机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章，大致分为 3 个部分：第 1 部分（第 1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第 2 部分（第 4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第 3 部分（第 11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出简单的神经网络 多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描
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
《人工智能产品经理技能图谱》首先对人工智能产品经理做了分类，并对每类人工智能产品经理的工作流程进行了介绍，然后从相关技术、数学、算法、软件设计、硬件设计等方面对人工智能产品经理需掌握和了解的相关知识做了详细介绍。本书以丰富的实际案例贯穿始终，对各类人工智能产品设计方法论和人工智能技术指标进行了详细说明，方便读者快速掌握人工智能的发展现状及相关产品的设计方法。 《人工智能产品经理技能图谱》适合希望或刚刚走上人工智能产品经理岗位的读者阅读，也适合人工智能相关专业的高年级本科生或研究生以及教师参考。
马文·明斯基认为，无论是人类的思维还是人工智能的思维，都是由原本简单的元素相连而组成，当这些元素组成一个整体时，就成为无限复杂的、我们称为思想和感情的东西。这些思想和感情可以转化为人类的体验。本书章节、段落之间的结构和明斯基的理论相呼应，翻过这一篇篇书页，关于思维的统一理论渐渐成型。本书妙趣横生，是想象空间里的一场历险。
本书是关于迁移学习的基础、方法、技术和应用的一本书。内容分成两个部分：第壹部分介绍了迁移学习的基础。第二部分涵盖了迁移学习的许多应用领域。迁移学习解决的是学习系统如何快速地适应新场景、新任务和新环境。其研究涉及科学和工程的许多领域，包括人工智能、算法理论、概率和统计等。本书是一本供经验丰富的机器学习研究人员和应用程序开发人员使用的参考书。
布鲁萨德写这本书的用意是为了给读者 赋能 。通过这本书，你会了解人工智能、 机器学习、大数据是怎么回事，了解计算机的本质是什么，从此对人工智能和大数据这些大词没有畏惧心理。 这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。人们不应该假设计算机能够永远正确，如果人们能够认识到技术使用的局限性，可以让技术更好地造福人类。 人工智能想大规模取代人类并不是一件容易的事情，它还有很长的一段路要走，我们对于人工智能的恐慌，其实都是在过度想象。现实中，从人员招聘到自动驾驶，从支付餐费到选择伴侣，人们迫切地想要将所有事情数字化。这种将计算机技术应用到生活方方面面的热情，导致出现了大量存在设计缺陷的系统，带来了
《TensorFlow PyTorch深度学习从算法到实战》详尽介绍深度学习相关的基本原理与使用TensorFlow、PyTorch两大主流框架的开发基础知识和基本技术，并且展示了在图像识别与文本生成实际问题中的应用方法。同时考虑到程序员擅长JavaScript 的人员比熟悉Python 的人员更多的情况，特别增加了对于TensorFlow.js 的介绍。初学者面对深度学习望而却步的主要原因是认为入门门槛太高，需要较多的算法基础训练。针对此问题，本书原创了5-4-6 学习模型提纲挈领地降低学习曲线，并通过将知识点和难点分散到代码中的方式让读者以熟悉的方式迅速入门，并且为进一步学习打下坚实的基础。同时，本书也介绍了AutoML和深度强化学习等新技术，帮助读者开阔眼界。 《TensorFlow PyTorch深度学习从算法到实战》内容翔实，讲解深入浅出，通俗易懂，配有大量的程序案例可供实操学习，既
