人工智能:智能制造

本书从人工智能技术与先进制造技术融合的角度, 介绍了人工智能技术在产品设计与制造中的应用, 也就是智能制造技术, 着重介绍了定性立体建模和不确定性多学科设计优化等智能设计技术、设计理性知识建模和复杂产品研制工程知识管理等知识工程与管理技术, 以及智能装配序列规划和制造过程智能计算等智能生产与制造技术, 并结合具体示例介绍了相关技术方法的应用...

Scikit-learn机器学习详解:上

本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲解，选材典型，案例丰富，适合从事大数据、数据挖掘、机器学习等人工智能领域开发的各类人员...

Python机器学习

《Python机器学习》讲解未来人工智能技术中的机器学习，从入门知识到实践。全书分为“导入篇”、“基础篇”、“实践篇”三部分。 导入篇包括章和第2章的内容。章是关于Python的安装和语言的说明及阅读本书需要进行的准备等，“快速教程”中将对通过Python如何接触机器学习进行说明，章节末尾的“短文 深度学习是什么”中，会涉及到很近引人关注的深度学习的历史及其现状； 第2章中将概述机器学习的各个方面。 基础篇从第3章到第5章

图灵程序设计丛书Python深度学习入门(从零构建CNN和RNN)/图灵程

本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络。读者可以跟随本书构建和训练神经网络模型，从而解决实际问题。另外，本书着重介绍卷积神经网络和循环神经网络，并提供PyTorch开源神经网络库的使用方法，有助于学习构建更不错的神经网络架构...

混流装配线生产计划智能优化方法

针对混流装配线生产计划的智能优化需求，在概要阐述混流装配线及其生产计划内容的基础上，归纳混流装配线中的多种生产计划方式，介绍如何利用建模、分析和决策等一系列理论方法实现生产计划的智能优化方法体系，提升装配制造企业对多变客户需求的适应能力，为提高企业制造水平提供有益参考。全书分为10章，第1章介绍混流装配线中的生产计划体系；第2章总结混流装配线生产计划的现有优化方法；第3章提出混流装配线生产计划智能优化体系；第5至7章分别介绍智能优化方

智能机器人技术(安保巡逻处置类警用机器人研究实践)

警用机器人及其系统是大数据、云计算、人工智能、物联网等新技术的融合应用，是“云-网-端”架构理念在公安领域落地的装备形态。本书围绕智能机器人关键技术，讲述了警用机器人实战应用技术，如安保机器人关键技术、巡逻机器人关键技术、处置机器人关键技术以及警用机器人指挥控制技术。本书可供从事机器人教学和科研的人员阅读参考...

漫话人工智能:坂本真树老师带你轻松读懂人工智能

本书将读者群设定为普通大众, 旨在令不熟悉人工智能专业词汇、没有专业背景的普通读者也能够读懂本书。书中所选取的都是人工智能基础研究相关的代表性主题, 也是读者想要了解的问题, 如人工智能是什么时候出现的, 人工智能会超越人类吗, 什么易导入人工智能, 什么不易导入人工智, 怎样从信息角度来学习人工智能, 人工智能应用的领域有哪些等等...

智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用:principle, algorithm and

本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的工程实践经验，一方面，精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、工作原理和常见架构；一方面，深入地讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐系统中的应用场景、主要算法及其实现、工程实践案例。 全书一共12章，分为 四大部分。 第一部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推荐系统基础 首先介绍了概率统计与应用数学的基础知识，然后介绍了搜索和推荐系统的常识

深度学习与图像分析--基础与应用

本书分基础和应用两个部分深入介绍了深度学习应用于图像分析的基本概念、方法和技术。在基础部分，章介绍了神经网络与深度学习基础知识，在此基础上，第2、3、4、5章分别深入讨论了近年来深度学习在图像分类、对象检测、语义分割及图像生成等应用领域的相关技术和方法。在每个应用领域下，对相关技术和方法的核心思想与进化历程及发展脉络进行详细梳理和分析阐述，并对每个应用主题下的方法的性能进行了深入的比较与评价。在应用部分，第6、7、8、9、10章分别介

信息科学技术学术著作丛书Hadoop\Spark大数据机器学习/信息科学

人类已进入大数据时代。大数据是指具有海量（volume）、多模态（variety）、变化速度快（velocity）、蕴含价值高（value）和不准确性高（veracity）“5V”特征的数据。大数据给传统的机器学习带来巨大的挑战，已引起学术界和工业界的高度关注。Hadoop和Spark正是在这种背景下产生的两个大数据开源平台。本书重点介绍基于这两种大数据开源平台的机器学习，包括机器学习概述、大数据与大数据处理系统、Hadoop分布式文

神经网络入门与实战

本书共分8章，系统地介绍了神经网络盲均衡算法的基本理论及算法形式。首先分析了盲均衡算法的基本原理、均衡准则、评价指标以及与神经网络的结合机理。其次，系统研究了前馈神经网络、反馈神经网络、进化神经网络、模糊神经网络和小波神经网络盲均衡算法的基本原理，推导了算法迭代公式，并进行了计算机仿真。最后采用zigzag编码和前馈神经网络实现了二维医学图像的盲均衡...

