深度学习作为人工智能领域的“排头兵”，将在未来的新一轮产业升级中起到至关重要的作用。本书以“理论＋实践”的形式帮助读者快速建立深度学习知识体系，不仅能在算法层面上理解各种神经网络模型，而且能借助功能强大且极易上手的Keras框架，熟练地搭建和训练模型，应用于解决实际问题。全书共12章，内容涵盖入门深度学习的绝大部分基础

近年来机器学习取得了长足的进步。深度学习系统使得一些以往不可能实现的智能应用成为现实，推动了图像识别和自然语言处理的巨大变革，也成功识别出了数据中的复杂模式。Keras深度学习库为使用R语言的数据科学家和开发者提供了处理深度学习任务的工具集。《R语言深度学习》基于强大的Keras库及其R语言接口介绍了深度学习。本书源于

本书将人工智能的理论、实践和创新型相结合，实现了先进性与新颖性并举，内容涵盖了图像、语音、文本和□□等人工智能技术广泛应用的多个领域，涉及识别、分类、检测、预测、跟踪和三维重建等多类试验任务。内容与理论教学相呼应，注重趣味性，极具实操性。

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。《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》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

本书主要以人工智能的几种核心技术与发展应用为脉络，以深入浅出的方式系统、清晰地介绍了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术和典型应用。全书涉及图像识别、语音识别、大数据挖掘、智能控制、智能机器人、脑机接口、5G等前沿技术，为读者构造并描绘出一幅人工智能全景图，向读者展示了一个全新、智慧、前沿的科技新时代，使读者能快速、

这是一本写给普通人了解AI的趣味科普，它还有超级可爱的漫画！这本书“非常易读、有料，而且妙趣横生、令人捧腹”（《万物发明指南》作者瑞安·诺思），带领普通人走进人工智能那个奇妙古怪又不可思议的世界，是一场幽默可爱的导览。本书的主要内容是人工智能可以做什么、不能做什么，以及它为什么已经影响了我们生活的方方面面

本书详细阐述了与神经进化网络开发相关的基本解决方案，主要包括神经进化方法概述、Python库和环境设置、使用NEAT进行XOR求解器优化、摆杆平衡实验、自主迷宫导航、新颖性搜索优化方法、基于超立方体的NEAT和视觉辨别、ES-HyperNEAT和视网膜问题、协同进化和SAFE方法、深度神经进化等内容。此外，本书还提供了

自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout及可视化等。

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

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OpenCV4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OpenCV4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