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。
人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，*解析Agent的设计与实现。本书*展望了Agent的发展前景和未来趋势。 本书适合对Agent技术感兴趣或致力于该领域的研究人员、开发人员、产品经理、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，*接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等*技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在
本书以风趣幽默的语言引领读者进入人工智能领域，能够使读者轻松了解ChatGPT的基本知识和自然语言处理的基础概念。本书深入探讨了GPT-4架构和ChatGPT模型的精髓，指出了聊天机器人的设计原理与实现技巧，并能让读者惊喜地发现ChatGPT在不同领域的应用潜力。 本书堪称一本专为渴望掌握ChatGPT技术的读者而写的学习指南，能够激发读者的创造力，有利于读者在人工智能领域获得成功。
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。
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
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
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。
本书是一本从工程实践角度介绍无人系统驾控技术的书籍。本书以Autoware自动驾驶平台为核心，全面介绍了Autoware平台中各个模块的主要功能，详细讲述了利用Autoware平台实现无人系统驾控的操作过程。本书首先介绍了Autoware自动驾驶平台平台的基本架构与安装过程，然后介绍了常用传感器、感知模块、定位模块、路径规划模块和控制模块的操作过程， 介绍无人车的激光循迹实践案例。本书旨在帮助读者快速熟悉Autoware自动驾驶平台的核心操作，掌握无人系统驾控的关键技术。
本书通过五个有趣的项目，带领读者在理解原理的同时，动手编写代码，实现自己的人工智能应用。这五个项目分别是：图像识别、图像风格迁移、文本生成、角斗士游戏和红绿灯调度。
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。
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现买世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及 为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
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。
在非线性优化领域，二次规划问题是*代表性的问题之一。本书主要讨论非凸二次规划问题的全局优化算法设计策略，对不同类型的算法进行总结，并介绍作者在该领域的*研究成果，主要内容包括非凸二次规划问题的凸松弛方法、基于线性松弛与凸二次松弛的分支定界算法、基于半正定松弛的分支定界算法等。本书结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，是一本值得学习研究的著作，可供相关工程技术人员参考使用。
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。
模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题，具有非常广阔的应用前景。本书以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用，以使读者更全面地了解模糊与神经网 络领域的*研究成果。 本书选材精炼，论述简明，介绍和分析了大量的应用实例，便于读者了解各种技术的应用对象、应用方法和应用效果。本书适合从事智能控制 系统研发的高级工程技术人员阅读，也可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书。
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。
本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。