掌控Python 人工智能之机器视觉

本书以开源的计算机视觉库OpenCV为基础，面向Python初学者讲解以视觉识别为代表的人工智能入门知识，以及包括图像处理、数据分析、神经网络在内的人工智能应用的基本实现方法。全书共8章，主要内容包括机器视觉、显示图片与视频、图像处理、图像特征检测、人脸检测、人工智能与机器学习、手写文字的图像识别、人脸识别与手势识别等。附录总结了OpenCV模块中的函数及方法...

掌控Python 自律型机器人制作

本书围绕自律型机器人三要素（感知、动作以及智能），面向Python初学者讲解自律型轮式机器人的基础知识与制作。全书共8章，主要内容包括自律型机器人的概念、机器人的运动方式、直流电机/舵机的控制、线控操作型机器人和遥控操作型机器人的制作、广播遥控机器人和网络遥控机器人的实现...

数据科学与商业分析 用机器学习与统计学优化商业决策

大数据和机器学习等的兴起使得商业分析领域越来越倚重数据科学。本书详细介绍了商业数据科学中的关键元素，汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和很好实践，内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量，以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应，为从事商业数据科学的数据科学家和商业人士提供了推荐工具。书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题...

无大脑的意识,机器的意识:脑神经科学的挑战

本书是一本关于人类智能和人工智能的科普读物。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。本书通过“意识的奇妙”“追逐大脑中意识的踪影”“意识的实验性研究——操作实验”“如何看待意识的自然法则”“意识是信息，还是算法”“大脑的意识和机器的意识”等章节，介绍了意识产生的机理、外

中国通信学会5G+行业应用培训指导用书深度学习程序设计实战

本书以Python语言和Tensorflow为工具，由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法，内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。本书重在研究代码背后深刻的计算机理论和数学原理，试图说明代码是对理论和思想的实现手段，而不是目的。学以致用是本书的宗旨，提高读者编程水平和动手能力是本书的目的。本书通过大量有

可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南

机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作、

图解人工智能

近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发推荐的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该领域打下基础。另外，书中设有专栏和“小贴士”，介绍了相关术语的背景知识，可帮助读者扩充知识面，进一步理解相关技术...

混合学习环境中协作知识建构策略研究

人机对话系统

深度学习原理与应用

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用，首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手，这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍，包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点，并附上应用样例，便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求，

OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战

本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章， 第1~3章， 介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供

AI芯片:前沿技术与创新未来

本书从AI的发展历史出发, 介绍了目前最热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片及相关算法、架构、电路等, 以及近年来产业界和学术界推出的一些引人注目的AI芯片, 包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等...

JavaScript深度学习

本书教你使用TensorFlow.js构建强大的JavaScript深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师, 也是TensorFlow.js的核心开发人员。你将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势, 掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念, 并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理, 构建并训练神经网络, 利用客户端数据优化机器学习模型, 开发基于浏览器的交互

Python机器学习:数据建模与分析

本书共13章, 对机器学习的原理部分进行了讲解, 对机器学习算法部分均进行了Python实现。除前两章外, 各章都给出了可实现的实践案例, 并全彩呈现数据可视化图形...

TensorFlow神经网络到深度学习

本书共12章, 主要包括内容有: TensorFlow软件、计算机视觉与深度学习、深度神经网络的基础、全连接神经网络、卷积神经网络、高级卷积神经网络、循环神经网络、对抗神经网络、其他监督学习、非监督学习、自动编码机、强化学习等内容...

