
本書介紹了軟件測試的基本概念、原理、基本方法及測試過程等內(nèi)容，包括軟件測試技術(shù)概述、靜態(tài)測試、黑盒測試、白盒測試、集成測試、系統(tǒng)測試、測試報告管理、智能軟件測試以及單元測試框架Junit、壓力測試工具Jmeter的使用方法，同時還介紹了軟件測試與質(zhì)量保證等內(nèi)容。本書為軟件測試的基礎(chǔ)教材，旨在讓學(xué)生能夠熟練地對實際軟件進行有效測試，為后續(xù)核心課程的學(xué)習(xí)積累知識，培養(yǎng)學(xué)生專業(yè)技能，滿足軟件開發(fā)、軟件測試、軟件質(zhì)量保障等技能要求。本書適合作為高等院校計算機相關(guān)專業(yè)學(xué)生的教材，也可作為軟
本書針對高等學(xué)校人工智能本科生專業(yè)人才培養(yǎng)的專業(yè)內(nèi)涵、定位和知識體系, 設(shè)置了數(shù)學(xué)與統(tǒng)計、科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與工程核心、人工智能核心、認知與神經(jīng)科學(xué)、先進機器人技術(shù)、人工智能與社會、人工智能工具與平臺等專業(yè)課程群, 重點介紹了八大課程群中各課程的概況和知識點, 為培養(yǎng)具有科學(xué)家素養(yǎng)的工程師奠定知識和能力的基礎(chǔ)。
本書包括引言、基礎(chǔ)知識、基于知識的系統(tǒng)、高級專題、現(xiàn)在和未來以及安全與編程六部分內(nèi)容。從人工智能的定義講起, 詳細講述人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示和產(chǎn)生式系統(tǒng)等基礎(chǔ)知識; 介紹并探究了人工智能領(lǐng)域的成功案例, 也介紹了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)以及受到自然啟發(fā)的搜索算法等; 介紹了自然語言處理和自動規(guī)劃等高級專題; 對人工智能的歷史和現(xiàn)狀進行了梳理; 介紹了人工智能的安全以及編程問題。
本教材遵循案例教學(xué)模式進行課程教學(xué)設(shè)計，圍繞人工智能應(yīng)用案例展開，強調(diào)學(xué)科教學(xué)設(shè)計、主要研究內(nèi)容、核心研究領(lǐng)域及前沿理論和技術(shù)等，內(nèi)容涉及圖像、視頻、語音、文本和機器人。本教材覆蓋人工智能（師范）專業(yè)入門必須掌握的知識，強調(diào)基礎(chǔ)性和前沿性并重，理論和實驗相統(tǒng)一，著力于師范生的課程設(shè)計能力、案例分析能力和動手實踐能力的培養(yǎng)，使學(xué)生掌握人工智能的教學(xué)設(shè)計、課程教學(xué)案例和機器人實踐等方面的內(nèi)容。本教材可作為高校人工智能（師范）、智能科學(xué)與技術(shù)、計算機科學(xué)與技術(shù)及相關(guān)專業(yè)的教學(xué)設(shè)計課程的教材，也可作為其
本書圍繞應(yīng)用環(huán)境中實際問題的求解過程來闡述和講解程序設(shè)計思想方法和相關(guān)技術(shù)知識, 向?qū)W生展示如何設(shè)計和選擇合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示實際問題中的處理對象, 如何把一個實際問題轉(zhuǎn)化成一個程序可計算的邏輯模型, 以及如何考慮程序運行的效率來滿足問題求解對時間的要求等。
軟件架構(gòu)是指可以簡化軟件開發(fā)過程并提高應(yīng)用程序質(zhì)量的實現(xiàn)架構(gòu)和系統(tǒng)。本書在第1版的基礎(chǔ)上進行了全面修訂和擴展，面向.NET 5和C# 9，介紹了一些能夠助你成為一名卓越的軟件架構(gòu)師所需的關(guān)鍵技能、知識和**實踐。 第2版增加了對軟件架構(gòu)原則的額外講述、Azure服務(wù)結(jié)構(gòu)、Kubernetes和Blazor等新章節(jié)。另外，還增加了關(guān)于安全性、微服務(wù)和DevOps的討論，以及軟件開發(fā)周期的GitHub部署。 首先，介紹如何將用戶需求轉(zhuǎn)換為軟件架構(gòu)需求，并探討功能性需求和非功能性需
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