本书是大数据分析技术的入门图书，内容分为大数据分析与挖掘概述、Spark SQL结构化数据分析与处理、Spark Streaming流数据分析与处理、Spark GraphX图数据分析与处理、Spark MLlib机器学习和大数据分析系统等6章。通过每章的章节导读，读者能够快速了解本章相关内容的背景意义；通过相关理论及概念的介绍，读者能够对大数据分析的基本方法有整体认识和了解；通过典型案例的讲解，读者能够对大数据分析技术的应用有深刻认识。本书既注重基础知识也关注前沿问题，通过知识链接、小贴士等板块补充相关前沿知识内容。 本书可作为数据科学与大数据专业人员的入门读物，也可作为相关职业教育课程的参考书，还可作为大数据技术应用的爱好者以及各领域大数据建设、管理和运用者的参考书。

人工智能教育第三册共四个单元，从衣食住行四个方面的生活情境入手，让学生在真实问题或项目实践中，循序渐进地掌握信息处理的基本过程与方法，体验过程与控制的场景，验证解决问题的过程，初步具备应用信息技术解决问题的能力，为后续的学习奠定基础。生活中广泛存在着“输入——计算——输出”的计算模式，本书以开源硬件和简易智能小车为载体，让学生了解多种传感器的工作原理和应用场景，学会分析简单系统构成、分析简单算法的执行过程与结果。在动手实践的过程中加深对生活中人工智能应用的理解，激发学生探索的兴趣。

人工智能技术正在深刻地改变着整个世界，也悄然地影响着我们生活的方方面面。本册书适用于小学二年级学生学习，致力于开展同学们对于人工智能技术的初体验，培养同学们的理性思维和创新能力，激发同学们对于人工智能技术的兴趣。本书以图图和灵灵准备游览故宫以及游览故宫的过程为故事主线，共分为“网上快乐游故宫”、“智能语音助手”、“智能人脸”以及“智能识物”四个单元，运用生动活泼的语言和贴近生活的案例进行人工智能相关概念的阐述。同学们跟随着图图和灵灵的探索脚步，既可以学习和了解人工智能的基础知识，也可以通过使用及体验各种人工智能相关产品感受人工智能技术为日常生活方式带来的变化和便利，还能了解一些故宫相关的中国传统文化知识。

大致内容：本丛书共六册，分别从学生身边的生活入手，衣、食、住、行中的人工智能应用，引导学生认识与了解身边的人工智能世界，学习并实践人工智能技术，由浅入深，正确理解人工智能的概念，并最终达到人工智能的培养目标：1. 人工智能意识：提升对人工智能技术的敏感度与理解力；2. 技术应用能力：实践与探究人工智能技术的应用价值；3. 实践创新思维：激发人工智能技术的实践创新思维；4. 智能社会责任：树立适应智能社会发展的责任意识特色： 1品牌效应：该教材由北京师范大学、中国人民大学附属中学、清华大学出版社、沐邦高科（原邦宝益智）、网易科技教育有限公司联合打造，汇聚高校、中小学、出版、软硬件支持的国内z强品牌，保证了本套丛书整体的高质量。 2.项目式学习。丛书以项目为单元，在任务解决中培养学生的创新精神与实践能力。采用深度学习的理念，尤其关注学生思维能力的发展。 3.游戏化学习。本书辅以软件支撑平台，学生能通过即时应用与实践。平台界面友好，符合小学生认知特点，读者对象为小学一至六年级在校学生、教师、广大家长朋友，及人工智能教育研究者。

智能时代是智慧融入物理世界的新时代，利用5G、物联网、云计算、大数据等技术，将人类智慧融入物理系统，从而使一切都智能化。现在的我们正处于从信息时代向智能时代过渡的阶段。本书以迎接智能时代为主题，重点关注了大数据创造智慧生活，人工智能在智能仓储方向的创新发展，机器视觉和智慧语音等智能感知，迎接智能时代中的智能交互系统与无人系统等人工智能相关内容。本书的主旨在于提升学生对智能技术发展的敏感度与智能社会的适应性，提高参与社会的能力；引导其思考人工智能技术应用过程中个人与社会的关系，思考智能技术为人类社会带来的机遇和挑战，履行个人在智能社会中的责任和义务。

周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》（俗称“南瓜书”）的第2 版。相较于第1 版，本书对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。　全书共16 章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。　本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考

