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如果你是一名大学生，正在犹豫要不要入行软件工程。但不知道它的真实面貌是什么，隐形的代价有哪些，怎么办？ 如果你刚入行软件工程，起初，你感到新奇而陌生，但是有一肚子的问题不知道问谁；后来，你想快速成长，独当一面，但是不知道该修炼哪些关键能力，怎么办？ 如果你想转行做软件工程师，眼看着奔三奔四。学习和培训的门槛高吗？怎样快速学习，让理论变成实践？你每天焦虑不安，怎么办？ 别着急！问题的根源来自于选择背后的不确定性。这本书就是让软件工程行业的高手，从入门到进阶，手把手带你预演一遍这个职业，大大降低你职业规划的不安全感和不确定感。 本书部分行业地图，带你俯瞰软件工程师有什么特点；第二至四部分从新手到高手，带你预演完整的职业进阶之路，帮你看清挑战和成长分别是什么；第五部分行业大神，带你

本书为读者提供了一个前瞻性视角，了解人工智能未来几年的前景如何。人工智能将带来无数的商业机会和风险。本书提供了必要的信息，使读者能够以实际可行的方式掌握这一切，包括：根据需要找到现成的人工智能解决方案；通过执行成本/收益分析，将人工智能纳入业务战略；在 投入前训练和测试人工智能；组建良好人工智能团队的方式；确保保持 的方式。本书还包含了作者与各行业知名企业家及人工智能专家的对话，读者可从中了解到，通过使用这种革命性技术，哪些行业和企业正在以令人兴奋的方式进行自我改造。

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近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发 的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该领域打下基础。另外，书中设有专栏和“小贴士”，介绍了相关术语的背景知识，可帮助读者扩充知识面，进一步理解相关技术。

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撰写主旨——“深度学习”是21世纪型学校变革的风向标，也是我国 “新课程改革”以来一直倡导的教学指导方针。“深度学习”指向学生高阶智能的发展，以及健全人格的养成。因此，倘若离开了当代学习科学的指引，漠视“课堂转型”的挑战，却高谈阔论“深度学习”，纯粹是一句空话而已。本书旨在梳理 教育界掀起的“深度学习”的思潮及其成果——包括理论基础、实施模型、实践案例，借此为我国新时代教学理论的建构和一线教师的教学创造，提供鲜活的理论与经验。

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

本书对知识这一理解和驱动世界发展的隐形力量进行了深入研究，对其含义、发展机制、其对于个体意识和社会价值的塑造，以及其在人工智能领域的进展进行了全面剖析。是一本 扎实的，研究知识的本质与其重要作用的学术书籍。 本书共由三部分组成。 部分由三章组成，将知识作为一种真实有用的信息，以及计算机和人类发展和管理知识的过程呈现出来。 第二章确定了关于知识的三个基本问题:目的论、本体论和灵知论。第三章概述了信息学的基本概念。用 简单的术语解释了知识如何被定义为信息，并讨论了它的发展和应用所带来的关键问题。第四章讨论了知识发展的原则，以及这些原则产生的限制。 第二部分由两章组成，分析了计算过程和物理现象之间的关系，以及机器和人类对知识的生产和应用。 第五章考察了信息学和物理学之间的关系

《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

本书从物体检测的概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外，本书进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势，从实战角度给出了多种的解决方法，便于读者 深入地掌握物体检测技术，从而做到在实际项目中灵活应用。 本书共10章，涵盖的主要内容有物体检测与PyTorch框架基础概念与背景；PyTorch基础知识；基础卷积网络Backbone；两阶经典检测器Faster RCNN；单阶多层检测器SSD；单阶经典检测器YOLO；模型加速之轻量化网络；物体检测细节处理；物体检测难点问题；物体检测的未来发展。本书适合PyTorch框架爱好者和物体检测相关从业人员阅读，也适合深度学习和计算机视觉领域的研究人员阅读。

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本书主要论述了基于人工智能的自主磨抛系统构建一般性方法、流程以及核心技术，主要从以下三部分进行论述： 部分首先对磨削抛光以及工业机器人的背景知识及基础理论进行概述；第二部分论述了基于人工智能的自主磨抛系统的整体构建过程，从系统的构建方案及软硬件组成开始，依次介绍了磨抛系统的核心技术：控制策略、轨迹规划和机器视觉系统，并对整体系统的辅助部分进行了简要介绍；第三部分则给出了智能自主磨抛系统在工业实践中的应用案例。

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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