全面梳理无人驾驶技术之作！ 适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者，以及相关人士阅读。 无人驾驶技术概览 无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法 深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用 无人驾驶安全等多个主要技术
机器学习从入门到入职——用sklearn与keras搭建人工智能模型
学习路线清晰：从整体上对机器学习的知识架构行整理； 理论实际结合：以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的理论行代码实现； 门参考：包含机器学习岗位职技巧。
推荐序 随着全球化市场激烈竞争与高科技日新月异发展，加之老龄化社会到来、劳动力成本不断攀升与用工短缺以及生态环保压力等，社会发展与产业结构呈现出新概念、新业态、新动力、新格局的特征。与此同时，新一波的科技浪潮也比人们想象的要快，并在不知不觉中，从实验室走了工业、走向了社会、走了生活。其中智能机器人技术是这一科技浪潮的推动力之一，它也是互联网、大数据、传感器、人工智能与微电子、新材料、新能源交叉融合发展产物。世界各国将智能机器人作为智能制造的基础、国防智能化武器装备的重要支撑、战略新兴产业培养发展不可或缺创新技术支撑，纷纷将突破机器人技术、发展机器人产业摆在本国科技发展的重要战略地位。美、日、韩、欧等国家和地区都非常重视机器人技术与产业的发展，将机器人产业作为战略产业，纷纷制
深度学习是当前的热门，它是机器学习的一部分。在庞大而复杂的数据应用中，深度学习取得的效果非常吸引人。同时，R编程语言在数据挖掘人员和统计人员当中非常流行。本书将深度学习和R语言两者结合起来，帮助你解决深度学习实战中所遇到的各种问题，并且教会你掌握深度学习、神经网络和机器学习的高级技巧。本书从R语言中的各种深度学习软件包和软件库手，带领你学习复杂的深度学习算法。首先，从构建各种神经网络模型始，而后逐步过渡到深度学习在文本挖掘和信号处理中的应用，同时还比较了CPU和GPU的性能。阅读完本书，你将对深度学习的架构和不同的深度学习包有一个比较深的理解，能够为你今后碰到的项目或问题找到合适的解决方案。本书的主要内容·使用TensorFlow、H2O和MXNet构建·不同应用领域的深度学习模型·分析深度玻尔兹曼机·建立和分
一直以来，作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法，以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中，他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料，价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习，充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动，如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。
云计算与智能交通系统的完美契合。学习、实践一体化，助力于智能交通系统工程项目的教学与发。
一本书讲透ChatGPT的前世、今生与未来，实现从AI小白到高手的化。 重磅专家力荐：著名经济学家朱嘉明作序，北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任喻国明，畅销书《暗知识》作者、师从人工智能鼻祖伯纳德 威德罗的王维嘉博士，等倾情推荐。 聚焦前沿热：揭秘以ChatGPT为代表的大语言模型爆火背后有哪些原因？有何时代价值与意义？ 描绘应用蓝图：大语言模型给哪些产业带来了福音？相关技术究竟能派上什么用场？ 远瞻行业风险：机遇来临之际还将迎来哪些挑战？我们该如何应对？
本书包含PyTorch基础知识 实战案例两部分 提供notebook，方便读者交互性学习 梳理PyTorch基础知识及重、难 翔实的案例，案例包括Kaggle竞赛中经典项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务 配套源代码文件供下载、读者交流QQ群
本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法，按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序，系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容，力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面，并在内容上进行精心编排，以着眼于综合开发能力的提高。
和谐人机环境是计算机理论和技术的一个重要的发展方向，也是当前计算机研究的一个热点领域。