智能硬件产品:从0到1的方法与实践:methods and practices from 0

这是一部从流程、理论、方法角度系统讲解如何从0到1设计与研发智能硬件产品的著作。作者是智能硬件产品领域的资深专家，曾就职于字节跳动和360等知名企业，主导和参与过的产品曾获得过德国iF设计奖、德国红点奖、美国IDEA奖、金点设计奖等设计大奖。 本书内容涵盖智能硬件产品的产品创意、市场分析、产品定位、用户研究、需求分析、概念生成与测试、工业设计、产品原型、定价决策、产品发布的全生命周期，不仅手把手教读者如何把产品做出来，而且还告诉读者

深度学习的驾驶意图识别

《深度学习的驾驶意图识别》主要介绍了Python基础知识、信号处理技术、机器学习基础、深度学习的驾驶意图识别、驾驶意图人机融合。书中运用小波理论、小波包理论、主成分分析法等对信号进行处理，并通过Python实现；介绍了深度学习模型循环神经网络、LSTM模型；同时还介绍了输入脑电信号对驾驶意图识别的试验，识别后的驾驶意图可运用到自动驾驶领域，辅助保障行车安全。本书可帮助读者更好地理解基于信号技术的深度学习的驾驶意图识别，更深入地理解并掌

人工智能.理论基础+商业落地+实战场景+案例分析

人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和生活，也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能，讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外，为了迎合时代热点，本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果，使读者了解当人工智能成为不可逆转的趋势，应该如何跟上时代的步伐。本书是一本不可多得的实战书，不仅具备很强的操作性，还具备一定的前

中国电子信息工程科技发展研究 深度学习专题

《中国电子信息工程科技发展研究深度学习专题》主要介绍了优选深度学习技术和产业发展现状及趋势，以及人才情况；阐述了我国的深度学习发展现状，包括基础理论、底层技术、应用技术和产业应用情况；重点介绍了我国深度学习相关的热点和亮点，包括AI芯片、深度学习框架、自动化深度学习建模、深度学习模型和行业应用等。同时对深度学习行业的发展和现状做了系统的总结，并阐述了下一步的趋势和影响。本书适合人工智能、计算机、网络通信、微电子等方面的本科生、研究生，

TensorFlow机器学习

TensorFlow是Google所的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。 本书适合

机器视觉从入门到提高

机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术，在现代制造中应用广泛，如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识，包括机器视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、机器视觉其他常用配件、数字图像处理知识及机器视觉算法平台软件M

智能制造服务技术

本书主要阐述了在服务型制造、社群化制造、云制造和产品服务系统等优选制造模式下面向产品全生命周期的智能制造服务特征表象和运行机理，构建了功能实现的层次框架，并分别从制造服务数据采集、智能计算与决策、生产性外包/众包的服务化、PSS的制造服务集成方案决策、智能制造服务的设计/运行与状态监控以及服务能力评估等方面进行了介绍...

元学习 基础与应用

本书介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法，以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用。本书共11章，分为两部分：元学习方法思想的介绍和元学习应用场景中模型的介绍。这些内容介绍了如何在元学习框架下融入强化学习、模仿学习、在线学习、无监督学习、迁移学习等，实现对实际应用中深度模型的改进，以适应复杂多变的实际任务...

人机共舞:大数据和人工智能在物流领域的应用

本书从物流业及大数据和人工智能的发展出发, 详尽介绍了物流概念的产生与发展、物流效率的飞跃、物流管理的突破、物流自动化的变革及物流智能化的未来...

人工智能

本书向读者介绍当代人工智能技术的入门知识,特别是以深度学习为代表的机器学习方法。本书主要内容包括人工智能在模拟人类视觉、听觉、语言、行为、思维五个方面的近期新进展,覆盖了当前人工智能应用很广泛的几个领域,包括人脸识别、语音识别、声纹识别、自然语言理解、机器人设计等。 本书介绍的很多算法都需要动手实践才能有更好的理解。读者可以下载本书的实验套件 (ht p://iok.storg),边学边做,才能真正领略人工智能的神奇与瑰丽。 aboc

移动深度学习

《移动深度学习》由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用到移动端运算领域，书中尽量避免罗列公式，尝试用浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书章展示了在移动端应用深度学习技术的Demo，帮助读者建立直观的认识；第2章至第4章讲述了如何在移动端项目中应用深度学习技术；第5章至第8章的难度略大，主要讲述如何深入地调整框架，适配并定制自己的框架。《移动深度学习》适合移动端研发工程师阅读，也适合所有对移动端运算领域感兴趣的朋友阅读...

自然语言处理入门

这是一本务实的入门书，助你零起点上手自然语言处理。 HanLP 作者何晗汇集多年经验，从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信 息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。 随着本书的学习，你将从普通程序员晋级为机器学习工程师，很后进化到自然语言处理工程

从零解说人工智能:结构原理及其应用:ゼ口からわかる人工知能のし

谷歌围棋人工智能AlphaGo与李世石的人机大战受到广泛关注，那么，人工智能到底是什么？它的发展怎样？这本书给你解答。...

