本書以機器人操作系統(tǒng)為軟件平臺,結(jié)合智能無人機、無人車等硬件設(shè)備及虛擬仿真環(huán)境,通過任務(wù)牽引的方式幫助讀者學(xué)習(xí)理論和實踐基礎(chǔ)。全書共9章,主要內(nèi)容包括智能無人系統(tǒng)和ROS,典型傳感器的功能和特點,圖像處理和模式識別,無人機人臉跟蹤實驗,無人機二維碼跟蹤實驗,無人機圓環(huán)穿越實驗,路徑跟蹤和路徑跟蹤,無人車建圖導(dǎo)航實驗,綜
本書聚焦人工智能與教育技術(shù)的融合應(yīng)用,系統(tǒng)呈現(xiàn)理論、工具與實踐的完整體系。全書共分6章。第1章介紹教育技術(shù)基本概念、理論基礎(chǔ)及發(fā)展歷程。第2章解析計算機與人工智能基礎(chǔ),涵蓋硬件系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、智能芯片及前沿應(yīng)用,揭示技術(shù)底層邏輯。第3章結(jié)合教育場景,配套案例詳解WPS辦公軟件實操技能。第4章圍繞信息化教學(xué)資源獲取與工具
"本書主要介紹Python的基礎(chǔ)知識、程序設(shè)計方法和人工智能的基本概念,從Python的基礎(chǔ)知識到程序設(shè)計方法、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)處理、文本情感分析與可視化,再到人工智能的基本概念與實踐,由淺入深,由部分到整體,由面向過程到面向?qū)ο,對讀者來說易學(xué)易用。本書通過案例教學(xué),用Python編程解決生活中常見的問題,包括求一個三
本書主要以線性控制系統(tǒng)分析與設(shè)計為主線,對自動控制的基本理論和應(yīng)用展開全面討論,包括自動控制的基本概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型以及控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計方法,并通過應(yīng)用舉例闡述控制理論在現(xiàn)代重大工程中的作用。第1章介紹了自動控制的發(fā)展歷史以及自動控制系統(tǒng)的組成和分類;第2章結(jié)合典型的物理系統(tǒng)介紹了連續(xù)控制系統(tǒng)的各種數(shù)學(xué)模型以
大模型通過在海量數(shù)據(jù)上進行學(xué)習(xí)得到通用知識和模式,在自然語言處理、計算機視覺和強化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域表現(xiàn)出強大的通用性和遷移學(xué)習(xí)能力,BERT、GPT、StableDiffusion、Sora等功能強大的模型引發(fā)了廣泛的關(guān)注。大模型可能是人工智能領(lǐng)域的顛覆性新范式,因此應(yīng)當(dāng)作為計算機、人工智能相關(guān)方向的研究生教學(xué)的一個重要內(nèi)容
AIGC憑借文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)內(nèi)容生成能力,成為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級的核心驅(qū)動力,而掌握AIGC應(yīng)用與創(chuàng)作能力是高素質(zhì)人才職業(yè)發(fā)展的必然選擇。本書系統(tǒng)地構(gòu)建AIGC應(yīng)用與創(chuàng)作的知識體系,共包含9個項目,包括走進AI與AIGC、積累AIGC應(yīng)用技能、AIGC助力文本處理、AIGC助力圖像編輯、AIGC助
方程式與函數(shù),一元函數(shù)到多元函數(shù),最小平方法,基礎(chǔ)統(tǒng)計,概率與貝葉斯理論,指數(shù)與對數(shù),logit函數(shù)與logistic函數(shù),向量與矩陣,二次函數(shù)、三次函數(shù)與多項式函數(shù),線性回歸——波士頓房價,邏輯回歸——/葡萄酒/糖尿病,決策樹——葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail,隨方程式與函數(shù),一元函數(shù)到多元函數(shù),最小平方
《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)》以應(yīng)用為導(dǎo)向介紹數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)相關(guān)理論與方法,包括概述、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程、關(guān)聯(lián)分析、決策樹、集成學(xué)習(xí)、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)等相關(guān)理論及經(jīng)典算法,以及相關(guān)實踐案例。本書所有案例均通過R或Python實現(xiàn),同時包含詳細的分析過程和可視化內(nèi)容。本書可作為統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)
本書內(nèi)容已經(jīng)外聘和清華大學(xué)黨委審讀審核通過(清委文[2025]52號)后同意安排出版。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)孤島問題嚴(yán)重阻礙了數(shù)據(jù)共享與人工智能應(yīng)用的發(fā)展。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種隱私保護的機器學(xué)習(xí)范式,允許各機構(gòu)在不泄露本地數(shù)據(jù)的前提下協(xié)同訓(xùn)練全局模型,有效挖掘分散數(shù)據(jù)并降低泄露風(fēng)險,推動了人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用。本書全面介紹了
《人工智能通識與AIGC應(yīng)用》第Ⅰ篇主要涵蓋人工智能概述、倫理、大語言模型、智能體、生成式AI等內(nèi)容,每個項目以實際場景切入,引導(dǎo)學(xué)生分析問題并實踐。第Ⅱ篇聚焦文本生成,數(shù)據(jù)分析,圖像、語音、視頻生成,AI輔助編程等實踐技能,幫助學(xué)生使用低代碼工具(如DeepSeek、Midjourney)解決實際問題。第Ⅲ篇適合信息