本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Pytho基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-lear机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

本书结合现实中的市场营销问题揭示了在市场研究分析中如何使用R。主要内容包含:R综述，数据描述，连续变量之间的关系，表格和可视化，统计检验，线性模型，如何降低复杂度，验证性因子分析和结构方程模型，聚类和判别，购物篮分析，模型选择等。

本书首先深入浅出地介绍了AI的基本概念、术语、研究方法，然后详细介绍了AI在临床实践、放射医学、病理学、药物研发、基因组学、健康保险及医学教育等领域中的应用案例，以及AI技术在各个临床医学专业中的应用。由于AI越来越多地用于医疗决策，因此部分患者可能会担心 AI 的道德和伦理问题，当然，这个主题也包含在本书中。 本书还介绍了各大型企业，如谷歌、百度、西门子等，在医疗人工智能发展中的推进作用。，介绍了使用 AI 方法进行疾病筛查、健康监测及新治疗方法开发，这个部分有意思。

本书包含面向智能制造的 AGV 需求而开展的路径规划与自主协同控制两大主题内容。首先分析了智能制造的发展现状与发展趋势，并由此引出了面向新一代智能制造的 AGV 物料运输需求；其次介绍了两大主题的关键基础技术——同时定位与建图（SLAM）技术；然后重点论述了常见智能优化算法（包括 GA、GWO算法、FA、Q-Learning 算法）和多 AGV 协同控制；给出了应用 AGV 进行物料运输的智能制造系统案例。 本书适合从事人工智能、智能制造的科研人员和工程技术人员及管理人员阅读，也适合相关专业的高年级本科生和研究生阅读或作为辅助教材使用。

智能计算作为人工智能时代的核心生产力，已成为国际计算机科技发展的焦点，在计算理论、体系架构、应用模式等方面迎来颠覆性变革。《中国电子信息工程科技发展研究.智能计算专题》从全球发展态势、我国发展现状、未来展望和热点亮点四个方面介绍智能计算取得的重要进展情况，对智能计算核心器件、关键软件、计算设备、计算架构等全球及我国态势、关键技术产业进展进行深入研究，希望为我国智能计算领域的发展提供参考。

本书全面概述基于FPGA的机器人计算加速器设计。本书首先对FPGA技术的背景进行介绍，然后深入介绍基于FPGA的机器人感知神经网络加速器设计，并对机器人感知中的各种立体视觉算法及其FPGA加速器设计进行讨论，验证了FPGA是加速神经网络的理想选择。接着，介绍在FPGA中实现并集成现有算法的关键原语的通用定位框架，并讨论运动规划模块，证明了FPGA是加速运动规划内核的理想选择。之后，探讨如何在多机器人探索任务中使用FPGA，以及PerceptIn为自动驾驶汽车开发车载计算系统所做的努力。后，介绍过去20年中FPGA在太空机器人中的应用。本书适合机器人领域的研究者、工程师以及高校相关专业的学生阅读及参考。