本书将从 ChatGPT 的基础知识、应用场景和案例分析等方面展开讲解。例如， 如何使用 ChatGPT 实现自然语言翻译、如何使用 ChatGPT 学习英语，以及修改 代码、生成表格，甚至开发菜品等，所举例的应用场景中包含了大量的实用技巧 和建议，能帮助读者更好地掌握和应用 ChatGPT 工具。 本书共分为 9 章，各章的主题分明，内容循序渐进。第 1 章对 ChatGPT 进 行了一些基础的介绍，然后以对话的形式带你快速入门；第 2 ～ 5 章分别从学习、 工作、娱乐、代码四个角度介绍了不同领域下 ChatGPT 的应用场景，案例十分丰 富；第 6 章详细介绍了 ChatGPT 的实用指令和 AI 角色的个性化设置，带你探索 ChatGPT 的趣味和实用性，推荐读者重点阅读；第 7 章则对最新的 AI 工具进行 了介绍；第 8 章对未来趋势进行了展望，分享了许多有意思的话题；第 9 章则对 ChatGPT 在诸多细分行业中的创新应用进行了众多举例，或许读者能从这些例子 中获得启发。 希望这本书能够帮助读者更好地理解和应用 ChatGPT 技术，让读者在工作和 生活中更加得心应手。

本书的内容章节分为四个部分，从技术原理到项目实践再到商业战略，逐层放开视野。内容涉及基于人工智能技术在产业中做创新业务的方法论，通过交流“思想”和“应用方法论”，使大家掌握机器学习的深层次思想，并理解商业、产品和技术的深层关系。

随着人工智能技术的成熟，图像语义分割方法迎来了飞速发展的机会。语义分割是一种像素级的预测任务，基于全卷积神经网络（FCN）的分割方法，为了获得较高的分割精度，需耗费大量的计算资源。然而随着自动驾驶和移动终端需求的日益增长，在分割精度和分割速度之间进行平衡显得尤为重要，如何在计算力有限的设备上应用语义分割技术、减少计算量、提高运行速度更是成为当前研究的热点。鉴于此，本书以遥感领域作为应用场景，从视觉注意力机制和特征融合的角度，探索轻量级实时语义分割模型算法，在兼顾精度与速度的同时，实现快速准确的语义分割。本书主要研究内容如下。第一，对目前表现突出的卷积神经网络进行梳理。首先，分析卷积神经网络的基础结构及训练过程，阐述经典的卷积神经网络分类模型；其次，剖析语义分割算法中常见的分割网络结构特性，包括对称的编码 -解码结构，使用空洞卷积、深度可分离卷积、空洞空间金字塔池化（ASPP）等的扩张卷积核，轻量级语义分割法等，确立本书网络模型的设计思路，即采用编码 -解码结构，基于轻量级语义分割网络（ENet）来设计网络架构。第二，针对高分辨率遥感图像分割速度较慢，提出一种改进 ENet的实时语义分割模型 SE-ENet。该模型适当剪枝压缩 ENet网络结构，修改ENet网络中的瓶颈结构（Bottleneck）模块，下采样阶段交叉使用多种卷积核，实现各模块的轻量化，具备参数少、计算量低的特点，可实现快速图像分析处理；而融合至模型中的注意力机制，通过压缩和激励操作来重新标定特征通道的权重，增强有益特征权重，深度有序挖掘遥感数据集中的图像特征，保证语义分割的准确性。通过对 3种不同数据集的仿真分析表明，基于 ENet和注意力机制的语义分割网络模型能够较快地实现图像语义分割效果。第三，构建高分辨率遥感图像语义分割数据集，对数据集进行预处理、数据增强后，数据集扩充至 10万余张图像，为相关实验的训练与评估研究提供数据支撑。第四，基于特征融合策略对 SE-ENet模型进一步优化，将下采样模块间的特征图密集连接，生成优化后的网络模型 EFSE-ENet，通过融合浅层和高层的表征信息以获得准确精细的分割结果；实验时适当修改损失函数，增加小类别样本权重，调整学习率衰减方式以提升实验效果，并在DeepGlobe Road Extraction大型数据集上进一步验证模型的泛化能力，证明了其在保持一定精度的条件下可以达到实时分割的效果，兼具高效性。在本书撰写过程中，晋中学院计算机与信息工程系的领导和老师们给予了大力支持和帮助，在此表示衷心感谢！

在以 ChatGPT 为代表的 AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）工具大量涌现的今天，学习编程的门槛大幅降低。对于大部分没有编程基础的职场人士来说， VBA 这样的办公自动化编程语言比以前任何时候都更容易掌握，能够极大提高工作效率。《用ChatGPT与VBA一键搞定Excel》通过3个部分：VBA 基础知识、ChatGPT 基础知识、ChatGPT 实战办公自动化，帮助 Excel 用户从零开始迅速掌握 VBA，以“授人以渔”的方式灵活应对任何需要自动化办公的场景。简而言之，《用ChatGPT与VBA一键搞定Excel》的目标是：普通用户只需要掌握一些 VBA 的基本概念，然后借助 ChatGPT 就可以得到相应的VBA代码，从而解决具体问题。