今天的青少年*需要教授的能力是什么？不是应付各种考试的应试能力，而是他在一生中*需要运用到的：从小到大形成的创新思维与实践能力。教育不是为社会机器塑造一个合适的螺丝钉，而是倾听孩子的声音，帮助他成为自己，帮助他在未来生活中，找到自己想要的幸福。创客教育对青少年的培养着力于提高学生解决未知问题的能力，没有标准答案，所有问题都需要自己去探索、讨论、总结、升华，让学生真正参与到创新与实践的过程，并在此过程中获得自我提升与历练，找到未来的方向。本书的创客教学模式融合了STEAM(科学、技术、工程、艺术、数学)教学理论，通过创意电子设计的教学指导，让青少年的创造力、学习力、执行力、组织力、表达力为主体的五维能力得到综合提升。本书采用项目型研究课题的教学模式，通过完成逐步进阶的项目课题，让不同认知
117个案例+65个习题+超过22小时多媒体视频教学，赠送超值多媒体语音教学视频：提供《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》PP了课件和所有案例的源程序；提供MATLAB软件的多媒体教学视频，时长超过7小时；提供与《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》内容配套的多媒体教学视频，时长超过15小时。
新一代人工智能技术基础理论著作 人工智能、智能控制热研究著作 本书的出版将为相关领域工作人员有效地把握先值迭代的研究动态与最新发展现状提供有益参考。 本书内容丰富、结构清晰、由浅深、分析透彻，既可作为智能控制、强化学习、优化控制、计算智能、自适应与学习系统等领域研究人员和学生的参考书，又可供相关领域的技术人员使用。
咖哥继AI Agent之后的又一力作，给程序员最实用的RAG实战课 从零始，一步步搭建个人和企业的知识库 不使用任何框架，深解析RAG的十大组件，纯手工造RAG系统 基于DeepSeek、LangChain、LlamaIndex、源嵌模型和Milvus的知识库构建指南
读者对象：本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验，或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的发人员。 本书是一本深度学习实践指南，聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现，不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码，详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。第1章介绍使用PyTorch行深度学习的方法和PyTorch的基本API；第2章演示如何构建一个简单神经网络；第3章深探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统；第4章介绍基于PyTorch构建的CNN；第5章介绍RNN并探讨序列数据处理；第6章详细介绍生成对抗网络（GAN）；第7章介绍强化学习；第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
本书对智能制造理论、政府政策推动、企业*实践等三个维度行有机整合，力求为读者展现全球智能制造恢弘演化的立体画卷。通过大量的理论前沿、客观数据和管理事实，更加具体且直地描述智能制造的发展与实践，并给出了全球*产业 汽车制造的中外实践，以及国家竞争能力典型代表 国防军工的*创新应用。
作者基于近20年人工智能与*化控制的研究积累，用通俗易懂的语言系统梳理了人工智能发展过程中的几次人机大战里程碑事件，从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论与未来应用前景。 人工智能技术近年来取得指数级的步，甚至可以通过自我博弈超越人类的经验。人工智能和人机博弈技术的本质是什么？它们背后的方法学和思维方式又是什么？算力、算法、数据与博弈论思想的融合能够研究与分析哪些复杂问题？ 国际象棋领域诞生了深蓝，围棋领域诞生了AlphaGo，更复杂、更灵活、更加不透明的博弈对抗系统又会诞生谁？它何时能够超越人类*水平？ 未来人工智能到底是人类的伙伴还是对手？它将如何颠覆我们传统的思维方式和决策体系？ 博弈 AI 的结合之后将对我们的社会带来哪些变化？ 针对这些问题，本书给出了有深度的见解，给您有益的启迪。
热话题。元宇宙是社会热话题，如何从概念引申到具体行业的应用，一步加深和深化大众对元宇宙的理解，本书可能从更加具体的维度诠释了这一。 创新性。作者在本书中提出的 元宇宙 ，是对元宇宙概念的扩展和延伸，角度比较新颖，有一定创新性，让读者对元宇宙体系有更深切的认识。 抢占先机。就目前来看，市场上暂无 元宇宙 概念的书。本书如果能在较短时间内出版，就抓住了关于这一话题的先机和制高。
