深度学习网络正变得越来越小。谷歌助理（GoogleAssistant）团队可以在微控制器上运行只有14KB大小的模型来检测单词。这本实用的书将带你进入TinyML的世界，让深度学习和嵌入式系统结合在一起，用微小的设备创造出惊奇的事业。

随着人工智能技术的发展，深度学习成为最受关注的领域之一。在深度学习的诸多开发框架中，TensorFlow是最受欢迎的开发框架。本书以培养人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。全书共分为8个任务，任务1介绍深度学习的发展历程、应用领域以及开发环境的搭建过程；任务2介绍TensorFl

本书以人机界面评价研究为背景，分析了人机界面评价研究的必要性，回顾了国内外人机界面评价研究的现状，论述了人机界面评价理论及方法。以工效学标准为基础，构建了核电厂主控室人机界面评价指标体系，开发了人机界面评价软件。主要内容包括人机界面评价指标筛选方法的分析与构建、人机界面评价指标体系的构建、人机界面评价指标权重分配方法的

本书可作为通识性选修课程的教学用书。本书内容包括人工智能的概念、知识工程、确定性和不确定性推理、搜索技术、机器学习、人工神经网络与深度学习、自然语言处理、多智能体系统等。全书弱化理论知识，以了解性内容为主。通过本书的学习，可使所有相关专业学生对人工智能有一个基础性的认识，方便后续相关课程的学习。

集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。全书分为三部分。第一部分主要介绍集成学习的背景知识；第二部分主要介绍集成学习方法的核心知识，包括Boosting、Bagging、RandomForests等经典算法，平均、投票和Stacking等模型和方

本书内容涵盖经典的有监督机器学习算法，无监督机器学习算法，深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，从浅层学习到深度学习，循序渐

全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员最为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用最优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中最为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（

本书介绍卷积神经网络的核心——错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。

本书由交互设计界的三位学者联袂撰写，是该领域的经典著作，被全球各地的大学选作教材。新版本继承了本书一贯的跨学科特色，并与时俱进地新增一章讨论数据分析，同时补充了新的发展成果。书中包含大量实例，涉及敏捷用户体验、社会媒体与情感交互、混合现实与脑机界面等。全书紧紧围绕设计与评估的迭代过程，不仅包含了传统的理论知识、实例解析

本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用T