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。

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。

《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。

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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

“技术”，正如中世纪的“上帝”一样，已成为我们的“时代精神”。然而，这个占支配地位的“技术”究竟是什么？在作者看来，技术是媒介，是可学习的东西，不止体现于令人惊奇的事物， 体现于让事物变得寻常的力量。这是一部技术史与技术哲学交相辉映的书，可谓史中有哲、哲中有史。本书从技术与科学、技术与现代、技术与未来等方面深刻剖析技术的含义，并特别开辟一章技术与中国，谈技术对我们生活、文化和经济的影响。此外，作者把技术史与进化史进行比较，得出了许多重要的结论。

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。

很近几年迎来了机器人发展的新高潮，对于机器人的出现有些人欢呼雀跃，认为它将带来全新的科技革命，让人类的未来变得更美好；另一派则忧心忡忡，认为它将颠覆人类社会的传统产业结构，进而产生灾难性后果。 刘进长、雷瑾亮著的《人工智能改变世界(走向社会的机器人)》从机器人的兴起、发展历程、社会应用、奇点危机问题、人类优势保持以及未来发展趋势六方面谈起，以活泼有趣的文字，为读者讲述在机器人大时代下人类的应对策略，让大家认识机器人、接受机器人，并很终达到与机器人共生共荣的全新境界。 本书适合于对机器人技术、机器人发展以及探索机器人与人类未来感兴趣的广大读者作为科普学习读物。

来自埃森哲的 自动化领域的专家在本书中解析了如何在企业中使用和扩展人工智能驱动的智能自动化，使企业通过 快的上市速度、 高的效率和产品质量，获得 多的竞争优势及 好的客户反馈。本书内容实用且易于实施，通过多个成功案例，回答了企业 迫切需要解决的问题，例如如何识别自动化机会并确定其优先级，如何评估遗留系统和数据问题，如何从技术投资和自动化工作中获得全部价值，如何激励员工接受变革和自动化带来的新机遇，等等。本书旨在通过为人工智能和自动化提供一种以人为本的方法，来帮助企业实现可持续转型和 的业绩。

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。

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？

“十三五” 重点出版物出版规划项目“当代科学技术基础理论与前沿问题研究丛书”中的一本。 自然科学基金成果。主要阐述机器嗅觉技术原理、气味信息采集、气味网络传输和气味终端复现等内容，详细叙述了气味“嗅频”概念，探讨类似音频、视频的“嗅频”理论与技术，介绍基于“嗅频”的气味信息通用性表征模式和网络化传输及终端复现方法，重点介绍“嗅频”、气味网络化传输及复现过程中数据帧格式、复现方法等。相关内容不仅具有重要的理论价值，而且在科学研究、军事国防、日常生活等领域具有广阔的应用前景。

这是一本没有数学公式， 没有大量深奥的专业术语， 无论谁都可以读得懂的人工智能科普图书。它用通俗易懂的语言和简单、易理解的示例及丰富的插图， 为读者揭示人工智能（ＡＩ） 是什么， 以及人工智能对各行各业的影响和在各行各业的应用情况。本书分上下两篇。上篇是认识ＡＩ， 讲述了ＡＩ的基础知识， 包括ＡＩ的强项与弱项、ＡＩ的历史、机器学习、深度学习、ＡＩ的学习过程等。下篇是ＡＩ对各行业的影响， 包括客服、烹饪、播音和配音、保育员和教师、小说作家、动画师、医生、农业、秘书、翻译等。 本书适合想对人工智能有初步了解的读者阅读， 无论是准备对人工智能进行初步研究的专业人员， 还是 不具备专业背景的青少年， 都可以阅读。本书还可以为读者在专业选择和就业去向方面提供有价值的参考信息。

《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。

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。

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

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。

针对入门者、应用者及研究开发者的多方面的需求，《图解芯片技术》在汇集大量资料的前提下，采用图文并茂的形式，全面且简明扼要地介绍芯片工作原理，集成电路材料，制作工艺，芯片的新进展、新应用及发展前景等。采用每章之下“节节清”的论述方式，左文右图，图文对照，并给出“本节重点”。力求做到深入浅出，通俗易懂；层次分明，思路清晰；内容丰富，重点突出；选材新颖，强调应用。本书可供微电子、材料、物理、精密仪器等学科本科生及相关领域的工程技术人员参考。