勇敢的新世界：伪装的艺术……正如人工智能这个名字所暗示的，它是人工的，与人类智能根本不同。然而，人工智能的目标通常是模仿人类智能，这种欺骗从最初就开始了。自从艾伦·图灵回答了“机器能思考吗？”这个问题，并提出机器假装是人类以来，我们就一直在尝试模仿。现在，我们开始构建真正欺骗我们的人工智能。像ChatGPT这类强大的人

本书是日本人工智能领域的畅销书，作者均为模式识别领域的知名学者，并基于他们多年的研究、实践经验和独特的视角，从模式识别的基本概念开始，以通俗易懂的语言介绍了机器学习、识别函数设计、特征的评价、特征空间的变换、子空间法、最小二乘法等常用的模式识别基础知识和算法，精心设计的习题能帮助读者进一步深入理解模式识别理论。在心得栏

本书共10章，涵盖的主要内容：机器学习概述；为什么机器学习需要概率论；概率的定义；集合和事件；独立性；概率的性质；常见的计算概率方法；离散型和连续型概率分布；离散型和连续型概率分布的期望值、方差与标准差；几种常见的离散型和连续型概率分布；条件概率；联合概率；边缘概率；贝叶斯理论；随机过程简介；马尔可夫链；隐马尔可夫模型

本书作者分享了数十个来自初创公司和各领域企业的人工智能应用案例，讲述了从事人工智能部署工作者的个人经历，生动形象地向读者展示了人工智能的实践思路，继而描绘了未来熟练应用人工智能的场景。

教育信息化促进了教育测评理念的变革，人工智能时代的教育更加关注以智能技术驱动的学习者认知分析与个性化学习的诉求。本书遵循"理论-方法-应用"研究范式，探索人工智能时代的学习认知分析的新理论与新方法。

本书是作者对自2008年起系统分析"机器能否获得认知发展能力"这一问题而不得不先诉诸于"人工智能基础问题"或"认知哲学"方面的研究其结果的总结。本书立论开宗明义：将机器认知发展问题简化为"物理机器的概念产生问题"。据此，作者遂建立起自己对"概念体系"的理论和对"心灵哲学"的基本观念，之后使用符合哲学讨论习惯的方式进行论

本书较全面系统地阐述自动控制理论的基本分析和校正方法。全书共分7章,主要内容包括自动控制概述、线性控制系统的数学模型、时域分析和校正、根轨迹法﹑频域分析和校正﹑离散控制系统﹑非线性系统分析等。本书较全面系统地阐述自动控制理论的基本分析和校正方法。全书共分7章,主要内容包括自动控制概述、线性控制系统的数学模型、时域分析和

本书从软件工程的角度出发，将软件工程和人机交互进行有机融合，全面系统地介绍人机交互领域涉及的核心概念和重要思想，着重介绍如何从软件工程的视角理解并进行人机交互系统的需求获取、系统设计、原型设计和评估迭代，以及主流的交互原型开发工具的使用，同时还介绍人机交互的前沿热点技术，如多模态交互、虚拟现实、智能交互等内容。全书共分

大致内容：第一章，从阿尔法零的卓越性能出发，深入解读其背后着实不易的成长历程，揭示其数学模型。第二章，从确定性和随机动态规划问题入手，介绍决策问题的数学模型。第三章，从抽象视角回顾纷繁复杂的强化学习算法，揭示值函数近似与滚动改进的重要作用。第四章，从经典的线性二次型**控制问题入手，分析从阿尔法零的成功中学到的经验。第

本书系统性介绍动态规划与**控制，包括动态规划算法、确定性系统与随机最短路问题、确定性连续时间**控制、状态信息完整的问题、状态信息缺失的问题、次优与适应控制、无穷阶段问题等。