原Bootstrap畅销书重磅升级，核心案例移植到Bootstrap4； 注重实践应用，作者融多年教学经验和前端发经验于一体； 每章配完整的案例，微课视频、项目指导、教学PPT等资源辅助教学。
《元宇宙：产业布局新趋势》立足于元宇宙的分支技术与产业布局，详细全面地介绍了元宇宙相关的产业经济学内容
原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书，全彩印刷，效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际，剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。
1.知识丰富实用。基于人工智能发平台实现，帮助读者行人工智能模型的自我创作，激发读者对人工智能的兴趣，学习人工智能知识，明确人工智能要素，掌握人工智能技术应用流程。 2.内容详细，讲解可靠。本书深浅出地讲解了人工智能发平台的相关内容，涉及理论介绍、平台特、平台优势、发案例以及相关配套的赛事等。 3.理论与实践相结合。不仅介绍人工智能发平台相关技术的基本应用和实现，而且讨论多种实际应用场景，帮助读者真正理解并应用到实际发中。
全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际发水平 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践，还对深度学习的基础知识行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐：从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解，逐步深其算法原理和模型构建等核心技术，最后行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合实践：不仅深剖析机器学习的常用算
随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展，人工智能已广泛应用于各行 各业，把人工智能技术作为大学教育的通识课程，已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程，这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上，结合通识课程的要求，编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。
人工智能不仅赢得了围棋的*对决，而且随着 2018年10月25日一幅由AI绘制的名为《埃德蒙 贝拉米肖像》的画作，在美国纽约佳士得拍卖行以43.25万美元的价格售出，人工智能技术也里程碑式地绘画艺术市场。那么，想了解AI技术是如何完成绘画艺术创作的呢？本书为你揭其中利用生成对抗网络（GAN）技术行绘画的奥秘。 《生成对抗网络门指南》是一本结合了基础理论与工程实践的 GAN门书籍，深浅出地讲解了GAN的技术发展以及各种衍生模型。本书面向机器学习从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能爱好者，书中包含GAN的理论知识和代码实践。通过阅读本书，读者可以理解GAN的技术原理与实现方法。
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说，从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本原理，并
中国人工智能学会副理事长焦李成先生推荐中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏博士作序推荐源自前华为技术专家的集大成之作人工神经网络的大师级学院派作品聚焦于原理讲解 不涉及编码实现 旨在传授纯粹的人工神经网络知识近年来，人工神经网络又一次成为了人工智能领域的研究热。随着研究工作的不断深，人工神经网络在图像识别、语音识别、自动语言处理、自动控制、数据挖掘、预测估计以及生物、医学、经济等领域取得了越来越多令人惊叹的成功应用。本书采用了浅显易懂、简洁明快的风格来讲解人工神经网络的原理性知识，其内容涵盖了生物神经元的基础知识、关键的数学知识，以及多种常见而典型的人工神经网络模型，如感知器（Perceptron）、多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络
（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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