增强现实（Augmented Reality，AR）技术能够将计算机中的虚拟物体或信息融入到真实世界中，从而能够极大地增强人对现实世界的体验和认知。AR将为未来的信息系统和信息世界提供一种革命性的操作界面，必将改变诸如产品设计、设备操作与管理、培训学习等过程中的人机交互方式。近年来，AR已成为当今具影响力的新兴技术之一，受到学术界和产业界的广泛关注，被广泛应用于工业、医疗、社交、游戏娱乐、军事、教育等多个领域。本书是广东省虚拟现实及可视化工程技术研究中心课题组在增强现实领域多年研究成果的总结，特别总结了在国家自然科学基金委员会资助下取得的成果（ 增强现实装配操作空间的深度感知理论与方法研究 ，编号：51275094）。本书从增强现实人机交互的特点出发，系统阐述了增强现实交互方法的基本原理、模型、主要技术与典型应用的实
本书阐述的是：在一个相互联系而又彼此扰动的复杂世界里，现实政治的数据化进程与基于数据的政治分析技巧，特别是如何利用数据分析技术来洞察政治变动和复杂人际关系的可行性。在研究设计上，本书主要沿着两条线索展开：一条线索立足政治实践，试图通过阐述大数据和机器学习技术在现代政治中的应用，来理解现代政治中信息的生产、聚合和传递规律，以此窥探数据精英的崛起和新的社会权力重组，这部分内容主要涉及政治选举中的高频统计、数据外交和冲突预测；而另外一条线索则关乎跨学科的理论融合与阐释，重点梳理了几个经典数据分析理念和机器学习原理，内容涵括政治文本中的数据挖掘与情感分析、政治关系中的社交网络与度量，以及基于神经网络的社会感知预测。
内容简介： 智能可穿戴设备已经成为一个新兴的产业，是全球关注的焦点。本书全面分析了国内外的产业发展形势、技术发展概况以及从事该行业的产业链布局，提出了产业发展建议。 本书可供机械、电子、信息、制造等行业的科技人员参考，也可供热心关注智能可穿戴领域发展的人士，尤其是当前全国正在开展智能可穿戴设备研究生产的单位参阅。
人工智能的日益广泛的应用和普及，而要深入理解人工智能，我们必须全面理解底层的各类机器学习算法基本原理并能驾驭人工智能各种应用。 本书分为13章，前7章为原理篇。原理篇中，我们重点讨论机器学习模型建模的全部流程，各类常用的机器学习算法原理，深度学习和强化学习原理，机器学习涉及的优化论原理，以及机器学习和自然语言处理技术。后面6章为实战篇，我们重点讨论场景中的客户细分，保险行业中的生活事件时间序列预测，电商交易中欺诈客户预测，和金融贷款场景中的风控预测，房价估值和预测，以及股市短期回报率预测等多个实际应用场景。 本书理论知识覆盖面广而又保留了最有价值的推导，特别适合在各个行业工作的数据科学从业者，在校学习的人工智能和数据科学专业学生，科技公司的管理者和决策者，以及人工智能的初学者
本书介绍了Arduino和Raspberry Pi的基础知识，并通过多个有趣的项目介绍传感器的使用方法，包括对触控、光线、温度、湿度、气体、磁场以及加速度数据的测量，根据数值进行反馈。本书不仅讲解了基础知识，同时，每一个章节都提供了一个新颖的迷你项目让你进行实践，把书中所学到的各种技术结合起来，使你获得综合性的收获。
基于Agent的建模与仿真方法，能够将复杂系统中个体的微观行为与系统的宏观“涌现性”有机地结合起来，是一种研究复杂系统与复杂性的有效方法。将基于Agent的方法用于儿战建模与仿真，必将使人们更深入地理解战争的过程，洞察战争的本质。 作者Andrew Ilachinski博士在美国海军分析中心(CNA)工作多年，被誉为“军事复杂性理论研究之父”。本书介绍了作者在如何将复杂系统理论应用于对战争基本进程的理解方面所取得的成果。
汉语是一种声调语言，声调在辨意中发挥着重要作用，因此声调的特征研究是汉语方言研究的重要部分。本书介绍了多种智能算法在汉语方言单字调识别中的应用，为汉语方言的语言研究学者提供了新的研究方法和思路。
人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。 本书共16章。第1～6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；第15章阐述主体计算；第16章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。 本书内容新颖，反映了人工智能领域的*研究进展，总结了作者多年的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用等方面讨论人工智能的方法和关键技术。本书可作为高等院校信息领域相关专业的高年级本科生和研究生的教材，也可
