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本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用T

本书可作为通识性选修课程的教学用书。本书内容包括人工智能的概念、知识工程、确定性和不确定性推理、搜索技术、机器学习、人工神经网络与深度学习、自然语言处理、多智能体系统等。全书弱化理论知识，以了解性内容为主。通过本书的学习，可使所有相关专业学生对人工智能有一个基础性的认识，方便后续相关课程的学习。

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人工智能是一门发展极其迅速且内容丰富的学科，其众多分支领域都值得大家去探索和学习。《人工智能基础与进阶》分为基础篇和进阶篇两个篇章。其中，基础篇内容包括了人工智能的基本概念、人工智能的发展历史、计算机与环境感知、简单几何形状的识别、人工智能搜索算法；进阶篇则包括大数据的定义、知识与推理、回归与分类、深度学习网络、感知信

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本书主要介绍人工智能的起源与发展、发展人工智能的国家战略意义、人工智能专业的培养目标与课程体系，以及人工智能技术在生活、生产、交通、电力、建筑、医疗、电竞、金融、物流、国防等领域应用的新进展。本书的编写深入浅出、突出应用、图文并茂、通俗易懂，通过人工智能在各个领域应用的具体案例，介绍了人工智能的内在实现机理和应用现状，

本书的设计和编写理念是培养高职学生的人工智能素养、计算思维能力和人工智能应用能力，内容选取既适合高职学生的特点，同时突出人工智能的通识性、典型性、实用性和可操作性。书中选取多个反映人工智能典型问题的案例，采用项目化思想重构所有案例，每个案例由循序渐进的递进式任务组成，支持课堂分层次教学实施。全书共分8章，主要内容包括人

《人工智能概论》采用“理实一体化”的方式，利用人工智能领域现今非常流行的编程语言Python编写程序，以案例形式引出人工智能领域中常遇到的问题，让读者在学习人工智能理论的同时，通过动手实训对人工智能有更深刻的认识。全书共9章，内容包括人工智能的前世今生、智能感知、机器学习、神经网络和深度学习、人脸识别与视觉图像、自然语