《华尔街日报》**商业书籍、《科克斯书评》**书籍、围《洛杉矶时报》科技图书奖、加州大学伯克利分校全体教师及新生书。 《连线》杂志联合创始人凯文 凯利、连机发明者丹尼尔 希利斯、Boing Boing网站联席主席科利 多克托罗、《纽约时报书评》《波士顿环球报》《经济学人》《西雅图时报》《卫报》等多家媒体联袂推荐！ 代码如何管这个世界呢？通过追溯从艾伦 图灵的一维模型如何发展到约翰 冯 诺依曼的二维实现，《图灵的大教堂》提出了一系列关于当下的三维数字宇宙可能走向何处的预见性看法。 湛庐文化出品。
1 作者本身也是从小白始门深度学习的，无论从书中内容，还是讲解思路，以及语言风格，均适合你从零始深度学习这个充满魔力的世界。 2 实例简单而不简约，用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。 3 虽然是一本门教程，但是对原理的讲述也不含糊，清晰易懂，让读者能知其然且知其所以然。
1.本书引用国内外大量理论研究和实践经验，内容翔实。 2.本书作者有数百家企业的服务经验，对于数字经济的背景、发展及相关框架有着非常清晰的认知。 3.本书从少见的经济学视角出发，而非常见的产业视角，为读者提供了不同维度的数字经济概念。 4.本书语言通俗易通，可以面向各类读者，无论是初学者还是研究者。
MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单，实例丰富，详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法，用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
通过本书，你将学会如何使用TensorFlow行移动端机器学习应用的发，以及了解如下内容： ● TensorFlow对移动平台支持的起源和思路 ● TensorFlow对硬件加速技术的支持 ● TensorFlow Lite的架构和实现原理 ● TensorFlow在各种移动平台和嵌式平台上的发实例 ● 基于TensorFlow和谷歌云行机器学习的方法 ● 基于TensorFlow的机器学习服务框架 ● 基于TensorFlow的各种源技术和工程实践
本书从算法设计策略和算法应用两个方面介绍了几类常见算法，包括蛮力法、分治法、贪心算法、动态规划、回溯法和分支限界法等，各章内容在编排上知识难度由浅深，讲解分析循序渐，以帮助读者理解算法的基本概念，掌握算法的关键设计步骤和了解算法适用的问题。
系统整合人工智能技术与计算机视觉理论，兼顾基础原理与前沿展。 内容涵盖传统视觉算法与现代智能技术，全面呈现计算机视觉的技术演脉络与核心方法论。 概念表述严谨清晰，技术解析深透彻，配套案例真实典型。 本书既可作为高等院校计算机视觉、人工智能相关专业的核心教材，也可作为科研机构展视觉算法研究的参考手册；既适合初学者建立系统的知识框架，也能为工程师提供前沿技术的工程化落地思路。无论是教学科研、学术攻关还是技术研发，本书都是计算机视觉学习者与从业者值得信赖的知识指南与实用工具。
适读人群： 本书可以作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 十余年深耕智能语音处理的研究结晶 人工智能在语音处理领域的应用成果
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
分身的代感：分身即自我，分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身，结合作品和案例，讲述了艺术创作媒介的演变，视角独特。 书中大量理论结合案例，融合哲学、生物学、人类学等诸多学科，对元宇宙艺术的创作者、服务者、研究者和投资者，都极具参考和启发作用，本书可谓元宇宙艺术史的篇之作。 全书用哲学的思维方式，科学的逻辑架构，来解构元宇宙艺术。有别于绝大多数元宇宙相关的书将 元宇宙 物化或概念化，本书将元宇宙放在人类感知与创造的发展脉络中，作为意识形态完善及提升的阶阶段。 清华大学美术学院教授李睦作序推荐。
1. 武汉市一线教师写作，适合校园展创客教育使用。 2. 以掌控板和mPython代码编程为支撑。 3. 图书结构合理，难度适中，适合中小学校学生学习。
适读人群： 人工智能，尤其是机器学习相关领域的研究者； 有相关项目发需求的软件工程师； 高校信息学科或相关交叉学科的教师； 高校计算机、软件、电子、自动化相关专业的三、四年级本科生及研究生； 其他了解一定人工智能基础的学习者和对此感兴趣的爱好者。 （1）作者专注于数据缺失值填补的研究和实践多年，参与大量项目，期刊发表相关论文若干，经验十分丰富。 （2）传统的数据缺失值填补方法是基于统计学的，本书是基于*新的人工智能技术机器学习的，填补该领域空白。 （3）作者创新性地提出了基于神经网络和TS模型的缺失值填补方法，大幅提升填补效率。
（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾 （2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐
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