本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了 现代 理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。
《深度学习》内容介绍：《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》内容简介：本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以
《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。
《游戏中的人工智能（第3版）》详细阐述了与游戏人工智能相关的基本解决方案，主要包括游戏AI、移动、路径发现、决策、战略和战术AI、学习、程序化内容生成、棋盘游戏、执行管理、世界接口、工具和内容创建、游戏AI编程、游戏AI设计、基于AI的游戏类型等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学读物和参考手册。
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。
本书不仅梳理了人工智能技术在科学各领域中的广泛应用，还深入分析了其对科学生产力的推动作用，以及在伦理、法律和社会层面可能引发的讨论和问题。书中汇集了国际专家的研究成果，为读者提供了一个全面了解人工智能在科学研究中应用的窗口，展现了人工智能技术如何推动科学的创新与进步，并对未来的研究方向提出了深刻的见解。
本书从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论,与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来,设计能够模拟视网膜、初级视皮层和高级视皮层部分图像信息加工功能,以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型,并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能。这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计算模型,一方面能够在工程方面为图像理解或信息保持提供不同于传统方法的新解决方案,另一方面也为神经科学研究提供了探索神经信号加工内在机理的仿真平台。这些以信息加工神经生理机制和认知心理机制为基本出发点的计算建模研究为人工智能关于表征、神经计算新模型、基于
9787115461476 深度学习 168.00 9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 《深度学习》 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工*和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些*有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不*有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习（PyTorch版）》 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有
学科的范式 (科学观与方法论 )是指导学科研究的最高引领力量。然而作者发现：作为信息学科高级篇章的人工智能却遵循着物质学科的范式，使人工智能的研究严重受限。因此，本书实施了人工智能的范式革命：总结了信息学科的范式，以此取代物质学科范式对人工智能研究的统领地位；在信息学科范式的引领下，构筑人工智能的全局模型，揭示普适性智能生成机制，开辟机制主义的人工智能研究路径，重构人工智能的基本概念；发掘信息转换与智能创生定律，创建机制主义通用人工智能理论。后者不但可以融通现行人工智能三大学派，而且可以与人类智能的生成机制实现完美的统一，形成统一智能理论。
本书主要介绍用于支持企业决策的分析、数据科学和人工智能技术。除了传统的决策支持应用外，本书还介绍了人工智能、机器学习、机器人技术、聊天机器人、物联网和互联网技术。 全书分为五部分，部分（第1~3章）概述分析与人工智能，第二部分（第4~7章）介绍预测性分析和机器学习，第三部分（第8和9章）深入研究规范性分析和大数据，第四部分（第10~13章）介绍机器人、社交网络、人工智能和物联网，第五部分（第14章）讨论分析与人工智能对安全、隐私和社会等方面的影响。 本书的读者对象包括数据分析、商务智能相关专业的学生和研究人员，以及商业分析、决策支持系统相关从业人员。
本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了 现代 理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。
《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训
本书以人工智能方法和生物组学数据分析为主线，阐述了人工智能中的群智能优化、机器学习、深度学习等算法的基本原理，并探讨了如何将这些算法应用于生物信息学相关问题的研究中，如蛋白质复合物挖掘、关键蛋白质识别、疾病基因预测、多种组学（转录组学、代谢组学、微生物组学）数据与疾病的关联关系预测、circRNA-RBP结合位点预测、RNA甲基化位点预测以及药物发现等。本书系统收集整理了生物组学相关数据库，另结合应用问题，从人工智能算法设计到具体流程计算，再到结果分析，均给出了详细步骤，以上均是本书的特色所在。
