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。
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。
◎畅销书《幸福的陷阱》作者哈里斯博士作品。 ◎基于纳承诺疗法（ACT），在患病、失业、离婚、丧亲、重大意外等艰难时刻，帮助你处理痛苦情绪，跳出生活的陷阱，勇敢前行。
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演历程行系统化阐述并行实战讲解。
采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络，这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下，解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始，展示了如何使用Keras行深度学习；从加载数据到拟合、评估模型获得*性能，逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下，你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外，本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例，可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书，你将学到： 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神
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。
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
（1）极验AI 图项目团队倾力之作 （2）资深图神经网络专家多年研究和实践总结，白翔、俞栋等学术界和企业界领军人物强烈推荐 （3）从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，理论与实践相结合 作者亲授 图神经网络 直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放 PPT获取方式： 1.微信关注 华章计算机 （微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
本书系统介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的方法做了系统的归纳总结，包含大量案例，深浅出，实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括： 对抗样本相关的深度学习背景知识，如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白盒攻算法与黑盒攻算法。 对抗样本在目标检测领域的应用。 对抗样本的常见加固算法。 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。 如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，行攻防对抗
★立足企业战略管理系统建设。案例覆盖金融、地产、高科技、医药等30个行业,分享国际公司战略咨询经验，推动中国本土企业战略落地。 ★本书兼备全球经典战略管理思想和中国企业战略管理*实践，简捷高效助力初创企业快速成长。 ★本书提出的战略三环方法论，融合了战略咨询与企业内部战略管理的实战经验，并提供大量真实案例和工具指引，易懂易学。 ★丝路视觉集团董事长李萌迪、金地集团副总裁徐家俊、珠海金控集团副总裁秦军、罗兰贝格前中国区合伙人刘则治、美世（Mercer）前中国区总裁张世东、光辉国际（Korn Ferry）全球高级合伙人张军照、华为公司薪酬管理部部长陈萍联合推荐。
读者对象：机器学习工程师；数据挖掘从业者；数据科学家；信息安全领域的学生和从业人员。 讨论机器学习中的安全性问题，即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻方法以及对应的防御方法。
本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架行大数据分析与挖掘的方法，配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境、思维导图和答疑服务。
读者对象： 1、人工智能领域的技术工程师，尤其是机器学习和深度学习领域的工程师； 2、高校人工智能专业学生、教师以及研究人员； 3、希望了解人工智能尤其是深度学习的技术工程师和产品经理。 （1）本书由百度官方出品，PaddlePaddle总架构师共同创作。 （2）百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐 （3） 内容全面、由浅深、注重实践 ，结合新近PaddlePaddle技术版本，详细讲解了PaddlePaddle的技术和原理，以及如何从零始快速掌握深度学习。
元宇宙 概念为何突然爆火？Facebook、谷歌、微软都在元宇宙中做了什么？元宇宙将为个人生活带来哪些变化？我们如何利用元宇宙发展创新？本书，你所有关于元宇宙的疑问将会一一揭晓。在现实中不可能的事情，在元宇宙时代，是可以想象和实现的，可以用完全不同的视角来探索和解决现在的问题。元宇宙是多重技术叠加的平台，是 虚拟融合技术x数据技术x网络技术x人工智能 的复合体，元宇宙应用将在可以展望的将来扩展到产业的全领域。人们穿戴上可视设备便可登陆元宇宙，实现VR实景看房、线上参与音乐会、云看展云逛博等等。未来，元宇宙将深刻影响到人们的生活方式。
如果你什么也不懂，那就从这本书开始。
1.机器学习门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深浅出讲解机器学习应用和工程实践。 2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程 3.从零始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。 4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际发中。 5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
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
本书重介绍因求解大规模问题十分有效而风靡机器学习界的交替方向乘子法,该方法可以广泛应用于机器学习的优化求解，尤其是分布式凸优化问题。
本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材
人工智能相关领域面试、笔试、经验心得、算法、考、难、真题解析一应俱全，获取高薪 在这里，有面试笔试常见技巧的提炼与总结； 在这里，有面试笔试高频人工智能领域相关知识的整理与剖析； 在这里，有面试笔试历年人工智能领域相关真题的解答与拓展。
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
《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。
Python是一门通用型编程语言，也是一门相对容易学习的语言。因此，数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时，经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web发之间的鸿沟。本书重讲解在Web应用中实现预测分析功能的难，重介绍Python语言及相关框架、工具和库，展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念，学习如何将数据部署到用Django框架发的Web应用；还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。随后，你将一步探索功能强大的Django框架，学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用，它可是用机器学习算法驱动的！本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对发智能（具备预测功能的）Web应用感兴趣，或正在从事相
