本書根據(jù)教學(xué)大綱和學(xué)時安排,選取了經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論方法的基礎(chǔ)部分,編寫了本教材。內(nèi)容包括:自動控制原理概念;自動控制原理的數(shù)學(xué)模型時域分析方法;根軌跡法;頻率域方法;控制系統(tǒng)的校正設(shè)計;非線性系統(tǒng)理論;采樣系統(tǒng)理論;現(xiàn)代控制理論基礎(chǔ);李雅普諾夫穩(wěn)定性分析。

本書探究多學(xué)科理論與方法集成模型，將人機工程學(xué)(Ergonomics，E)理論、QFD方法、TRIZ理論、模糊綜合評價方法進行有效結(jié)合，發(fā)揮理論與方法的集成與互補優(yōu)勢，從而實現(xiàn)人機產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計與評價的科學(xué)性與準確性，指導(dǎo)設(shè)計過程的準確實施。

本書以高校和企業(yè)合作的人工智能大數(shù)據(jù)標注基地的實際運作經(jīng)驗為基礎(chǔ),將自己在AI大數(shù)據(jù)標注工廠中所領(lǐng)悟到的管理方法和所使用的技術(shù)平臺進行詳細闡述,并結(jié)合實際案例進行講解,在兼顧初學(xué)者的同時,更偏重于如何以數(shù)據(jù)標注工廠的層面從管理方法和技術(shù)手段上提高AI大數(shù)據(jù)標注生產(chǎn)能力的探討。

本書分為計算機語言、數(shù)學(xué)、AI基本概念、基本程序4部分，共14章，包括MATLAB、Linux、Python、簡單隨機過程基礎(chǔ)知識、隨機矩陣理論簡述、深度學(xué)習(xí)基本概念等內(nèi)容。

本書分為人工智能啟蒙、人工智能創(chuàng)新實踐和人工智能科創(chuàng)實踐3個章節(jié)，每個章節(jié)包含若干個主題活動，每個主題設(shè)置了情境導(dǎo)入、知識沖浪、編程實踐和總結(jié)與反饋等環(huán)節(jié)。

針對自動控制原理課程具有理論性強、內(nèi)容抽象、難理解和計算復(fù)雜的特點,本書強化理論聯(lián)系實際的舉措,緊密結(jié)合工程應(yīng)用,設(shè)計的習(xí)題包括概念題、基本題、證明題、工程應(yīng)用題等。本書共有7章,分別包括自動控制的一般概念、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、線性系統(tǒng)的時域分析法、線性系統(tǒng)的根軌跡法、線性系統(tǒng)的頻域分析法、線性系統(tǒng)的校正方法和線性離散

在本書中，你將學(xué)習(xí)以一種整體方法來設(shè)計兼具可靠性、可伸縮性、可維護性，并能適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和業(yè)務(wù)需求的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。作者ChipHuyen是ClaypotAI的聯(lián)合創(chuàng)始人，她在如何幫助系統(tǒng)作為一個整體實現(xiàn)其目標的背景下考慮了每一種設(shè)計決策，例如如何處理和創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用哪些特性，重新訓(xùn)練模型的頻率，以及監(jiān)測哪些內(nèi)容

本書以準確翔實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和全面深入的實地調(diào)研為基礎(chǔ)，系統(tǒng)闡述我國人工智能人才發(fā)展總體現(xiàn)狀、存在的問題及未來發(fā)展趨勢，重點分析我國高校人工智能人才教育培養(yǎng)狀況、人工智能相關(guān)崗位人才需求狀況、國際人工智能人才狀況和就業(yè)趨勢，以互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、金融業(yè)、汽車行業(yè)人工智能人才發(fā)展，以及深圳、蘇州、杭州、廣州、北京等市的人工智能人才發(fā)

本教材充分考慮高職學(xué)生的特點，職業(yè)崗位要求，精選教學(xué)內(nèi)容，以應(yīng)用知識為主，注重理論聯(lián)系實際，側(cè)重培養(yǎng)學(xué)生的工匠精神、勞動意識和創(chuàng)新精神。全書以“講清概念，側(cè)重應(yīng)用”為主旨，簡化了大量的數(shù)理推導(dǎo)，將經(jīng)典線性控制理論中的最基本、最重要的內(nèi)容與實際生產(chǎn)中應(yīng)用最廣泛、最常用的典型過程控制系統(tǒng)相結(jié)合。將鋼鐵冶金行業(yè)新技術(shù)、新工藝

本書較為全面地介紹了深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、計算機視覺模型應(yīng)用、自然語言處理模型應(yīng)用等技術(shù)。全書共9個實訓(xùn)項目,包括深度學(xué)習(xí)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、計算機視覺模型數(shù)據(jù)準備、計算機視覺模型訓(xùn)練與應(yīng)用、計算機視覺模型部署、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)準備、自然語言處理預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練與