本书针对高等学校人工智能本科生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、计算机科学与工程核心、人工智能核心、认知与神经科学、先进机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等专业课程群，重点介绍了八大课程群中各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、学科交叉课程体系提供参考和引导示范，同时也可为研究生相关课程体系建设和专业学习提供指引。

本书讨论数字信号处理的基本理论与方法。全书共分为五部分，第一部分由前三章组成，主要讨论确定性信号处理，内容包括离散时间信号与系统的基本分析方法，离散傅里叶变换和实现快速傅里叶变换的算法，以及数字滤波器的原理与设计；第二部分由第4章和第5章组成，讨论离散随机信号处理的基本概念和谱估计理论；第三部分由第6章和第7章组成，该部分讨论数字信号处理的基本硬件、实时处理的实现方法和数字处理的误差分析。前两部分各章都给出了相关的MATLAB软件应用示例，全书各章都附有习题。本书的读者对象是高等院校自动控制、工业自动化及计算机等专业本科学生，亦可供从事数字信号处理的工程技术人员参考。

本书针对高等学校人工智能本科生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、计算机科学与工程核心、人工智能核心、认知与神经科学、先进机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等专业课程群，重点介绍了八大课程群中各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。基于第一版，保持人工智能本科专业知识体系与时俱进，使其课程设置跟上时代的进步。将人工智能领域的最新知识和前沿技术融入教学内容。 本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径、学科交叉课程体系提供参考和引导示范，同时也可为研究生相关课程体系建设和专业学习提供指引。