智能系统与技术丛书PYTHON深度学习:基于PYTORCH

深度学习是人工智能的核心，随着大量相关项目的落地，人们对深度学习的兴趣也持续上升。不过掌握深度学习却不是一件轻松的事情，尤其是对机器学习或深度学习的初学者来说，挑战更多。为了广大人工智能初学者或爱好者能在较短时间内掌握深度学习基础及利用PyTorch解决深度学习问题，我们花了近一年时间打磨这本...

重估:人工智能与人的生存

本书从人工智能与人的生存这个大的命题出发，围绕人工智能与人的生存、生活及发展这三个维度而展开，进行了较为全面的论述，对人们日常生活中的人工智能运用的一些困境和出路进行了分析，带有一定的人工智能知识的科普目的，以化解人工智能时代人们生存的忧虑，从而促进人们以更加积极的心态、更充分的准备应对人工智能时代的到来...

机器学习中的数学

《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书, 本书从机器学习中的数学入门开始, 以展示数学的友好性为原则, 讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。《机器学习中的数学》共19章, 分为线性代数、高等数学和概率3个组成部分。第1部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯—诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹

工业机器人精度补偿技术与应用

本书详细地介绍了工业机器人精度补偿的基础理论和关键技术, 主要内容包括: 机器人运动学模型建立方法和机器人定位误差分析、机器人运动学模型标定方法、机器人非运动学标定方法、机器人最优采样点规划方法。并进一步阐述了飞机装配自动制孔系统中工业机器人精度补偿技术的应用方法, 以验证该技术的有效性...

视觉仿生学原理与应用

本书主要介绍视觉仿生的原理、技术与应用, 在详尽分析人眼、鱼眼、鹰眼、蛙眼、蝇眼、蛇眼、鲎眼、猫眼等生物视觉原理的同时, 深入阐述视觉仿生技术的新成果...

Photoshop-CC从入门到精通

海量精彩实例，多个综合案例，图解详细步骤，轻松上手学习13个专题精讲 220分钟视频教学 大量行业实例 案例同步素材边学边做，零基础轻松玩转Photoshop【知识精选，PS图像处理与合成技术全掌握】修图 抠图 图层 调色 蒙版 通道 路径 文字设计 滤镜 Web图形 自动化处理 3D【图解操作，典型行业案例分步演示更易学】大量的知识操作和案例精解展现各种典型的行业案例，全程图解，新手学习更容易【配图美观，精准表达

智联世界

本书汇聚2019世界人工智能大会期间海内外重要嘉宾现场分享的内容精华, 集聚了顶尖人工智能科学家、企业家的精彩发言, 探讨应对新时代下人工智能为人类社会带来的机遇与挑战, 完整呈现人工智能的远景、生态、技术、产业、生态等方面最新观点, 展望未来智能世界的无限可能, 为相关专业人士和广大读者理解把握人工智能、推动我国新一代人工智能健康发展提供有益参考...

Spark深度学习指南

本书开头部分讲了如何按照深度学习的需求来配置Apache Spark, 以实现不同类型的神经网络, 接下来讲述了在分布式环境中实现深度学习涉及的常见和不那么常见的需求...

机智大时代:在智能机器人的老巢:in the lair of intelligent rob

引领高科技时代的是智能机器人，它已经走进了我们的生活，可能会干预、改变甚至影响我们的生活；它是一把双刃剑。人类和机器人将以怎么样的方式共存，我们如何适应它们，值得关注。 探底智能机器人的起源 寻觅智能机器人的脚印 预见智能机器人的走向...

智能科学与技术丛书数据流机器学习:MOA实例

本书首先简要介绍了机器学习的主题，包括大数据挖掘、数据流挖掘的基本方法，以及一个简单的MOA示例。接下来针对sketch技术、分类、集成方法、回归、聚类和频繁模式挖掘进行了更详细的讨论。本书很后讨论了MOA软件，涵盖MOA图形用户界面、命令行、MOA API的使用以及MOA中新方法的开发。对于那些想要使用数据流挖掘的读者、数据流挖掘的研究人员，以及想要为MOA创建新算法的程序员来说，本书将是一个重要的参考指南...

人工智能算法(卷1):基础算法

算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全书共10章，涉及维度法、距离度量算法、K均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章都配有程序示例，GitHub上有多种语言版本的示例代码可供下载。本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者阅读参考...

深度学习图解

深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。 《深度学习图解》指导你从*基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用

深度学习与目标检测

本书侧重对卷积神经网络的介绍, 而深度学习的内容不止于此。所以, 作者将深度学习分别为有监督学习、无监督学习和强化学习三类, 将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、 生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别, 并分别对其原理进行了概括性的讲解...