《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。

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。

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。郑泽宇、梁博文、顾思宇著的《TensorFlow(实战Google深度学习框架第2版)》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0．9．0升级到了TensorFlow 1．4．0。在升级API的同时，第2版也补充了 多只有TensorFlow 1．4．0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。 本书适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习

《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，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。

白志刚编著的《自动调节系统解析与PID整定》采用生动形象的语言，深入讲解了PID参数整定的方法和自动调节系统控制策略的制定。书中带领读者一步一步理解PID参数的含义、曲线特征和整定方法，其中还有作者总结的整定口诀，好记好用，之后，通过火电厂自动调节系统的实例，具体说明了控制策略的制定和参数整定在实践中的应用，最后总结了自动调节系统外围设备的故障处理。 《自动调节系统解析与PID整定》作者在自动调节系统一线工作二十多年，对自动调节系统有深刻的认识，具有非常丰富的现场经验。 《自动调节系统解析与PID整定》适用于化工、矿业、冶金、仪器仪表等自动化技术人员。

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随着人工智能热潮的兴起，企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷，人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上，人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级，这也给产品经理从业人员提出了更高的要求，是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。 《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级的佳学习路线，以成为合格的人工智能产品经理。 《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》适合现阶段从事产品经理工作的人士转型做人工智能产品时学习，也适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外，人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读《人工智能产品

算法已在多大程度上影响我们的生活？ 购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择*路线，公司用算法来选择求职者 当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？ 不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是 能够学习的机器 ，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。 什么是终极算法？

《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。

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。

机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作、它们的优缺点是什么、如何解释它们的输出。本书将解答如何选择并正确应用解释方法。本书的重点是介绍表格式数据的机器学习模型，较少涉及计算机视觉和自然语言处理任务。本书适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家和所有对使机器学习模型具有可解释 兴趣的人阅读。

本书主要内容分为四个部分。 个部分是ROS基础，主要包含以下章节：1.初识ROS：讲解ROS的背景、特点以及安装方法；2.ROS系统架构：讲解ROS的架构、关键概念、通讯机制等；3.ROS基础：讲解ROS使用的基础知识，编程方法等；4.ROS中的常用组件：讲解ROS的中常用工具包的使用方法；第二个部分是基于ROS的应用：5.机器人平台搭建：讲解基于ROS的机器人平台设计方法；6.机器人建模与仿真：讲解ROS中机器人建模与仿真的具体实现方法；7.SLAM与导航：讲解ROS中多种SLAM功能包的使用方法，以及自 航的实现方法；8.机器视觉：讲解基于ROS的图像获取、传输、人脸识别、物体跟踪、二维码识别等机器视觉方面的实现方法；9.机器听觉：讲解基于ROS的中英文语音识别、语音输出、智能助手等功能的实现方法；10.MoveIt机械臂控制：讲解ROS中MoveIt实现机械臂控制的方法；11.ROS与机器学

刘金琨编著的《滑模变结构控制MATLAB仿真（第3版基本理论与设计方法）》从MATLAB仿真的角度系统地介绍了滑模变结构控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 本书是在第2版基础上修改而成的，并增加了部分内容。全书共分12章，包括滑模变结构控制发展综述、连续系统滑模控制、自适应鲁棒滑模控制、基于干扰及输出测量延迟观测器的滑模控制、反演及动态面滑模控制、基于滤波器及状态观测器的滑模控制、模糊滑模控制、神经滑模控制、离散系统滑模控制、基于LMI的滑模控制、Terminal滑模控制。每种控制方法都利用MATLAB程序进行了仿真分析。 本书各部分内容既相互联系又相对独立，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应

本书系统地介绍了机器人学的基础知识和工作原理,以及设计与应用实例。全书共分8章。主要内容器人的定义与分类、基本组成,机器人的技术参数、移动机构和传动机构,机器人的运动学和动力学，机器人的轨迹规划,焊接、喷漆、装配、洁净与真空机器人、移动式搬运机器人等工业机器人的设计与应用，点焊、弧焊机器人工作站的设计与应用，最后介绍了具有实时显示速度、自动寻迹、避障以及可遥控行驶等功能的智能车的硬件及软件设计实例。 本书可作为科研工作者和工程技术人员的参考书,也可以作为控制科学与工程、计算机科学与技术等学科研究生或高年级本科生的教材。

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，**化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。

AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国***AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多***！中文版由北京大学数学科学学院统计学教授张志华审校。 深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、

驾驶是世界上较为危险的活动之一，每年因车祸丧生的人数高达百万。仅在美国，每年的车祸死亡人数就将近4万，这相当于满载乘客的波音737客机每年每个工作日都坠毁一次所造成的死亡。 无人驾驶是解决驾驶安全问题的利器，它很有可能会在未来十年时间内到来。它将对我们的交通、经济，乃至世界的权力和财富结构产生巨大影响，从而重塑我们习以为常的生活方式。

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时，第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。本书适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师，希望了解深度学习的大数据平台工程师，对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。

安德里亚斯·穆勒、莎拉·吉多著的《Python机器学习基础教程》是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中 常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的 方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。 本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。

本书面向立志于进行zigbee无线传感器网络开发的初学者以及向无线网络开发转型的工程师，按照理论实践相结合的思想，介绍了zigbee无线传感器网络开发中的基础理论，并给出了具体的实例。 本书针对zigbee无线传感器网络开发过程中的重点、难点问题，既有基础知识的讲述，又有相关配套实验，使读者能容易、快速、全面地掌握无线网络的开发过程。本书从zigbee无线传感器网络点对点通信讲起，逐步讲解了zigbee协议栈的开发过程以及注意的问题，同时给出了部分开发经验和技巧供读者参考。 本书可供从事无线传感器网络开发与应用的人员学习使用，也可作为高等院校电子、通信、自动控制等专业的学习用书。