本书主要以人工智能的几种核心技术与发展应用为脉络，以深入浅出的方式，系统、清晰地介绍了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术和典型应用。本书涉及计算机视觉技术、语音智能技术、自然语言处理技术、人工智能技术应用案例，为读者构造并描绘出人工智能全景图，向读者展示了一个全新、智慧、前沿的科技新时代，使读者能快速、直观地了解人工智能的实际应用，激发读者对人工智能的兴趣。本书可作为非人工智能专业大学生的教学用书，也可作为人工智能爱好者的参考用书。

本书针对高等学校人工智能本科专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系，设置了数学与统计、科学与工程、计算机科学与技术、人工智能核心、认知与神经科学、 机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等课程群，重点介绍了八大课程群中各门课程的概况和知识点，为培养具有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径和学科交叉的课程体系提供参考和引导示范，也可为研究生相关课程体系建设和专业学习提供指引。

本书系统全面地阐述了数据库的基础理论、基本技术和基本方法，具体内容主要包括数据库系统概述、数据库模型、数据库设计、创建数据库和数据表、结构化查询语言及数据查询、视图、事务管理、数据库的存储过程与触发器、数据库的安全管理与备份。在素材组织上，本书注重问题的提出、分析、解决，内容的逻辑性，以及理论和应用的结合。从 基础的原理和概念开始讲解，使读者慢慢地了解数据库的知识，并且引入了实际应用中的案例，对具体的操作步骤都进行了演示，系统且全面。同时，引用的案例通俗易懂，能够使读者快速地理解基础知识和学会操作流程。本书可作为高校学生学习数据库的入门教材，也可以作为有志于学习数据库技术的读者的参考用书。当然，读者可根据自己的需要，在阅读本书时做一些适当的取舍。

从2015年开始，北京市教育委员会开展了 技术技能人才贯通培养试验项目，旨在培养符合首都高精尖产业需求的新型人才。2015年招生的首批学生已于2022年从本科毕业，该项目每年的招生模式、项目分类、招生专业、培养模式、招生规模、培养学制、参与学校等会有所变化，本书梳理分析了这些变化，为承担贯通培养任务的学校，以及拟报考的考生和家长提供参考。此外，自该项目实施以来，在创新应用型人才培养模式上取得了丰硕成果，但是也存在一些共性问题，本书汇总分析了这些共性问题，并且提出了相应的解决方案。 本书以大数据技术专业为依托，并且借鉴其他承担贯通培养任务院校的办学经验，参照大数据技术专业的标准，校企合作制定了“循环进行、持续改进”的七年贯通一体化人才培养方案。在此基础上，精心编制了各门课程的课程标准，一并出版供同类专业人士参考。

\"大数据技术的发展，已被列为 重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前 大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。本书定位为大数据技术入门教材，为读者搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。本书以Excel工具为载体，介绍大数据技术的基本操作。全书包括课程导入及5个项目，主要内容包括大数据概述、大数据技术面临的挑战、数据的录入与抽样、数据的预处理、数据的整理、统计图的制作、数据度量的应用等。本书注重实用，以具体任务为载体，理论紧密联系实际，使读者可以系统全面地掌握基本技术与操作技能。本书可作为以供从事大数据技术初入行业的技术人员学习使用。\"

本书将数据库的理论知识与实践教学以及实际应用相结合，理论联系实践，内容层层递进，首先概述数据库及其技术发展、数据库系统设计与管理，然后对数据库课程教学改革与模式创新进行了讨论，在此基础上对数据库应用与共享平台设计进行了 深层次的探究。希望读者通过阅读本书，加强对数据库相关理论的掌握，对数据库及其教学应用有 深入的了解，推动数据库应用技术的发展。本书适合作为高等学校计算机、信息管理、软件工程、电子商务等相关专业数据库类课程本科生教材，也适合作为从事数据库系统研究、数据库管理和数据库系统开发者的参考用书。

本书从大数据技术基础概念出发，介绍大数据分析的流程和大数据分析处理系统的组成，叙述了大数据集群的搭建，并在此基础上讲解离线数据分析和在线数据分析实战案例。全书共分七章，第1章介绍了大数据的基本概念，第2章介绍大数据分析的基本过程以及基本方法、工具，第3章主要介绍搭建离线大数据平台所需组件Hadoop、ZooKeeper的搭建方法以及高可用的配置，第4章介绍构建实时大数据平台所需组件以及各组件的部署，包括Spark、Hive、HBase、Kafka及Flume，第5章通过案例介绍电商大数据分析系统，第6章介绍了基于HadoopSpark的大数据离线分析系统，第7章介绍了基于Spark的大数据实时分析系统。本书前四章作为理论体系，介绍了大数据分析系统的基本概念、基本原理、基本组成和构建方法。第五至七章辅以三个项目案例，通过一些实际应用程序来展示大数据分析应用的案例。本书可以帮助读者建立对大数据技术概念上的整体认知，也能够通过丰富的实践案例帮助读者掌握主流大数据技术的实际应用，实用性和指导性都很强。

本书以MySQL数据库管理系统为平台，以“学生信息管理”数据库的设计、应用和管理为主线，以数据库系统的开发过程为顺序，循序渐进地讲述了数据库的设计、数据库及数据表的创建、数据完整性的实现、数据查询、视图与索引的使用、存储过程的应用、数据库的可靠性与安全性的管理和实现等内容。项目的内容编排都按照项目式教学法进行， 包括能力目标、情境描述、项目分析、项目实施、相关知识和课外任务等， 按照职业领域工作过程的逻辑， 以项目为载体组织教学单元， 体现模块化、系列化， 力求在学生动手操作中进行数据库的使用技能教学。

ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一，它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球，被广泛用于各行各业，以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢？《ChatGPT 实操应用大全（全视频·彩色版）》应运而生，这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍，为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧，带读者深度解锁 ChatGPT的功能，释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题，极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资，还是翻译、写代码等任务，本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能，就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容，内容通俗易懂，案例翔实，让读者受益匪浅。本书不仅适用于高校师生，也适用于上班族，更可作为培训机构或培训班开展 AI 教学和培训的教材。

\"本套教材包括主教材《机器学习-工业大数据分析》，一套多媒体课件，一个工业大数据集，一套完整代码集。由授课教师在进行教学实践的基础上，适应当前 教学改革的需要，结合清华大学《机器学习与大数据》的教学经验编写而成。本书以机器学习理论方法和工业大数据实践为两条并行主线贯穿整个课程。以经典机器学习、深度学习以及强化学习部分为理论主体，重点介绍方法原理、公式推导、算法设计和分析；以生产系统、交通系统、能源系统、电信系统、医疗系统为主体实践领域，重点介绍大数据与机器学习方法的联合应用以及评估。全书共分2篇，分别讲述机器学习原理、方法以及在工业大数据领域的应用。本套教材可作为高等院校非计算机类等专业的机器学习课程教材，也可供有关技术人员作为自学用书。\"