《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

9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 9787115584519 动手学强化学习 89.90 9787115618207 动手学机器学习 89.80 《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关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络 多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用

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 ● 选择正确的深度学习组件 ● 训练和评估

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

本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 分为机器学习基础：章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；0章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分是进阶模型

本书由全球知名的3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。

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

《这*是ChatGPT》 ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么， 它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。 《万物皆计算：科学奇才的探索之旅》 本书为斯蒂芬·沃尔弗拉姆的随笔集，汇集了其过去十余年不同场合的文章、讲稿等，以计算思维范式为中心，讲述了沃尔弗拉姆在科学、技术、艺术、哲学、商业等多个领域的 思想探索与实践。从为电影《降临》提供科学咨询、解决人工智能道德规范问题、寻找一个不寻常的多面体的来源、与外星人交流，到建立Mathematica 和Wolfram|Alpha， 再到寻找物理学的基本理论和探索π，本书捕捉到了

本书涵盖了自动化、电气工程及其自动化、机械工程及其自动化等本科专业中自动控制原理课程经典和现代部分的核心内容。主要包括反馈控制的基本概念、根据物理定律等建立控制对象模型、控制对象模型的状态空间表示、单输入单输出控制系统的响应特性和主要性能指标、非线性系统分析的描述函数法和相平面法等。本书作者具有十分丰富的教学经验，已出版过多本系统分析与设计方面的。本书可作为高等院校自动化、电气工程等相关专业的本科生，也可作为相关领域工程技术人员的参考书。

（1）本书内容全面，详细介绍了经典自动控制理论、状态空间控制理论、离散数字系统控制理论技术和非线性系统分析的基本知识。整本书结构清晰明了、内容丰富，融会贯通了由基本概念到实际应用的思想。本书浅显易懂，数学理论分析过程翔实，读者只需要的微分方程、线性代数和拉普拉斯变换基础就可以理解其中的知识，可以作为大多数高校的教材。（2）每章的结构安排清晰合理。每章的简介（Introduction）部分都提纲挈领地给出了章节的知识背景和控制要求，以及章节的主要内容结构分布。在每章的各个小节，作者首先详细介绍各种理论、技术，紧接着给出翔实的例子，避免了读者局限于抽象的理论。而每章末尾对关键的知识点及时地进行了小结，有助于加深读者对所学知识的了解，形成完整的知识理论体系。（3）本书较早地引入了MATLAB的使用，并且在大

《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。

移动机器人自主导航是机器人领域的热点研究内 容。查特吉、莱克舒、辛格编著的这本《基于视觉的 自主机器人导航》首先介绍了基于机器视觉感知机制 的自主移动机器人导航的理论与研究，重点介绍了基 于地图、地图构建以及无地图环境下的基于视觉传感 器的机器人导航算法，并给出了实际应用中基于视觉 的机器人先进导航算法的实现。《基于视觉的自主机 器人导航》详细阐述了实际应用中基于视觉的自主导 航算法以及SLAM问题，提出了利用视觉感知如何实现 子目标驱动的导航概念，提出了利用模糊逻辑进行基 于视觉的机器人路径跟踪概念，以及如何利用基于微 型控制器的传感器系统研制实验室环境下的低成本机 器人。 《基于视觉的自主机器人导航》可作为从事机器 人研究，尤其是移动机器人方面的研究人员的参考书 ，也可作为高等院校自动化、计算

智能优化算法是一类通过模拟某一自然现象或过程而建立起来的优化方法，这类算法包括进化算法、粒子群算法、禁忌搜索、分散搜索、模拟退火、人工免疫系统和蚁群算法等。本书系统地介绍了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地介绍多目标智能优化算法的研究进展。全书共分为8章，主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。本书内容取材新颖，覆盖面广，系统深入，注重理论联系实际。本书可作为计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等专业的研究生及高年级本科生，也可作为从事计算智能、生产调度等研究人员和工程技术人员的参考书。

《经颅磁刺激在精神科的临床应用》首先介绍了TMS历史发展背景、神经生理学机制与安全性，并就TMS在癫痫、运动障碍、疼痛、抑郁症、躁狂症、焦虑障碍和精神分裂症中的应用作了详细描述。最后《经颅磁刺激在精神科的临床应用》还就影像学和重复经颅磁刺激(RTMS)的应用前景进行讨论，展示了这项技术在精神病学和神经病学中应用与发展的巨大潜力。

如何应对以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的伦理和治理上的挑战？这是一个未被以往任何单个学科的研究所涵盖的问题。相比以往的技术，人工智能的独特之处就在于它的“自主性”。换言之，或由于技术本身的特性、或由于其应用过程中社会赋予了它特定角色，当代人工智能技术已经在深度“参与”人的决策。在这个意义上，人工智能技术与传统的工具意义上的技术有质的区别。正是由于这种对人的决策的深度“参与”，人工智能技术导致了短期和长期的伦理问题。本书系统地讨论了这些问题，在社会如何应对新一轮科技革命和产业变革的问题上有思想资源和分析框架上的性贡献。