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：第1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；第10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
《百面机器学习 算法工程师带你去面试》 人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能有效占领世界之前完成编写，实属万幸。书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。 “不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之
《国际机械工程先进技术译丛：机器人手册》主要介绍了20世纪80年代以来人们在机器人技术方面的努力成果，是100多位来自不同国家的科学家几十年努力研究的成果。《国际机械工程先进技术译丛：机器人手册》从学科基础人手，介绍了机器人各个卓有成效的研究领域，包括*出现的机器人各种应用，展现了机器人学领域的一幅全面图景。《国际机械工程先进技术译丛：机器人手册》共分7篇，其中各章均运用经典的方法引导出将阐述的内容，避免了正在接受验证和尚未完全成熟的方法。本书内容先进，实用性强，是机械、控制、传感器技术、信息信号处理、模式识别、人工智能和计算机技术交叉领域内具有前沿性、综合性及权威性的著作，为推动机器人领域研究的快速发展将起到极其重要的作用。 本书内容深入浅出，并附有大量的科研实例，便于自学和
本书为第二版，是由日本机器人学会组织编写的大型机器人专业工具书。原著的初版至第二版时隔15年，在这段时间里科技发展突飞猛进，因此修订改版时增加了不少新的内容。本书无论从篇幅还是从专家阵容来看，是一部难得的、具有高学术水平和实用价值的机器人技术大全。 全书共八篇四十三章，书后还附有附录。本书内容涉及基础、元器件、机器人机构及控制、智能技术、系统技术、下一代机器人基础技术，以及机器人在制造业中的应用、机器人应用系统等，可以说囊括了机器人的全部技术内容，荟萃了世界（特别是日本）机器人技术的*成果和前沿技术。 本书内容新颖、全面系统、资料翔实，可供机器人、机械工程、自动控制、信息技术、工厂自动化以及人工智能、传感技术等领域的科研人员、应用技术人员及高等院校的师生参考学习。
本书由前言、发布词、人工智能法治发展综述、人工智能法治发展指数 2.0、2020 中国人工智能法治发展评估报告、2020 世界人工智能法治论坛观点精粹、智慧法治学术影响力 00、分析报告、人工智能法治发展专家访谈、人工智能行业企业法治专题采访以及7个附录组成，汇集了当年度 外人工智能法治发展的战略、政策、法律、重大理论研究、实际应用项目、典型司法案例等方面的 资料，为促进人工智能法治理论研究，构建人工智能法治体系， 、规范、保障人工智能安全、可靠、可控、健康发展提供重要参考。
本书旨在传授控制技术和调节技术领域的技术物理基础知识。在对自动化技术的硬件和软件组件进行论述之后，按照现代生产和通信的系统知识领域进行编排。 本书的主要章节包括：控制技术；可编程序控制器；调节技术；气动、液压和电气执行器；传感器技术；计算机控制的机器设备、机器人；质量管理；信息技术和通信技术。 此外，读者还可以通过互联网在线支持获得各种控制技术和调节技术用仿真程序以及各种有关处理图像和可动画演示机器人的软件工具。
本书分为两大部分： 部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。从外，附录部分的内容也 丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。
仿真科学技术简称仿真或模拟，目前已形成完整的独立学科知识体系。本书从学科发展和社会需求角度，研究系统建模与仿真的理论、方法、技术及工程应用，是一部全面论述仿真科学与技术的学科性专著。 本书广泛涉及航空、航天、航海、信息、控制、能源、交通、通信、经济、社会、军事、生物、环境和科学实验等多个学科领域，是作者长期从事系统建模与仿真研究和教学成果的高度概括，同时汲取了相关重要参考文献的营养，力求反映当今仿真领域的新思想、新观点、新动向以及*技术学术水平。 本书的主要渎者是广大科学工作者和工程技术人员，本书可以作为各类高等院校高年级学生和研究生的仿真科学与技术教材，也可作为高校相关教师的参考书。
为了给国家人工智能发展提供政策咨询，中国工程院于2015年12月批准启动了 中国人工智能2.0发展战略研究 重大咨询研究项目，该项目得到了原中国工程院两位院长 徐匡迪院士、周济院士，以及科技部部长王志刚的大力支持，他们也都担任了项目顾问。 为了推动该咨询项目，项目被分为1个综合课题（负责项目综合汇总）和6个子课题。6个子课题分别是大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能、智能无人系统、智能应用（含智能制造、智能城市、智能农业和智能医疗4个方面）。 中国人工智能2.0发展战略研究 重大咨询研究项目启动后，立即得到了党和国家领导人的高度重视。在科技部和中国工程院的领导下，项目组完成了《新一代人工智能规划建议研究报告》和《新一代人工智能重大科技项目实施方案》的编制工作。 2017年7月20日，《
