本書致力于推動人工智能的普及教育，結合最新的人工智能科學技術的發(fā)展成果，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關知識，重點介紹了人工智能的孕育、人工智能的誕生、人工智能的復蘇、人工智能的高速發(fā)展、人工智能的應用分支和哲學與思考等方面，在每章節(jié)后都有與之對應的章節(jié)習題，供學習者學習，以強化學生解決問題的能力。

場景化機器學習

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。 第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，

大部分TensorFlow教材應用案例少，理論講解比較概括，學生數(shù)學基礎薄弱，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡較難入門。本教材介紹TensorFlow的發(fā)展和特點后，通過案例詳細介紹TensorFlow的使用，著重細致地講解學生學習中遇到的難點，比如張量的形狀、卷積、池化、交叉熵等。通過案例讓學生逐層遞進地掌握TensorFlow，最后

本書主要內(nèi)容包括機器學習介紹，NumPy、Pandas、SciPy庫、Matplotlib（可視化）四個基礎模塊，Scikit-learn算法、模型、擬合、過擬合、欠擬合、模型性能度量指標、數(shù)據(jù)標準化、非線性轉(zhuǎn)換、離散化，以及特征抽取和降維的各種方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全書通過實用范例和圖解形式講

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域.本書作為該領域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機器學習的基礎知識；第2部分（第4～10章）討論一些經(jīng)典而常用的機器學習方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度

本書從概念和數(shù)學原理上對人工智能所涉及的數(shù)據(jù)處理常用算法、圖像識別、語音識別、自然語言處理、深度學習幾個主要方面進行了闡述，并以Python為主要工具進行了相應的編程實踐，以使讀者對人工智能相關技術有更直觀和深入的理解。此外，本書也用幾個獨立的章節(jié)從原理和實踐上介紹了量子計算、區(qū)塊鏈技術、并行計算、增強現(xiàn)實等與人工智能

人工智能到底是什么？人工智能可以做什么？人工智能未來發(fā)展將面臨什么樣的問題？本書將深入淺出地為你講述人工智能那些事兒，包括人工智能的歷史、人工智能的核心概念與關鍵技術、人工智能思維與各類應用，以及人工智能未來的發(fā)展趨勢，等等。所有你想了解的，書中可能都會涉及，即使從未接觸過人工智能的人，通過閱讀本書，也能對人工智能有一

類腦人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人腦智能的理論、方法及應用的技術科學，將類腦人工智能技術應用于目標檢測與跟蹤，可大幅提升復雜背景、干擾條件下的目標檢測概率及跟蹤精度，具有重要而廣泛的應用前景。本書系統(tǒng)闡述了人腦視覺信息處理機制的基本原理、主要特性、數(shù)學建模及算法設計等。同時，結合深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）、類腦

本書的目標，是讓非機器學習領域甚至非計算機專業(yè)出身但有學習需求的人，輕松地掌握機器學習的基本知識，從而擁有相關的實戰(zhàn)能力。本書通過AI“小白”小冰拜師程序員咖哥學習機器學習的對話展開，內(nèi)容輕松，實戰(zhàn)性強，主要包括機器學習快速上手路徑、數(shù)學和Python基礎知識、機器學習基礎算法（線性回歸和邏輯回歸）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積

本書從人工智能技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智能技術在產(chǎn)品設計與制造中的應用，也就是智能制造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計優(yōu)化等智能設計技術、設計理性知識建模和復雜產(chǎn)品研制工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智能裝配序列規(guī)劃和制造過程智能計算等智能生產(chǎn)與制造技術，并結合具體示例介紹了相關技

本書在介紹人機交互基本概念和發(fā)展狀況的基礎上，詳細討論了智能人機交互基礎理論、生理計算與交互、手勢理解與交互、草圖計算與交互、情感計算與交互、言語計算與交互、智能仿真與交互、交互式機器學習等內(nèi)容。

