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内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成，它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。 本书以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。 全书共8章，逻辑上分为4个部分： 部分 人工智能的起源（第1~2章） 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以 人工智能之父 图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，

本书基于学术写作的核心在于结构化的思维这一理念，全方位地介绍了如何应用 AI 辅助学术写作。AI 辅助学术写作的流程主要包括选题的确定、前言和文献综述的撰写、理论框架和研究方法的设计、研究框架与正文的组织、结论的构建、初稿的润色、标题摘要的撰写与投稿等方面。 本书力求为读者提供多样化的解决方案。这些解决方案依据不同的写作目标和策略制订，从而让读者可以根据具体需求选择。此外，本书还引导读者探索各种 AI 工具，应用好这些 AI工具有助于解决具体问题，如数据查询、参考文献管理、语言润饰等，极大地节省了学术写作的时间和精力。 无论是学生、教师、研究者，还是对学术写作有浓厚兴趣的读者，本书都能够帮助其更 好地理解人工智能在学术写作中的应用，在逻辑清晰、条理分明的框架内进行有效的学术写作，提高写作技巧，并

数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱，经济发展、社会关系、政治结构、流行文化，无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备，还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落，正在影响着我们每一个人。 今天，人与机器的关系不仅愈加紧密，而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视：人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗？人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下？失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样，将对人类形成存在性威胁，甚至将人类推向灭亡？ 理查德 道金斯曾有一句名言： 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙？在《协同进化》中，借鉴达

本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果；也从科普的角度，尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员，还是这个领域的专业研究人员，或是信息科学和计算机科学的爱好者们，都能从本书中得到启发。

机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术，在现代制造中应用广泛，如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。 本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识，包括机器视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、机器视觉其他常用配件、数字图像处理知识及机器视觉算法平台软件MVP等内容。 本书既适合机器视觉相关专业的高校学生学习，也适合机器视觉相关工程技术人员参考学习。

情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器(人类思维与人工智能的未来)(精)/机器人与人工智能书系》中，人工智能之父马文·明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识，随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分（第4~5章）：对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果进行归纳总结，并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。 第三部分（第6~7章）：详细介绍面向不完整数据的TS建模过程，随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题，并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改进TS模

《机器学习算法入门与编程实践（基于Python 微课视频版）》对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行系统的介绍，每种算法都采用sklearn程序实现并用Matplotlib进行数据可视化。为了帮助读者更加高效、直观地学习，作者为本书录制了11个微课教学视频，读者可以用手机扫描书中的二维码进行在线观看，也可以将视频下载后再观看。 《机器学习算法入门与编程实践（基于Python 微课视频版）》共8章，包括机器学习概述、Python机器学习与可视化、关联规则与推荐算法、聚类、分类、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机。 《机器学习算法入门与编程实践（基于Python 微课视频版）》可以作为高等院校机器学习和人工智能概论等课程的教材，也可以作为机器学习算法入门读者的自学用书，还可以作为人工智能等领域机器学习研究者和应用人员的参考书。

内容简介 这是一本面向初学者的人脸识别工具书，不仅适合零基础的读者快速入门，而且适合有一定基础的读者迅速达到可以进行工程实践的水平。 作者就职于某世界100强企业，在人脸识别方面积累了丰富的工程实践经验，本书不仅详细介绍了机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法，而且还通过相关的实战案例讲解了如何进行人脸识别方面的实践，以及如何将做好的模型用于工程实践中。同时，本书还提供了大量简洁、精炼的代码，能帮助读者从零开始实现一个工程级别的人脸识别引擎。 全书一共8章： 第1章介绍了人脸识别的基础和常识； 第2-4章详细讲解了与人脸识别相关的数学、机器学习、计算机视觉、OpenCV相关的基础和算法； 第5章讲解了深度学习的原理以及使用Keras实现深度学习模型的方法； 第6章介绍了常用的人脸识别算

本书面向初学者，比较全面的介绍了机器学习的基本方法，循序渐进的阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者开展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭开人工智能领域的神秘面纱，走进人工智能和机器学习的大门，了解其中的奥秘，甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。