《情感机器人》 指出目前的 情感计算 犯了方向性错误，把情感的外在表现形式当作情感本身；指出情感的本质就是价值，情感表达、情感识别、情感计算在本质上就是价值表达、价值识别和价值计算；根据 数理情感学 所揭示的情感本质、情感数学定义、情感强度三大定律、情感的逻辑运算法则等，创造性地建立了情感的理论模型；构建了情感机器人的八大系统：感觉系统、认知系统、评价系统（包括价值观系统和情感系统）、意志系统、自我意识系统、记忆系统、注意系统、感知情意交互系统，并且详细绘制了八大系统的逻辑框图；深刻阐述了人类自主性、人情味和创造 性 的根本来源，全面分析了情感机器人所面临的伦理问题、法律问题、社会问题和技术问题。 本书适合于从事 计算机技术、互联网、人工智能、人工情感、机器人、思维科学、生命科
粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法，它涵盖了所有有关粒度的理论、方法和技术，是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和不确定性信息处理等问题的有力工具。经过十多年的发展，在与多学科交叉研究的过程中，粒计算正逐步形成其特有的研究体系。本书介绍了粒计算及其不确定信息度量的理论与方法的*进展，内容涉及不确定信息处理的基本理论，Rough集理论及其不确定信息度量，边界不确定信息的处理 Rough 集、Fuzzy集和Vague集理论，基于信息粒度与Rough集的决策细化的理论分析，基于粒计算的知识约简，基于粒计算的基因表达谱数据挖掘研究，基于粒计算的图像检索，时间序列下的粒度决策演化模型等。 本书可供计算机、模式识别与智能系统、自动化等相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人
本书是一本从机器学习视角讲解计算机视觉的很好好的教材。全书图文并茂、语言浅显易懂，算法描述由浅入深，即使是数学背景不强的学生也能轻松理解和掌握。作者展示了如何使用训练数据来学习观察到的图像数据和我们希望预测的现实世界现象之间的联系，以及如何如何研究这些联系来从新的图像数据中作出新的推理。本书要求少的前导知识，从介绍概率和模型的基础知识开始，接着给出让学生能够实现和修改来构建有用的视觉系统的实际示例。适合作为计算机视觉和机器学习的高年级本科生或研究生的教材，书中详细的方法演示和示例对于计算机视觉领域的专业人员也很好有用。
传感器技术、微机电系统、微电子技术和无线通信等技术的进步，推动了无线传感器网络与RFID的产生和发展。 本书为读者提供了一个综合的技术指导，全书分为三大部分，第1部分介绍RFID的基本原理，例如，标签、阅读器、中间件、安全和服务。第2部分介绍WSN的基本原理，例如，路由、媒介访问控制、定位、聚类、移动性、安全和跨层*化。第3部分探究将RFID与WSN集成的规则和应用。 本书可作为通信、计算机类专业的高年级本科生和研究生教材，也可供相关专业的科学研究工作者和工程技术人员参考。
《群体智能优化算法及其应用》面向智能信息处理研究的前沿领域，针对群体智能优化算法及其应用中的关键问题，系统地讨论了新型群体智能优化算法以及群体智能优化算法在三维模型处理和可信软件测试中的应用，比较全面地反映了国内外在三维模型智能处理和基于搜索的可信软件测试领域的**研究进展。《群体智能优化算法及其应用》主要内容包括经典群体智能优化算法、社会认知优化算法、自然社会认知优化算法、细菌群体趋药性算法、混沌细菌群体趋药算法、三维模型多特征提取、基于证据和区间数的智能三维模型融合匹配识别方法、基于群体智能的文物三维模型全局**匹配算法、基于群体智能的三维模型配准算法、基于粒子群算法的测试数据生成及优化、基于改进粒子群优化的测试用例扩增方法和基于蚁群算法的组合测试数据生成与优化。
