本书是微软推出的 AI for Beginners 系列课程的中文版，专门为希望进入 AI 领域的初学者设计。本书提供为期 12 周、共24 堂课的系统学习路径，每堂课配有 Jupyter Notebook 实践笔记本，附带测验与练习，中文版还在 Gitee 上托管了课程相关的 Notebook，便于读者在实践中掌握人工智能的核心概念和应用。 书中涵盖如下内容：AI 历史与发展，探索人工智能从符号到深度学习的演变；神经网络与深度学习，使用 TensorFlow 和 PyTorch 框架讲解神经网络的基本原理及应用；计算机视觉与自然语言处理，学习图像识别和文本分析技术；其他 AI 技术，如遗传算法和多智能体系统等。 本书适合 AI 爱好者、初学者，以及相关专业的学生、老师阅读，不需要复杂数学背景即可轻松入门，通过实战项目提升操作能力。

本书主要介绍和探讨计算机视觉的一系列核心主题，包括相机成像，图像处理、分析和感知，三维重建等。首先介绍了相机模型、成像过程以及图像的颜色模型、照射模型、渲染模型等；然后系统性地介绍了图像滤波、特征提取、图像和视频感知与理解等多种任务，不仅详细讲解了各任务中的经典方法，还全面地介绍了前沿的基于深度学习的方法；最后介绍了三维重建中涉及的几何原理、重建步骤以及基于深度学习的新方法。 本书针对每一个核心问题单独成章，并着重讲解基本概念。通过大量的彩图，帮助读者理解问题。适合作为本科及研究生的计算机视觉和数字图像处理课程的教材，并且可以作为深度学习课程的参考书。同时，也可供对计算机视觉感兴趣的相关专业人士参考。

机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。 作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策 比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么 在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。

通过一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。这本畅销书采用具体示例、小化理论和生产就绪的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。 在更新的第3版中，作者Aur lien G ron探究了一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步推进到深度神经网络。书中的大量代码示例和练习有助于你学以致用。你需要具备一定的编程经验。

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和*控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于*控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。

本书分类《机器学习导论》面向机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学习，数值优化方法等。 本书可作为高等学校相关课程的教材，也可作为研究生及对机器学习感兴趣的科技、工程技术人员的参考用书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

本书结合“潜龙”系列深海自主水下机器人，深入浅出、图文并茂、系统全面地介绍了自主水下机器人的相关理论、技术、方法和应用，主要包括自主水下机器人的发展历史和现状、总体技术、结构、能源与推进、电气控制、导航、路径规划、运动控制、应急安全控制、布放回收、实际应用等方面的技术理论和工程实践。

《人工智能算法在数值求解复杂系统中的应用》以较简明的方式介绍人工智能算法在数值求解复杂系统中的基本方法及*新进展。*先从人工智能与机器学习的基础算法开始讲解，包括*基础的反向传播神经网络模型和一些**的机器学习算法的基础及其原理。然后从一阶常微分方程初值问题引入，分别介绍常微分方程、偏微分方程以及积分微分方程数值求解的**算法。随后分别研究反向传播神经网络、极限学习机算法、*小二乘支持向量机算法以及深度学习算法如何用于数值求解复杂系统中的微分方程。相较于**的基于迭代算法的微分方程数值计算方法，这些基于人工智能与深度学习的计算方法可以更加高效且更加准确地得到复杂系统的数值解。

本书系统地总结了作者自1994年以来关于无模型自适应控制理论和应用的研究成果。无模型自适应控制是仅利用受控系统的输入输出数据进行控制器的设计和分析，并能实现受控系统的参数自适应控制和结构自适应控制的一种理论与方法。主要内容包括：伪偏导数、伪梯度向量和广义Lipschitz条件等新概念；非线性系统的动态线性化方法；无模型自适应控制；无模型自适应预测控制；无模型迭代学习控制等控制方法；以及相应的稳定性分析和典型的实际应用。同时也包括：无模型自适应控制系统的对称相似结构构想、复杂互联系统的无模型自适应控制、无模型自适应控制与其它控制方法之间的模块化设计、无模型自适应控制的鲁棒性等若干重要问题。

本书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。本书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。

波浪驱动水面机器人技术作为一个前沿研究热点，其出现不过十五年，而国内研究起步于2012年。本书系统、深入地总结了作者近年来在波浪驱动水面机器人技术领域的主要研究成果与工程实践经验，凝练并深入探讨了波浪驱动水面机器人基础技术问题。全书共6章，内容主要包括波浪驱动水面机器人的推进机理分析、总体设计、运动建模与预报、运动控制以及应用分析。

机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成，共分为三大部分。第1～3章为*部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和*化方法），以及机器学习中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第21章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决方案。此外，附录A给出各种

如果你想从程序员转行做人工智能专家，这是一个理想的起点。基于Laurence Moroney非常成功的AI课程，这本介绍性的书提供了一个动手操作、代码优先的方法来帮助你建立信心，同时学习关键主题。你所需要的只是使用Python及其用于数据和数组处理的经验。 你将学习如何实现机器学习中常见的场景，包括计算机视觉、自然语言处理(NLP)和针对web、移动、云和嵌入式运行时的序列建模。大多数关于机器学习的书都是从大量的高等数学开始的。本指南提供了让您直接使用代码的实用经验。