本书全面讲述人工智能与大数据涉及的技术，学完本书后，读者将对人工智能技术有全面的理解，并能掌握AI整体知识架构。 本书共分16章，内容包括人工智能概述、AI产业、数据、机器学习概述、模型、机器学习算法、深度学习、TensorFlow、神经网络、知识图谱、数据挖掘，以及银行业、医疗、公安、工农业等行业人工智能应用情况。

本书以深度核机器学习技术为对象，介绍了支持向量机技术、多核学习技术和深度学习技术的相关内容。包括基本原理、主流算法形式、参数设计策略以及相应的实验分析等，并结合图像特征提取和遥感图像目标识别等场景阐述了先进机器学习的典型应用案例。

流形学习是机器学习研究的一个热点方向，在许多领域中有着广泛的应用。本书从非线性维数约简的角度系统阐述了流形学习的基本概念、典型算法以及研究成果。全书共分七章。第一章介绍流形学习的研究背景及现状；第二章讨论了经典的流形学习算法；第三至六章主要介绍噪声流形学习、改进无监督流形学习、监督流形学习和半监督流形学习算法；第七章介

本教材中的内容采用项目化方式，内容深入浅出、实践性强，其把理论知识融入到项目实践过程中，由浅入深，引导学生学习。项目的设计上采用行业主流技术和开发平台，项目内容贴合行业应用，具有很强的适应性和实用性。

本书首先阐述深度学习的理论基础，接着介绍TensorFlow的基本知识，以此为基础，结合实际案例，对深度学习中常见的网络进行阐述，并附代码参考与结果图。

形式概念分析是人工智能中数据挖掘的有效工具。概念格的构造理论是形式概念分析的热点研究内容之一。本书主要讲述经典概念格、三支概念格、三支面向对象(属性)概念格、区间形式的概念格的构造方法、算法以及L-模糊三支概念格及其不确定性分析并且分析这几种概念格之间的联系。

本书详细介绍了自动化专业“自动控制原理”课程的远程和虚拟实验内容。全书分为三个部分，第一部分由浅入深地介绍了自动控制原理12个基本和综合实验，第二部分和第三部分为仿真实验教学中心的技术说明书和操作手册。

本书从人类大脑的进化介绍到人工智能的发展历程，小小极客可以畅想人工智能的应用方式！

TensorFlow是目前流行的数值计算库，专用于构建分布式、云计算和移动环境。TensorFlow将数据表示为张量，将计算表示为计算图。《精通TensorFlow》是一本综合指南，可让您理解TensorFlow1.x的高级功能，深入了解TensorFlow内核、Keras、TFEstimator、TFLearn、TF

本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制