本書是由一批具有豐富教學(xué)經(jīng)驗的高校教師和一批具有豐富實踐經(jīng)驗的企業(yè)工程師共同編寫，全文概念清晰、結(jié)構(gòu)合理、重點突出、難度適中、實例豐富，便于教學(xué)和學(xué)習(xí)。本書內(nèi)容包括：機器視覺概述、工業(yè)機器人視覺系統(tǒng)軟硬件環(huán)境搭建、圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像分割、顏色處理、圖像的形態(tài)學(xué)處理、特征提取、邊緣檢測、模板匹配、圖像分類等，各章

武漢金石興機器人自動化工程有限公司（簡稱金石興）是一家致力于培養(yǎng)高素質(zhì)智能制造系統(tǒng)集成開發(fā)應(yīng)用人才科技公司，“工課幫”是金石興旗下高端教學(xué)資源開發(fā)品牌�！肮ふn幫”由金石興公司團結(jié)華中科技大學(xué)研究團隊及國內(nèi)工業(yè)機器人集成行業(yè)資深技術(shù)人員共同組建。自成立以來，教學(xué)研發(fā)團隊一直致力于打造精品課程資源，為斷在產(chǎn)、學(xué)、研3個層面

本書主要涉及數(shù)據(jù)工程與人工智能算法原理、大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)、人工智能算法在大數(shù)據(jù)平臺上的實現(xiàn)等，共7章。第1章介紹大數(shù)據(jù)與人工智能的歷史、應(yīng)用；第2章介紹數(shù)據(jù)工程；第3章介紹大數(shù)據(jù)平臺；第4章介紹人工智能基礎(chǔ)算法的原理；第5章以第4章為基礎(chǔ)，介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容；第6章介紹當前熱門的強化學(xué)習(xí)技術(shù)；第7章為數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)

本書選材廣泛，共12個單元，主要內(nèi)容涉及什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)模型，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、加載，數(shù)據(jù)備份，Python編程語言與R編程語言，數(shù)據(jù)庫基本概念，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫，云存儲，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)挖掘及其算法，Hadoop與Spark，大數(shù)據(jù)可視化，商業(yè)智能

全書從應(yīng)用型人才培養(yǎng)的實際應(yīng)用要求出發(fā)，緊跟當代科技發(fā)展前沿，對ABB工業(yè)機器人操作實踐技能進行了較為全面的介紹。內(nèi)容包括工業(yè)機器人產(chǎn)生與應(yīng)用、組成與結(jié)構(gòu)及ABB工業(yè)機器人產(chǎn)品等基礎(chǔ)知識；ABB工業(yè)機器人手動操作與設(shè)定、應(yīng)用程序創(chuàng)建、程序編輯與調(diào)試等基本操作；系統(tǒng)設(shè)定與維修、系統(tǒng)備份與恢復(fù)等維修操作技能。

“教育機器人”是教育技術(shù)學(xué)專業(yè)的新興核心課程，倡導(dǎo)“創(chuàng)課”教育理念，創(chuàng)新課程教學(xué)形態(tài)，以“師生共創(chuàng)課程教學(xué)內(nèi)容、共同探討教學(xué)方式、共同分享學(xué)習(xí)經(jīng)驗、共同創(chuàng)新課程作品”為基本指導(dǎo)思想，強化研創(chuàng)活動設(shè)計，重點培養(yǎng)學(xué)生的教學(xué)能力、表達能力、資源創(chuàng)作能力、文獻檢索能力、數(shù)字化學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新思維、創(chuàng)新能力、科學(xué)研究能力等。本書主

本書以Quanser旋轉(zhuǎn)運動系列實驗裝置為基礎(chǔ)，全面系統(tǒng)地介紹了運動控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方案及運動控制設(shè)計理論與方法。全書分6章，第1章介紹Quanser實時仿真控制系統(tǒng)的軟件平臺及硬件接口。第2～6章針對五種典型的旋轉(zhuǎn)運動實驗裝置（QUBE-Servo2USB旋轉(zhuǎn)倒立擺、SRV02旋轉(zhuǎn)伺服基本單元、BB01球桿系統(tǒng)、旋轉(zhuǎn)柔性

本教材以數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法為主線，基礎(chǔ)部分講清楚數(shù)據(jù)挖掘的過程和經(jīng)典算法：數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類與回歸、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、偏差檢測等。同時增加實現(xiàn)應(yīng)用部分，在應(yīng)用實現(xiàn)部分，以Python作為描述語言，以解決某個應(yīng)用的挖掘目標為前提，介紹案例背景，闡述分析方法與過程，完成模型構(gòu)建，給出算法的具體實現(xiàn)，通過此項目

《數(shù)據(jù)分析思維：分析方法和業(yè)務(wù)知識》分為兩大部分：“方法篇”和“實戰(zhàn)篇”�！胺椒ㄆ�”介紹了數(shù)據(jù)分析中常用的業(yè)務(wù)指標、分析方法以及如何用數(shù)據(jù)分析解決問題的步驟。“實戰(zhàn)篇”講解了如何應(yīng)用第一篇的方法來解決工作中的問題，分享十二個行業(yè)（國內(nèi)電商、跨境電商、金融信貸、金融第三方支付、家政、旅游、在線教育、運營商、內(nèi)容、房產(chǎn)、汽

全書以理論夠用、實用，實踐為第一的原則，采用案例方式講授大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)的應(yīng)用，使讀者能夠快速、輕松地掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)。內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述；大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)Hadoop；分布式文件系統(tǒng)HDFS；分布式數(shù)據(jù)庫HBase；NoSQL數(shù)據(jù)庫；云數(shù)據(jù)庫；MapReduce；Hadoop再探討；Spark；流計算；圖計算；數(shù)據(jù)可視