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全书共10章分别从构建非生物智能体、感知、描述、连接、记忆和理解、学习与交互、智能体运算模式与处理功能、资源和任务功能系统、生存、思维、控制与主体性、智能体生命周期等角度深入讨论了智能体的方方面面，本书讨论一个极为庞大、复杂，且没有先例、没有形成共识的智能体或机器智能系统的实现机理、过程、要点，没有能、也做不到面面俱到

本书是智能计算平台应用开发初级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共8章，内容包括智能计算平台应用开发概述、硬件设备、系统与软件、系统管理、数据采集、数据存储、基础应用软件开发测试、人工智能示教编程。

本书以深度学习为核心，详细讲解Pytorch技术堆栈，力求使用最直白的语言，带更多的小白学员入门甚至精通深度学习。本书共分为10个章节，前五个章节主要讲解深度学习中的基本算法及概念，通过使用Pytorch实现经典的神经网络并辅以\"课后加油站”小节补充数学知识，力求让每一个知识点、每一个章节、每一个实验都能在学员脑海中

数据科学与人工智能数学基础课旨在帮助读者快速打下数学基础，通俗讲解每一个知识点。 全书分为3篇，共17章。其中第1篇为基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日；第2篇为核心知识篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、随机变量与概率估计、概率论基础、数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第

本书是智能计算平台应用开发中级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共分9章，内容包括智能计算平台应用开发概述、人工智能与平台搭建、平台管理、数据采集、数据存储、数据处理、数据备份与恢复、机器学习基础算法建模和人工智能模型开发测试。

本书是智能计算平台应用开发高级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共9章，内容包括智能计算平台应用开发概述、智能计算高级环境、平台管理、数据存储、数据处理、数据备份及恢复、深度学习基础算法建模、人工智能算法优化、人工智能高级应用软件开发测试。

深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生

本书以NB-IoT实训套件为载体，采用项目化教学方式，讲解了NB-IoT的相关知识及其在物联网中的重要作用。本书主要分为理论、项目和实战演练三部分。理论部分讲解了NB-IoT物联网架构，并对架构中的每个节点做技术解析；项目部分由浅入深，从NB-IoT通信、OceanConnect平台操作系统到LiteOS的基础实战开发

本书把窄带物联网（NB-IoT）的应用知识体系归纳为终端、信息邮局、人机交互系统3个有机组成部分。针对终端，给出通用嵌入式计算机的概念，并将其软件分为BIOS与User两部分；针对信息邮局，将其抽象为固定IP地址与端口，并由此设计了云侦听程序模板；针对人机交互系统，设计了Web网页、微信小程序、手机App及PC客户端等