2019年我社聯合南京大學人工智能學院出版了國內外率先公開出版和發表的人工智能本科專業教育培養體系，在國內人工智能教育領域起到了很好的引領和示范作用，有效推動了中國人工智能高等教育的發展。經過3年多的探索和實踐，南京大學完成了一整輪本科和研究生培養方案的修訂，準備集結出版這本AI人才培養體系的第2版，一方面對原有的AI本科體系進行了調整，另一方面是新設了AI方向研究生培養的內容，使得體系更加系統化和全面化。
本書以人工智能下的大數據時代為背景, 從數據素養、數據分析基礎、統計分析、機器學習多個維度全面系統地介紹了如何探索數據、整理數據并分析數據。本書沒有給出晦澀難懂的數學公式, 也不涉及復雜煩瑣的程序代碼, 而是在闡述基本原理的基礎上, 輔以簡潔的Python程序, 讓讀者能夠快速入門, 提升個人的數據綜合素養。
從取代簡單機械的重復勞動到輔助內容創作、醫藥開發、科學實驗，人工智能產品正以驚人的速度在各行業大展拳腳，預示著人類即將進入一個全新的發展階段。本書通過淺顯易懂的語言幫助你理解人工智能產品是什么，人工智能產品是怎么創造出來的以及人工智能產品是如何進行創新迭代的。 人工智能行業的快速發展對產品經理提出了更高的要求，產品經理需要具備的專業技能是廣泛的，從產品設計、開發、營銷到服務，無一不包括在內。產品經理需要對人工智能的原理、應用場景、發展潛力等有扎實的了解，這樣才能夠將人工智能的優勢轉化為產品的優勢
本書系統介紹以相機和慣性測量單元為主傳感器的視覺、視覺慣性SLAM 算法。本書通過選取該領域有代表性的兩個開源項目, 從原理闡述、公式推導、代碼解析和工程經驗等多個維度, 對SLAM 技術進行全面的解讀。為了讓讀者在輕松的氛圍中快速理解專業知識, 本書以小白和師兄對話的形式娓娓道來, 幫助讀者在學習的過程中不斷思考和提升。
本書介紹了軟件測試的基本概念、原理、基本方法及測試過程等內容，包括軟件測試技術概述、靜態測試、黑盒測試、白盒測試、集成測試、系統測試、測試報告管理、智能軟件測試以及單元測試框架Junit、壓力測試工具Jmeter的使用方法，同時還介紹了軟件測試與質量保證等內容。本書為軟件測試的基礎教材，旨在讓學生能夠熟練地對實際軟件進行有效測試，為后續核心課程的學習積累知識，培養學生專業技能，滿足軟件開發、軟件測試、軟件質量保障等技能要求。本書適合作為高等院校計算機相關專業學生的教材，也可作為軟
本書針對高等學校人工智能本科生專業人才培養的專業內涵、定位和知識體系, 設置了數學與統計、科學與工程、計算機科學與工程核心、人工智能核心、認知與神經科學、先進機器人技術、人工智能與社會、人工智能工具與平臺等專業課程群, 重點介紹了八大課程群中各課程的概況和知識點, 為培養具有科學家素養的工程師奠定知識和能力的基礎。
本書包括引言、基礎知識、基于知識的系統、高級專題、現在和未來以及安全與編程六部分內容。從人工智能的定義講起, 詳細講述人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示和產生式系統等基礎知識; 介紹并探究了人工智能領域的成功案例, 也介紹了機器學習、深度學習以及受到自然啟發的搜索算法等; 介紹了自然語言處理和自動規劃等高級專題; 對人工智能的歷史和現狀進行了梳理; 介紹了人工智能的安全以及編程問題。
本教材遵循案例教學模式進行課程教學設計，圍繞人工智能應用案例展開，強調學科教學設計、主要研究內容、核心研究領域及前沿理論和技術等，內容涉及圖像、視頻、語音、文本和機器人。本教材覆蓋人工智能（師范）專業入門必須掌握的知識，強調基礎性和前沿性并重，理論和實驗相統一，著力于師范生的課程設計能力、案例分析能力和動手實踐能力的培養，使學生掌握人工智能的教學設計、課程教學案例和機器人實踐等方面的內容。本教材可作為高校人工智能（師范）、智能科學與技術、計算機科學與技術及相關專業的教學設計課程的教材，也可作為其
本書圍繞應用環境中實際問題的求解過程來闡述和講解程序設計思想方法和相關技術知識, 向學生展示如何設計和選擇合適的數據結構來表示實際問題中的處理對象, 如何把一個實際問題轉化成一個程序可計算的邏輯模型, 以及如何考慮程序運行的效率來滿足問題求解對時間的要求等。
軟件架構是指可以簡化軟件開發過程并提高應用程序質量的實現架構和系統。本書在第1版的基礎上進行了全面修訂和擴展，面向.NET 5和C# 9，介紹了一些能夠助你成為一名卓越的軟件架構師所需的關鍵技能、知識和**實踐。 第2版增加了對軟件架構原則的額外講述、Azure服務結構、Kubernetes和Blazor等新章節。另外，還增加了關于安全性、微服務和DevOps的討論，以及軟件開發周期的GitHub部署。 首先，介紹如何將用戶需求轉換為軟件架構需求，并探討功能性需求和非功能性需
新書資訊 新書推薦