《神经网络与深度学习：案例与实践》是《神经网络与深度学习》（蒲公英书）的配套实践书，由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应，并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法，并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解；案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务，会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读，在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。

本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。

穿戴式设备集人类与科技各种交互方式之大成，覆盖了广泛的研究和技术领域，甚至涉及一些看起来不相关的跨领域的知识。 有多少电子工程师会学习纺织知识？有多少行为学家了解传感器？这样的例子不胜枚举。基于此，本书从不同的领域出发，意在对穿戴式技术的各方面做一个全面的勾勒。 本书分成7大部分，涵盖了穿戴式技术的多个重点领域，虽不可能做到包含全部内容，但可以帮助读者尽可能学习掌握穿戴式设备。书中所有章节均由世界上相关领域的知名优秀专家撰写，分享了他们对该领域的独特见解。

你的游戏是否有角色不能任意走动?是否有角色走进障碍物?是否有非玩家角色不能按照团队运动?现在你就可以掌握高级人工智能(AI)技术以解决这些问题。不管你是编程新手或者是个仅仅想快速学习AI的熟练游戏编程人员，你都会发现本书对于理解并应用AI到你的游戏中是非常合适的入门书籍。本书正是为你提供游戏开发方面高级、有用的AI技术的。如果你曾试图使用AI延长你的游戏的生命周期，让你的游戏更加具有挑战性，更重要的是让它们更加有趣，这本书就是为你准备的。 David M.Bourg(畅销书《游戏开发中的物理学》的作者)和Glenn Seemann将用非常直观、易懂的语言给你介绍一些诸如有限状态机、模糊逻辑和神经网络之类的技术，全书使用源代码(用C和C 编写)说明这些技术。从基本的诸如追赶、躲避、基于模式的运动和聚集等游戏行为到玩家行为预测，这本书告诉

《深度学习与图像识别：原理与实践》 这是一部从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别的著作，由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写。 在知识点的选择上，本书广度和深度兼顾，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术；在写作方式上，本书避开了复杂的数学公式及其推导，从问题的前因后果 、创造者的思考过程，利用简单的数学计算来做模型分析和讲解，通俗易懂。更重要的是，本书不仅仅是聚焦于技术，而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。 全书一共13章： 第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建； 第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理； 第7

《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》 自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： *部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词