本书由国家教学名师，教育部计算机类专业教学指导委员会委员、浙江省高等学校计算机类专业教学指导委员会副主任，人工智能领域著名作者王万良编写，由他编写的《人工智能》专业教材，被国内众多高校用作教材。为适应人工智能的发展，满足非计算机专业，尤其是人文社科专业的读者学习人工智能知识，特编写本书，以简明扼要的语言，向非计算机专业学生介绍人工智能的相关知识，本书不需要读者具有任何相关知识，就可以了解人工智能的概念、应用前景等内容，可以作为非计算机专业学生的通识教程。

本书致力于推动人工智能的普及教育，使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的相关知识，主要内容包括：人工智能的基本概念、人工智能的分类和应用，人工智能的发展历程，人工智能的核心技术，人工智能在教育、家居、经济、视觉、工业领域的应用，以及人工智能的未来。 本书案例丰富、通俗易懂，使读者能够快速了解人工智能的基本概念和应用，可以作为高职类院校的人工智能通识类课程教材，也可以供社会人士学习和了解人工智能使用。

本书主要面向大专（高职）一年级学生，帮助学生了解人工智能的基础知识，熟悉人工智能技术和产业的发展现状与市场需求，培养学生的人工智能应用能力，主要内容包括人工智能概述、知识表示和知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、智能识别、自然语言处理、专家系统、智能体与智能机器人、Python语言、人工智能案例设计与实现。本书面向高等职业院校所有专业的学生，使学生了解人工智能的研究和应用，帮助学生了解人工智能对现代生活的改变和影响，熟悉人工智能对工业、医疗、安防、社交、机器人、无人驾驶、家居、生活服务等方面的应用渗透；帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识，熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求，培养人工智能的应用能力。因此本书适合作为高职院校所有专业的通识教材，用于开拓学生的科技视野，培养人工智能的应用能力。

本书是一本人工智能应用技术方面的入门教材，介绍了网络、设备、制造、安全、大数据、多媒体等应用领域在智能化方面的发展。本书从人工智能应用的角度，全面系统地阐述了计算机网络、移动互联网、物联网、出版印刷、互联网安全、云计算与大数据、图像处理、生物特征识别、多媒体交互等在智能化方面的应用和实践，主要内容包括人工智能导论；三种智能网络（智能计算机网络、移动互联网、智能物联网）；三类智能设备（智能媒体设备、智能制造设备、智能移动终端）；三种AI（Artificial Intelligence）的交互应用（互联网安全、云计算与大数据、智能多模态），并将之逐步融入人工智能且运用到传统工科专业中。每章节后面都附有结合实践应用的“项目实训”，体现了理论教学和实践实训的有机统一。 本书内容深入浅出、观点清晰、章节内容详实、案例丰富，采用“项目实训” 的实践主导方式，以培养应用型技能人才为目标，有针对性的提升知识点的实用性和可操作性，理论介绍以广度和适用为目标，强化职业技能训练，是人工智能通识课程的理想入门教材。 本书既可作为高职高专及应用型本科的人工智能基础入门教材，也可作为广大人工智能爱好者的入门级参考书，还可作为理、工、管、文、艺等相关专业的人工智能爱好者的参考书籍。

《人工智能的另一面：AI时代的社会挑战与解决方案》作者从人工智能可能带来的社会、经济、人口就业等社会问题进行了深刻的思考与论述，内容丰富，可读性较强，阅后令人思考。智能机器人能否取代人类一直在科技界存在很大争议。但无论如何，人工智能技术本身不断发生着变革，总体朝着安全、易用、智能的方向发展，在某些领域已经显现了巨大的经济、社会潜能。人工智能对人类既有社会秩序和经济发展的影响越来越深远。

人脸识别是当今的热门应用领域和研发方向，在安防、金融、公共服务等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索相关的算法和实现技术。另外，本书还囊括了前沿的、基于深度学习的人脸识别技术（2014―2020年）。本书讲解的算法具有前沿性和实用性。通过本书学习，学习人员能够在3～5个月内系统地了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索的算法原理与实战技术。本书内容新颖、技术前沿、层次清晰，适合高校教师、研究生、工程师和人脸识别爱好者使用。

本书为一本Python初级入门教程，主要为初学者介绍了当前人工智能发展中使用最为广泛的计算机编程语言———Python语言的基础知识。 本书分Python语言基础篇和Python语言应用篇，介绍了Python语言的编写规范和Python的发展历史，同时还介绍了有关人工智能领域相关功能库的安装和使用方法，并提供了一些配套的实战练习。 本书与《人工智能基础与进阶》共同形成一套适合人工智能初学者的教材，同时也适合广大对人工智能相关领域感兴趣的读者。

本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握它的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富，着重机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方法的分析与比较。同时，本书强调机器学习的系统性、完整性和时效性，可读性强。

本书是智能计算平台应用开发初级教材，主要介绍了智能计算平台搭建、平台管理、数据管理、应用开发等相关知识。全书共8章，内容包括智能计算平台应用开发概述、硬件设备、系统与软件、系统管理、数据采集、数据存储、基础应用软件开发测试、人工智能示教编程。

这是一本关于AI原理和编程的友好且必需的指导书，没有数学或数据科学背景的程序员也可以轻松掌握。主要内容：开始你AI模型的创建；无需数学、数据科学或机器学习背景；手把手指导、分析；5个完整项目展示如何创建智能软件。