本書深入探索了在智能時代下信息技術(shù)進步推動數(shù)字內(nèi)容生成的演進及其與創(chuàng)意設(shè)計的融合。書中不僅著重分析了數(shù)據(jù)驅(qū)動、跨學(xué)科合作以及自動化創(chuàng)意工具的重要性，廣泛涉及圖像與文本、音頻與圖像的跨模態(tài)整合應(yīng)用，而且展望了人機共創(chuàng)與數(shù)字內(nèi)容生成的未來趨勢。全書共九章，分別為緒論、AIGC理論與創(chuàng)意設(shè)計融合、圖像與文本的跨模態(tài)整合、音頻

本書系統(tǒng)地介紹人工智能相關(guān)技術(shù)，項目1介紹人工智能的基本概念和相關(guān)的前沿技術(shù)，項目2至項目4介紹人工智能與大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等前沿技術(shù)結(jié)合的具體案例，項目5至項目7介紹人工智能與數(shù)字媒體、現(xiàn)代通信技術(shù)、項目管理等信息技術(shù)結(jié)合的應(yīng)用案例，項目8至項目14介紹人工智能在人臉識別、語音識別、無人駕駛、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實、信

本書清晰而深入地介紹了智能運維技術(shù)的基礎(chǔ)及其應(yīng)用。全書共7章：第1章介紹智能運維技術(shù)的基本概念和發(fā)展歷程；第2章介紹數(shù)字信號處理的基本方法及數(shù)據(jù)處理方法；故障特征提取作為機械故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵，相關(guān)內(nèi)容將在第3章介紹；第4章、第5章分別介紹基于淺層學(xué)習(xí)和基于深度學(xué)習(xí)的智能故障診斷及剩余壽命預(yù)測方法；第6章介紹智能

本書內(nèi)容涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的代表性算法，對算法的原理與思想、推導(dǎo)與證明、實現(xiàn)與應(yīng)用中涉及的知識點進行了清晰透徹的闡述。全書由12章組成，主要內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)基本理論、K-近鄰、貝葉斯、線性模型、支持向量機、決策樹、集成學(xué)習(xí)、聚類算法、降維算法、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識。章節(jié)依照算法類別及算法間

劉持標(biāo)，三明學(xué)院信息工程學(xué)院院長。本書主要介紹人工智能的基礎(chǔ)知識與基礎(chǔ)理論，并通過大量的人工智能應(yīng)用幫助理工科學(xué)生快速了解人工智能相關(guān)技術(shù)。主要內(nèi)容包括人工智能簡介、人工智能應(yīng)用、人工智能開發(fā)工具、新能源發(fā)電量預(yù)測、鋼材表面缺陷智能識別、交通事故智能識別、廠區(qū)工人抽煙行為識別、電動車進電梯自動預(yù)警、施工人員安全裝備檢測

本教材圍繞人工智能的核心概念、主要技術(shù)脈絡(luò)、核心關(guān)鍵算法、典型應(yīng)用場景等設(shè)立對應(yīng)章節(jié)，闡述了人工智能的基本概念和歷史沿革，論述了人工智能理論和技術(shù)體系的基本框架，介紹了人工智能主要分支領(lǐng)域的基本知識，并體現(xiàn)了人工智能技術(shù)的最新進展，以及人工智能倫理的思考。全書共10章，內(nèi)容包括人工智能與智能社會、知識與知識表示、推理技

本書聚焦于知識表示與推理，圍繞經(jīng)典知識表示、知識圖譜、知識體系構(gòu)建和知識融合、實體識別和擴展、實體消歧、關(guān)系抽取、事件抽取、知識存儲和檢索、經(jīng)典知識推理、確定性推理與不確定性推理、數(shù)值推理、知識問答與對話等展開介紹。每章對多個相關(guān)研究方向的發(fā)展進程進行系統(tǒng)的、多維度的梳理，注重介紹傳統(tǒng)知識工程的思想和理論，以及機器學(xué)習(xí)

"本書詳細(xì)介紹人工智能的核心概念、理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用。全書共7章，首先定義智能和人工智能，探討人工智能的歷史、實現(xiàn)方式、研究內(nèi)容和趨勢；然后解釋與Python編程相關(guān)的概念，聚焦機器學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，又分別從計算機視覺和自然語言處理的角度介紹前沿理論、方法和技術(shù)；最后講述人工智能的倫理與法律概念。每章都附有相

"本書從Python基礎(chǔ)入手，循序漸進地講到機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的算法原理和代碼實現(xiàn)，在學(xué)習(xí)算法理論的同時也強調(diào)了代碼工程能力的逐步提高。本書共6個章，第1章從零基礎(chǔ)介紹Python基礎(chǔ)語法、Python數(shù)據(jù)處理庫NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV的使用；第2章主要介紹機器學(xué)習(xí)算法的原理并

"統(tǒng)計學(xué)是在概率論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門應(yīng)用數(shù)學(xué)的學(xué)問。在自然科學(xué)、工程學(xué)、社會學(xué)、人文學(xué)、軍事學(xué)等諸多應(yīng)用領(lǐng)域，凡是涉及數(shù)據(jù)的收集、處理、分析、可視化和解釋等方面的問題，都是統(tǒng)計學(xué)大顯身手的舞臺。統(tǒng)計學(xué)既是應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個分支，又是一門推斷的藝術(shù)，其中不乏有哲學(xué)思辯和信念差異。來自不同學(xué)派的觀點相互碰撞，使得統(tǒng)計學(xué)在二十