本书旨在介绍近年来作者在强化学习和随机优化交叉领域的研究成果，主要内容包括随机优化的定量稳定性分析，求解多阶段随机优化的新型情景树生成、约减方法，机会约束规划问题的模型转换、凸逼近与求解，非平稳强化学习的样本复杂度与泛化能力分析，随机优化和强化学习的统一模型及其基本性质，风险厌恶马氏决策过程与强化学习，分布鲁棒机会约束

为了响应国家健康发展人工智能技术的战略，针对国家、社会、个人对于提高机器学习安全与数据隐私保护的迫切需求，本书聚焦机器学习攻防对抗问题，根据机器学习的生命周期系统梳理了包括模型训练、模型推理、算法实践3个阶段的安全与隐私相关问题，并深入探讨了常见的攻防对抗场景及对应场景面临的安全威胁与隐私风险，如数据隐私泄露、模型后门

本书从机器学习在数据处理的角度入手来介绍机器学习的常用算法，按照"背景引入－方法介绍－案例－拓展知识点及文献”的思路来组织内容。本书共14章，涵盖了机器学习的常用算法。对于书中的每种机器学习算法，本书均给出了基本定义、典型应用，可方便读者更加深入的理解每种机器学习算法。此外，本书还介绍了计算机视觉的应用为例，阐述了机器

机器学习是人工智能的核心实现方式之一，深度学习是机器学习的一种，它基于人工神经网络，通过多层非线性变换提取数据特征。本书系统地介绍了深度学习的核心理论与应用，从人工智能发展历程和机器学习基础讲起，涵盖Python编程、主流框架（TensorFlow、PyTorch等）、神经网络原理（结构、优化、评估）及经典模型（MLP

人工智能与数学、自然科学及工程应用等领域深度交叉融合，正成为推动新一轮科技革命的重要动力.特别是在“AIforScience”的兴起下，人工智能正在从数据驱动向更具模型结构与科学机理的方向扩展，成为科学研究与工程计算的新引擎.本书正是在这一趋势下编写而成，系统总结了人工智能与科学问题交叉融合中所涉及的模型与数据双驱动的

作为自然计算的一个新分支，膜计算探讨如何利用生命细胞(含神经细胞)机理抽象出新的计算模型。全书共7章，分别介绍膜计算的基本概念、基本模型、聚类模型、卷积模型、循环模型，以及卷积模型在数字图像处理和循环模型在自然语言处理中的应用。本书力图在膜计算基本概念和基本模型的基础上，重点阐述膜计算的三种学习模型及应用，旨在向读者介

本书以社会对"具有数据分析技能的管理者”的需求为导向，从"场景引用驱动的商业数据挖掘”出发，将人工智能及数据挖掘赋能企业运营和商业创新工作。全书从数据分析思维切入，尝试以工商管理类学生容易接受的语言介绍商业数据挖掘的知识点及精髓。全书分为思维篇、方法篇和案例篇三部分，思维篇从应用的角度介绍数据的商业价值，期望让读者明白

这是一本系统讲解DeepSeek大模型的技术指南，它全面覆盖DeepSeek的底层架构、核心原理及实际应用。本书从人工智能基础、DeepSeek的技术架构，到多模态模型的训练与优化，帮助读者深入理解DeepSeek的工作机制，并掌握DeepSeek在大规模预训练、推理优化及应用部署中的关键技术。全书共有12章，主要包括

本书全面而系统地阐述了扣子平台（国内新一代AI大模型智能体开发平台）的核心功能及其应用实践。全书内容围绕扣子平台的三大核心维度展开：基础能力构建、进阶功能开发以及实战案例分析。 在基础能力构建方面，本书深入介绍了扣子平台的安装与配置、智能体的创建与管理等基础知识。读者能够迅速掌握平台操作的关键点，并“从零开始”构建自己

针对AI困境学不完的AI工具，追不上的AI更新，黑马王子张得一教授，融合其四十年化繁为简的实践，通用提示词的道法术器体系，授人以渔，助人一通百通。道（规律）：以六套黄金魔方人机交互元规则；法（策略）：借六元轮动魔法动态适配多场景任务；术（技巧）：用六套变形魔术技法实现创意即战力；器（模型）：创六路破局魔型让知识资产秒变