本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须储备很多数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习的基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中的主要算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。

本书主要介绍了Google云平台中有关机器学习的多种工具，以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者在机器学习理论方面的要求很低，读者可以在仅了解一点有关机器学习基础知识的前提下使用它们。 本书在使用每种机器学习的工具或技术之前，都会对相应的理论进行较为详实的介绍。但也同时考虑了机器学习理论的复杂性，在对理论知识的介绍中避免了复杂的数学公式，取而代之的是生动浅显的例子。其中很多示例是使用Python代码在Google云平台上实现的。 本书适合刚开始接触机器学习的读者阅读。

本书是 人工智能与大数据技术大讲堂 丛书中的*本书。全书贯穿 *简体验 的讲授原则，并模拟实际课堂的教学风格，通过幽默风趣的大白话语言，手把手带领读者由浅入深、循序渐进地进行学习，让他们在身临其境的教学氛围中，轻松、愉悦地掌握人工智能技术领域的基础知识，从而跨入人工智能的大门。本书的阅读门槛极低，只需要读者具备初步的数理知识和计算机操作技能即可顺利学习；本书的学习曲线非常平滑，前面章节中的知识点都为后续章节的学习做好了铺垫，让读者的学习毫无障碍；本书通过 图书 视频 GitHub 微信公众号 学习管理平台 群 专业助教 的立体化学习解决方案及大量线上、线下互动，让读者可以体验到远超过同类图书的学习效果。 本书共8章。第1章给出了切实可行的学习建议；第2章介绍了开发环境；第3～5章是专为人工智能和大数据而优化

自动化是很有意思的事情。从电饭煲到机器人，从汽车到航天飞机，从蒸汽机到人工智能，自动化在人们生活和工作中无所不在。人工智能和机器人是自动化的延伸，正在根本性地改变经济、社会和就业。自动化理论中大量的数学公式，让人觉得高深莫测、很难亲近，本书作者用生活中有趣的案例、生动的漫画、诙谐的语言和深刻的洞察力，颠覆以往自动化技术的刻板印象，帮你破解学习和工作中的常见迷思。这是一本人人都能读懂的自动化入门书，也是一本拒 复杂数学公式的理论书。

机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术，在现代制造中应用广泛，如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识，包括视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、视觉常用配件、数字图像处理知识及视觉算法平台软件MVP等内容。本书既适合机器视觉相关专业的高校学生学习，也适合机器视觉相关工程师参考学习。

本书重点研究机器学习的数学理论。第壹部分探讨了在非凸优化问题中，选择梯度下降步长来避免严格鞍点的*优性和自适应性。在第二部分中，作者提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法，并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题，这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和/或含有均匀缺失项的不完全数据激发的问题。*后，提出了一种新的具有粘性网正则化的VAR模型及其等价贝叶斯模型，该模型既考虑了稳定的稀疏性，又考虑了群体选择。

本书主要介绍了有关柔性机器人原理、结构与应用等内容。全书内容共计10章，其中第1章介绍了集成功能微抓手系统设计的一般概念，涉及材料科学和拓扑结构优化的自动化先进控制；第2章着重分析了模态能控性和能观性的双重表示，并介绍了在柔性机械手优化设计中模型降阶和传感器/执行器共定位相关的几个重要特性；第3章介绍了允许同时使用能量和系统结构表示的不同建模工具，尤其是采用波特-汉密尔顿（Port-Hamiltonian）系统的建模工具；第4章讨论了可用于受限或拥挤环境中操作的两种无传感器方法以及如何采用双稳态机械结构来产生微操作功能；第5章分析了应对多功能抓取任务和灵巧手操作所需特定要求的一些适当方法；第6章讨论了基于压阻技术的三轴作用力传感器的发展；第7章分析了机器人操作中亚微米级精度的约束条件，以及柔性关节的运行学分析

本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解，帮助读者进一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题，以指导读者深入学习智能图像处理技术。