针对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题，以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题，本书作者做出了不懈探索。一是选材上，不仅分别单独讲授人工智能和大数据，还突出两者相结合的内容。二是内容上，突出浅显易懂，繁杂的数学推导适当做减法，宏观的介绍和实战技能适当做加法。三是结构上，由浅深，由宏观到比较围观，由基础知识到新技术，由理论到实践。本书主要突出优如下。1.知识覆盖全。对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍，保障读者知识体系的完整性。而目前市场上相当同类书只涉及本领域其中的几个问题，使读者不能较好得从宏观角度来体会大数据和人工智能的技术。2.知识覆盖新。紧跟本领域zui新研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工
《国家智能制造标准体系建设指南（2016年版）》的权威案例解读，工业和信息化部部长作序推荐。
美国国家技术奖获得者、奇大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析 人工智能 创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书行深度评。
《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。
脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作！ 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 ！看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景！ 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐！清华大学心理学系主任彭凯平，英特尔中国研究院院长吴甘沙，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥，2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐！ 湛庐文化机器人与人工智能系列。
本书注重算法理论与实际案例相结合，将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现，并通过案例让读者掌握预测模型的应用。 本书源码下载地址：https://github.com/cador/Predictive-Practice-With-R
一线资深技术专家撰写，凝结其自身多年的实践经验，深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具：Caffe和TensorFlow，并且初步探讨强化学习的基本原理和应用
1.TensorLayer是一个基于TensorFlow的深度学习发工具。其透明，灵活，高性能的特，使得它得到了大量初学者乃至资深发者的青睐。TensorLayer获得了ACM Multimedia颁发的2017年度*源软件奖。 2.本书是在帝国理工学院计算机系终身教授郭毅可的领导下，由TensorLayer创始人领衔，TensorLayer主要发团队倾力造而成，作者全部来自一线人工智能研究员和工程师，为读者提供了一次非常美妙的AI之旅。 3.本书案例是作者们经过精心挑选后写作的，其中不乏诸如，价值上亿美金的超高分辨率复原、已实际应用在医学上的图像语义分割等黄金案例，值得初学者和研究者们学习参考。 4.本书作者额外提供了案例使用的模型，请到http://www.broadview.com.cn/book/5059下载使用。
工信部声称，机器人自动化将是实现 中国制造2025 这一目标的重要工具。中国迎来机器人大发展时代。 ★★从应用需求角度出发，淡化理论，建立工业机器人系统集成的整体概念★★ 本书从工业机器人应用的角度出发，全面地介绍了几款多用途机器人在通用行业的典型应用，内容包括：水平多关节机器人贴标（四轴）、装配机器人（六轴）、视觉贴合机器人、搬运机器人和机器人CNC技术发。内容涵盖工业机器人的基本知识及相关硬件技术、设计理念及实施过程，然后给出完整的操作流程和设计要领。
1. 本书去繁化简地对深度学习的理论知识行梳理，并对算法实现做出浅显易懂的讲解，方便初学者学习。2. 本书精心挑选大量深度学习的案例，通过启发式的自学模式，使读者由浅深地学习并掌握常用的深度学习模型，快速行实战，为一步使用源深度学习平台与工具提供扎实的理论与实践基础。
1. 人工智能属于当前社会各界关注的热，本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响，有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质，把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书，能够结合我国的实际和政策，更有指导意义。
神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断，客户
国内外服务机器人研发展、服务机器人创业团队未来两三年服务机器人市场发展
谷歌 AlphaGO 战胜李世石，标志着机器智能新时代来袭 人工智能火热来袭，未来 5 年，人工智能会怎样改变我们的生活？未来 15 年呢？ 人工智能的下一个 BAT 会在什么领域产生？ 科技大咖倾情推荐，内容涵盖人工智能前沿研究热与发展趋势 分享许多知名学者专家难得的不同角度与侧面认识追求 产生了对人工智能未来发展的天马行空想象空间与好奇 将机器人、无人车、深度学习、大数据、虚拟现实等智能技术的变革结合起来，将预示一个大时代的到来，即所谓的 超智能时代 。《新智元：机器 人类 = 超智能时代》深分析了人工智能时代的技术和发展、机遇和挑战，带我们提前走超智能时代。
机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇，是在机器人设计制造领域的两个不同平台，是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南，能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节，为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。
1）通俗性 每章的标题就是对该章内容的高度概括，在下来的内容中对其行的解释已尽可能做到了准确、翔实。 2）完整性 本书从终端安全的科学内涵、技术解析、关键要素、实现细节到具体应用案例都行了周详的论述。 3）实用性 本书紧密结合应用实际，从安全需求、科学分析到技术支持、应用实践等各方面行分析和论述。
微软搜索技术部门高级研发工程师实战经验分享 从源代码的角度深剖析Storm设计与实现 学习如何实现和高效利用“实时的Hadoop” 大数据处理是当前计算机科技的热，而流式实时大数据处理更是这皇冠上璀璨的明珠。实时流数据处理在搜索引擎、社交网络、电商网站、广告平台等领域有着相当广泛的应用。Storm是极其高效、灵活、高扩展的流式数据处理平台。它被Twitter、Taobao、Yahoo、Groupon等公司采用。 本书由微软公司互联网工程院经验丰富的一线程序员操刀编写，包含很多实战经验和使用心得，很好地结合了代码分析和应用实例。本书对于行流式数据处理的研究、Storm的深理解以及实际应用都有很好的参考价值。
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