本书以案例介绍的形式为主，从基础创新、产业落地、防疫抗疫、应用场景等多个方面展现上海人工智能发展情况。这是一份地区发展人工智能产业的 建议书 ，更是一份企业商业落地人工智能的 指导手册 。以下为节选《AI加速键：上海人工智能创新发展探索与实践案例集》的部分章节和内容。 家事国事天下事，五位一体读AI 近年来，全球 AI 领域技术不断取得突破性进展，产业热度不断提升，人工智能技术越来越深刻地与各行各业的融合渗透，并助力传统行业实现跨越式升级，成为驱动新一代产业革命的核心动力。我国的人工智能发展进入快车道，并加速向智能经济社会迈进。 家事国事天下事，报告从全球 广角 出发，层层 聚焦 ，深入解读了全球AI、中国AI、上海AI的发展概况，并从技术、政策、企业、投资、学术五大维度进行解读。 按下AI加速键，亮出
本书全面阐述了现代因果关系分析。它展示了因果关系是如何从一个模糊的概念发展成为一个数学理论，并在统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生和社会科学等领域有重要的应用。
《深度学习详解》 本书根据李宏毅老师 机器学习 公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节. 《深度学习》 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法
本书是人工智能专业基础全面的解读，作者陆汝钤院士在知识工程和基于知识的软件工程方面做了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。倡导并主持完成了以软件的机械化生成和移植为目标的系列软件计划（XR计划），推动了当时国产机软件缺乏问题的解决。 本书首次把异构型DAI和机器辩论引进人工智能领域。研究出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，把ICAI生成技术推进到以自动知识获取为特征的第三代，并开发出基于知识的应用软件自动生成技术。在形式语义学方面研究了逻辑语义、代数语义和分布式语义，证明了任意Horn子句集的模型论语义和小不动点语义的等价性；给出了能描述动态控制结构的基调式代数语义；把平面的Petri网扩展成多页的Petri/Riemann网（P/R网）作为进程模型，获得了演算的真并发结构。 对于希望学习了解人工
本书建立人工智能的信息的科学原理。全书有五部分。第Ⅰ部分，人工智能总论，提出信息世界的科学概念，以信息为支点建立科学体系的理论；第Ⅱ部分，信息基本定律，建立了信息世界的基本定义和基本定律；第Ⅲ部分，信息的数学原理，建立了以信息演算理论（离散系统的微积分）、信息解码原理和信息生成原理为三大支柱的信息科学体系的数学原理；第Ⅳ部分，智能的信息科学原理，建立了包括学习的信息理论、自我意识的信息理论、博弈/谋算理论为三大支柱的人工智能的信息科学原理，提出一个自我意识主体的智能就是该自我意识主体的信息的智能论题（intelligence thesis）,提出人工智能的孙子模型；第Ⅴ部分，信息的哲学，提出信息时代科学双引擎的方法论和信息时代一些重大科学问题，简单介绍了《孙子兵法》的信息科学原理。
《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》所涉及的问题很多是教师经常在课堂上被问到的，有些是学生在学习英语时常常进入的误区。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》是迄今为止我国出版的内容、条目多、材料为翔实的英语疑难问题解答词书。全书共收常见问题解答6000则，正面例句4万余例（均选自英语原著和全真英语试题）。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》覆盖了从大、中学英语课本到研究生英语教材，从高考、四、六级考到研考、托福考所涉及的语法现象和常用常考词语。因此，这是一本对中学生到大学英语教授这几个广大的读者层都很实用的参考书。《英语常见问题解答大词典(增订版第4版)》吸取外（特别是国外）英语研究的成果，对中国人学习英语感到困难的众多实际问题，作了深入浅出的解答。既有广度又有深度。其中有许多问
深度学习精粹与PyTorch实践 深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家,同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。 《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显易懂的方式揭示了深度学习算法的内部运作机制，即使是机器学习初学者也能轻松理解。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释,以及数十个基于PyTorch框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。本书避免了复杂的数学公式堆砌，而是采用直观易懂的方式阐述每种神经网络类型的运作逻辑。更令人兴奋的是，书中提供的所有解决方案均可在现有的GPU硬件上顺畅运行! 主要内容 ● 选择正确的深
