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，
本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中，知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱；知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习；知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱，本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识，熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求，培养人工智能应用能力。同时，
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，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。
作者对计算机的运算和人脑思维的过程进行了比较研究,具有高度的前瞻性,为机器人研究指明了方向。《计算机与人脑》形象生动,图文并茂,对广大青少年科技创新思维具有极大启发作用.该书被誉为20世纪的天才之作。
《未来可期：与人工智能同行》是一部探讨人工智能的现在和未来，以及人工智能时代的种种难题的作品集。 在ChatGPT横空出世的今天，我们只有了解人工智能，跟上它的脚步，才能不被时代淘汰。家用智能器、数字疗法、具身智能、元宇宙、虚拟人、数字分身 越来越多的新概念已经或即将涌入我们的生活，并切实影响衣食住行的方方面面。作者在书中不仅分析了当前的人工智能发展，更预测在不远的将来，人工智能如何一步步走进和改变我们的生活，如何给我们带来前所未有的便利，又如何给我们带来纷繁复杂的困扰。 人工智能的发展与人类自身的发展是一体两面的关系。作者真正想要预测的并不是人工智能技术会发展成什么样，而是人类会通过人工智能技术发展成什么样。
本书先从概率论的基础讲起，然后逐步深入到概率论在机器学习中的应用，最后结合机器学习实战案例，重点介绍了概率论的概念及其在机器学习中的应用。通过本书读者不但可以系统地学习常见概率的相关知识，还能对机器学习开发有更为深入的理解。 本书共10章，涵盖的主要内容：机器学习简介；为什么机器学习需要概率论；概率的定义；集合和事件；独立性；概率的性质；常见的计算概率方法；离散型和连续型概率简介；离散型和连续型概率的期望值、方差和标准差；几种常见的离散型和连续型概率分布；条件概率；联合概率；边缘概率；贝叶斯理论；随机过程简介；马尔可夫链；隐马尔克夫模型；高斯过程；常见的机器学习Python库；机器学习分类算法和回归算法简介；概率论在分类算法和回归算法中的应用；常见的分类算法和回归算法；强化学习简介；有
本书是资深金融数据分析专家多年工作的结晶。书中深入浅出地阐释机器学习的数学基础及其在金融数据分析领域的应用。 全书共分9章。第1章介绍机器学习的发展状况并概述机器学习在金融中的应用。第2章介绍监督学习的通用框架。第3章描述*简单的线性回归模型 普通*小二乘法以及正则化方法 岭回归和套索回归，并讨论线性模型及非线性的回归和分类方法。第4章讨论监督学习中的树模型，包括决策树、随机森林和梯度提升树。第5章重点介绍三种主要的神经网络：人工神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。第6章和第7章介绍无监督学习，主要包括聚类分析和主成分分析。第8章重点介绍强化学习在投资组合优化中的应用。第9章以一个流行的数据挑战项目为例，使用前几章介绍的机器学习方法预测金融违约风险，为读者提供解决实际数据问题的经验。 本书内
《大脑的意识，机器的意识：脑神经科学的挑战》是一本关于人类智能和人工智能的科普读物。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。《大脑的意识，机器的意识：脑神经科学的挑战》通过“意识的奇妙”“追逐大脑中意识的踪影”“意识的实验性研究——操作实验”“如何看待意识的自然法则”“意识是信息，还是算法”“大脑的意识和机器的意识”等章节，介绍了意识产生的机理、外界因素对意识形成的影响、对意识的自然法则的诠释以及机器是否能实现对意识的模拟等内容。
加里.卡斯帕罗夫在1997年对战IBM公司的超级计算机 深蓝 是科技史上的一个分水岭。这是人工智能时代的一个新纪元:在这场*激烈的比赛中，首次出现了能够击败国际象棋世界冠军的机器。那一刻是人类-一个多世纪以来孜孜以求、勇攀科技高峰的结晶。在这本突破性的书中，卡斯帕罗夫第次揭示了他惊人的一面，描述了他在面对*为强大的对手时的谋划与布局，在全世界的注视下奋勇争先，并叙述了通过国际象棋程序的发展考察人工智能的发展历史。 卡斯帕罗夫用他无与伦比的经验审视了智能机器的未来，并预见到它的可能性。许多批评家谴责人工智能是一个巨大的威胁，特别是对某些特定人群的工作岗位而言。卡斯帕罗夫在本书中强有力地论证了:人类不应害怕我们*为非凡的创造物，而是应与之协作，达到新的高度。
《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》是作者多年从事算法研究的经验总结.书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的 MATLAB书籍中鲜有介绍. 《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等Z常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出３０个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成,并配有完整的程序源码和讲解视频,使读者在掌握算法的同时,也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧,从而快速提高使用算法求解实际问题的能力. 《MATLAB智能算法30个案例分析
本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。 本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K均值算法、主成分分析等热点研究领域。 本书可以作为机器学习初学者、研究人员或从业人员的参考书，也可以作为计算机科学、大数据、人工智能、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的教材
本书主要介绍经典的机器学习算法的原理及改进，以及MATLAB的实例实现。本书内容分为三部分。*部分(第1章)是机器学习概念篇，介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各类算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有一个整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB机器学习基础篇，介绍MATLAB的基本使用方法，以及MATLAB集成的机器学习工具箱。MATLAB易上手的特点让使用者将更多的精力专注于算法开发与使用，而不是搭建算法实现开发平台。第三部分(第4章~第19章)是机器学习算法与MATLAB实践篇，对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法进行逐个讲解，包括机器学习算法原理、算法优缺点、算法的实例解释以及MATLAB的实践应用。本书适合以下读者： 对人工智能、机器学习感兴趣的读者；
人类即将全面进入机器人时代。计算机已经可以从事金融交易、控制电力供应和驾驶火车。很快，服务类机器人将能在家照顾老人，军事机器人可以投入战斗。温德尔 华莱士和科林 艾伦认为，当机器人要承担越来越多的责任时，为了我们的安全，它们必须通过程序学会道德判断。在快速回顾了*前沿的道德哲学与人工智能之后，两人主张，设计某种功能性的道德指令，让人工智能机器人习得某些基本的道德感是很有必要的，而且是可行的。并且，即便让机器人承担十足的道德责任有很远的路要走，但随着人类对道德理解的深入和完善，能接收复杂道德指令的各类服务型机器人将诞生。 《道德机器：如何让机器人明辨是非》基于人类道德判断和伦理的本质，深入探讨了人类在设计具有道德判断能力的机器人的漫漫征途上所面临的巨大挑战。
这本书探讨了机器人技术的设计、制造和使用如何影响今天的法律制度，尤其是在刑法、合同法和侵权法领域的责任和代理问题。通过区分机器人作为人类互动工具的行为和机器人作为法律领域的适当代理人，法学家们将不得不解决新一代的 难题 。一般的分歧可能涉及刑法上的豁免(例如在战斗中雇佣机器人士兵)，合同中某些机器人的个人责任(例如，机器人交易员)，以及严格责任条款和基于非契约责任的条款(例如侵权法中的服务机器人)。既然机器人将继续存在，法律的目标应该是明智地管理我们和机器人之间的关系。
本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识，并以机器学习算法应用于中国股票市场资产收益率预测项目为案例，具体展示了机器学习算法落地应用于中国金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经网络模型、中国股票市场制度背景、机器学习项目的数据清洗过程和机器学习项目的实践案例。本书在写作过程中尽可能地减少专业词汇，使内容通俗易懂。本书适合高校中高年级本科生、研究生和对从事量化金融感兴趣的人阅读。
