《PyTorch深度学习项目教程》根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律，由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译，引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架，深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评

本书用科普化的语言介绍了搜索、计算机视听觉、自然语言处理、机器学习、多模态信息处理等人工智能系统中的基础算法和数学模型，它们是实现人工智能的基础。展示了人工智能的底层逻辑，人工智能工作的基本规律。让读者真正搞懂如何给机器装上眼睛和耳朵、如何让机器理解人类语言、如何让机器拥有知识、如何让机器懂逻辑会推理、如何使机器人的言

本书以统一而较简明的方式介绍人工智能算法在数值求解复杂系统中的基本方法及最新进展。首先从人工智能与机器学习的基础算法开始讲解，从最基础的反向传播神经网络模型开始，介绍一些经典的机器学习算法的基础及其原理。然后从一阶常微分方程初值问题引入，分别介绍了常微分方程、偏微分方程以及积分微分方程数值求解的经典算法。随后分别研究了

本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章：第1章着重介绍了机器学习的基本知识；第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法(如PCA和LDA)，并增加了流形学习和稀疏表征等理论；第3-8章系统介绍了传统机器学习算法，如监督学习(贝叶斯、最近邻、线性模型、非线性模型和集成学习)和非监督学习(聚类)；第9、

在人工智能飞速发展的今天，大众对于这一前沿技术仍感神秘且难以窥探其深。为此，本书针对人工智能的核心问题进行了深入剖析，旨在帮助读者揭开其神秘面纱。本书的主要内容围绕以下问题展开：什么是人工智能？人工智能能否解释其决策？它能否承担法律责任？它是否具有代理权？人类应该保留对这类系统的何种控制权，是否取决于所做决策的类型？如

大模型作为人工智能技术的重要发展方向，逐渐成为未来科技发展的重要方向之一。基于此，本书重点介绍与大模型相关的基础知识、原理与技术。本书分为14章，内容包括深度学习基础、自然语言处理、大模型网络结构、大模型训练与优化、大模型微调及相关应用案例等。全书强调内容的科学性与系统性，从大模型历史发展脉络、理论基础、构建方法到应用

本书基于国内外对混沌神经网络的研究成果，提出了一种基于脑电波生物机制的变频正弦混沌神经网络（FCSCNN）模型，并通过对该模型的激励函数、退火函数、生物机制、优化机制等进行研究，进一步提出了多种衍生模型。本书详细分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌动力学特性，通过对解决函数优化、组合优化等问题与同类模型进行对比实验

机器学习虽然在改进产品性能、产品流程和推进研究方面有很大的潜力，但仍面临一大障碍——计算机无法解释其预测结果。因此，本书旨在阐明如何使机器学习模型及其决策具有可解释性。本书探索了可解释性的概念，介绍了许多简单的可解释模型，包括决策树、决策规则和线性回归等。本书的重点是模型不可知方法，用于解释黑盒模型（如特征重要性和累积

"本书深入浅出地介绍了机器学习与大数据分析的核心方法，包括无监督学习、监督学习、稀疏学习、深度学习、集成学习及增量学习六大部分。书中不仅注重理论推导，还通过丰富的插图和实例直观解释原理。同时，提供R与Python两种语言的实现方法，方便读者实操练习。书中数学符号与公式详尽，文字解释直观，数学推导细致，使得复杂原理变得易

"本书立足新文科数字化转型的迫切需求，是面向应用型本科高校和高等职业院校人工智能通识课教材。本书以人工智能基本素养和应用能力培养为目标，理论与实践相结合，注重科学性、普适性、应用性和趣味性，尽量避免晦涩的专业术语对阅读理解的影响。全书内容组织为理论片、探索篇和实验篇三大部分，包括人工智能的基础理论、人工智能编程基础、计