本書系統(tǒng)地描述了深度學習的基本理論算法及應用。全書共14章，第1~3章論述了數(shù)學基礎、機器學習基礎和深度學習基礎；第4~7章介紹了一些經(jīng)典網(wǎng)絡及計算機視覺領域中常用的CNN、RNN、GAN等網(wǎng)絡結構技術；第8~9章介紹了深度學習在計算機視覺領域的目標檢測及圖像分割兩大應用；第10~14章介紹了計算機視覺領域主要的優(yōu)化方

本書介紹了應用智能運維系統(tǒng)建設涉及的技術、工具、流程、方法，系統(tǒng)地總結了應用智能運維系統(tǒng)的演進過程，對比了市場主流的應用運維產(chǎn)品，分析了關鍵智能化應用運維技術、相關開源軟件工具的能力和真實行業(yè)用戶建設案例。另外，本書通過提煉、總結大量不同行業(yè)用戶建設應用智能運維系統(tǒng)的典型應用場景，全面透徹地介紹了相關項目的規(guī)劃、開發(fā)、

本書力圖從政策、技術、產(chǎn)業(yè)、應用四個維度，全面闡述全球人工智能發(fā)展的競爭格局、創(chuàng)新態(tài)勢、產(chǎn)業(yè)體系、行業(yè)應用與趨勢走向，系統(tǒng)介紹人工智能如何賦能并改變?nèi)藗兩�產(chǎn)生活的方方面面，進而成為人類社會必不可少的新型基礎設施。本書即可以作為政策制定者、行業(yè)研究人員、人工智能相關專業(yè)人員的參考讀物，又可作為廣大科技愛好者、大中小學生的

據(jù)聯(lián)合國預測，2050年全球?qū)⑦_到100億人口。本書認為，地球養(yǎng)活100億人口是一個巨大的挑戰(zhàn)，人類將面臨“FEW”困境�！癋EW”是食物(Food)、能源(Energy)、水(Water)三個英文單詞的首字母縮寫，是人類生存與發(fā)展不可或缺的基礎性資源。然而，隨著地球上人口的增長，食物安全、淡水資源短缺、化石能源枯竭等

語言智能處理一直是人工智能領域的重要研究方向之一。本書按照研究歷程與現(xiàn)狀、關鍵技術與方法、發(fā)展趨勢與展望的基本脈絡，重點介紹了語言智能處理中的語言模型與知識表示、語言分析技術、語言情感分類、自然語言生成技術、自動問答與人機對話、機器翻譯、信息檢索與信息推薦等主題。本書所描述的內(nèi)容涉及人們?nèi)粘Ｉ�活中的真實應用場景，理論與

隨著人工智能技術的發(fā)展以及移動學習的應用普及，移動學習服務研究不斷深入。本書以人工智能時代為背景，以人工智能與教育深度融合理念為指導，以移動學習智能服務應用需求為目標，探索人工智能時代移動學習服務體系以及實現(xiàn)策略，主要內(nèi)容包括移動學習智能服務體系設計、移動學習行為影響因素分析、移動學習資源設計服務、移動學習個性化資源推

本書采用技術分析與場景描述相結合的模式，圍繞物聯(lián)網(wǎng)體系結構、關鍵技術和安全防控等方面進行系統(tǒng)的介紹。本書主要包括物聯(lián)網(wǎng)概述、物聯(lián)網(wǎng)基礎知識、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務、場景角度的IoT安全、技術角度的IoT安全、物聯(lián)網(wǎng)流量安全、區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)安全七部分內(nèi)容。

增強現(xiàn)實（AR）作為虛擬現(xiàn)實的一個技術延伸，是虛擬與現(xiàn)實的連接入口，是一種實時計算攝像機捕捉到的現(xiàn)實影像的位置及角度并加上相應虛擬信息的技術。伴隨著AR技術迅速發(fā)展的是其3D實感攝像設備的快速更新。將這些3D實感攝像設備結合物聯(lián)網(wǎng)技術可廣泛應用于導航與定位、遠程醫(yī)療、智能家居控制等多種領域。本書從系統(tǒng)設計的角度出發(fā)，由