本教材遵循案例教學模式進行課程教學設計，圍繞人工智能應用案例展開，強調學科教學設計、主要研究內容、核心研究領域及前沿理論和技術等，內容涉及圖像、視頻、語音、文本和機器人。本教材覆蓋人工智能（師范）專業入門必須掌握的知識，強調基礎性和前沿性并重，理論和實驗相統一，著力于師范生的課程設計能力、案例分析能力和動手實踐能力的培養，使學生掌握人工智能的教學設計、課程教學案例和機器人實踐等方面的內容。本教材可作為高校人工智能（師范）、智能科學與技術、計算機科學與技術及相關專業的教學設計課程的教材，也可作為其
本書圍繞應用環境中實際問題的求解過程來闡述和講解程序設計思想方法和相關技術知識, 向學生展示如何設計和選擇合適的數據結構來表示實際問題中的處理對象, 如何把一個實際問題轉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。
共融機器人是能夠與作業環境、人和其他機器人自然交互、自主適應復雜動態環境并協同作業的機器人�！懊翡J體貼型”的自然交互是共融服務機器人的研究熱點問題之一。當前迫切需要共融機器人具備多模態交互信息的情感分析能力。本書針對多模態機器學習方法的情感分析領域，從多模態交互信息特征的學習表示出發，系統介紹了自然交互中的特征學習表示、特征融合和情感分類的方法，并進一步探討了如何實現魯棒的多模態情感分析法。本書是共融機器人自然交互領域國內第一本系統介紹多模態交互信息情感分析的專業書籍，可為讀者掌握共融機
本書是工科類專業的實驗教學教材，配套有2021年江蘇省省級金課"城市追蹤場景下的自動控制虛擬仿真實驗”。該虛擬仿真課程給學生提供了一個隨時隨地實驗學習的平臺。本書涵蓋了經典控制理論與現代控制理論的重點和難點內容，強調理論與實際相結合，主要內容包括MATLAB軟件基礎、四旋翼無人機虛擬仿真實驗平臺、控制系統的時域分析、根軌跡分析與設計、線性系統的頻域分析法、線性系統的串聯校正、非線性控制系統分析、狀態空間分析及最優控制、無人機自動跟蹤虛擬仿真綜合實驗，配以MATLAB軟件的相關函數和代碼，提供控制
本書將人工智能與人類智慧深度融合，系統、全面地介紹了類腦智能目標檢測網絡的構建原理、方法、過程，具有較高的學術價值；同時，本書將所構建的類腦智能目標檢測網絡在無人車交通標志檢測、無人車-機械臂協同作業這兩個場景進行了示范應用，具有較大的工程應用價值。本書主要的讀者群體為從事類腦智能、計算機視覺、無人系統研究的科研工作者，以及人工智能、電子信息、計算機工程等相關專業的博士研究生、碩士研究生。
軟件架構是指可以簡化軟件開發過程并提高應用程序質量的實現架構和系統。本書在第1版的基礎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師所需的關鍵技能、知識和**實踐。 第2版增加了對軟件架構原則的額外講述、Azure服務結構、Kubernetes和Blazor等新章節。另外，還增加了關于安全性、微服務和DevOps的討論，以及軟件開發周期的GitHub部署。 首先，介紹如何將用戶需求轉換為軟件架構需求，并探討功能性需求和非功能性需
該教材是在董景新等編著的《控制工程基礎》第4版的基礎上，適應線上線下混合式教學編寫。教材第5版采用紙質教材和數字化資源結合的新式教材，這種教材既能保持紙質教材的結構邏輯嚴謹，又能發揮數字化資源的豐富直觀。教材主要面向機械類、儀器類及其他非控制專業本科生。主要內容包括：控制系統的動態數學模型、時域瞬態響應分析、控制系統的頻率特性、控制系統的穩定性分析、控制系統的誤差分析和計算、控制系統的綜合與校正、根軌跡法、計算機控制系統、控制系統的非線性問題、MATLAB軟件工具在控制系統分析和綜合中的應
神經網絡與深度學習是人工智能研究的重要領域，是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規律的科學。本書緊緊圍繞神經網絡和深度學習的基礎知識體系進行系統的梳理，力求從基礎理論、經典模型和前沿應用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共 16 章。第 1 章是緒論，簡要介紹人工智能、機器學習、神經網絡與深度學習的基本概念及相互關系，并對神經網絡的發展歷程和產生機理進行闡述；第2章介紹神經網絡的基本神經元模型、網絡結構、學習方法、學習規則、正則化方法
嗨，大家好，我是人工智能小艾，是一個能像你們一樣思考的電腦程序，我通過大量地讀取數據進行學習，今天就由我當向導，帶領你們去認識一下我的人工智能朋友們吧。他們有的負責駕駛無人車，有的負責人臉識別，有的負責推薦衣食住行，有的協助你和外國人交流翻譯，有的協助醫療檢查，對了對了，還有協助抓小偷的呢……該繪本還有“新科技小提示”“增長知識”“開闊眼界”等欄目，對綠色能源的相關科普知識也進行了簡潔透徹的講解。
本書從原理和實戰兩個維度對GAN進行了全面講解。 全書一共12章，分為兩個部分： 第一部分（第1-5章） 原理篇 對生成模型，以及GAN的優化、訓練、評估、可視化、結構等原理性內容進行了詳細講解。 第二部分（6-12章） 實戰篇 這部分對GAN的主要應用場景的實戰性內容進行了講解，包括圖像生成、風格遷移、圖像增強、圖像分割、目標檢測、對抗攻擊、語音生成等場景下的GAN實戰進行了講解。
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