本书从数学优化的角度对目前人工智能的代表技术机器学习进行分析，解决了目前这一领域偏向应用，数学理论较弱的问题，从原理、数学解析两个方面对特征提取、分类、聚类、神经网络等进行了全面系统的剖析。解决了目前人工智能领域偏向应用，数学理论较弱的问题，从原理解析、数学解析两个方面对机器学习进行剖析。

随着技术进步及计算能力的提升，人工智能技术开始进入新一轮的蓬勃发展周期，建立起了巨大的行业影响力并对日常生活产生了深远的影响，在中国，对人工智能产业和理论研究的扶持已经成为国家战略，在这样的背景下，人工智能进入学校成为必然趋势。本书基于一定的数学知识，对主流的人工智能技术做了系统介绍，并辅以代码和实例，做到可理解、可实

OpenCV库包含500多个函数，2500多种算法，可以扩展应用到视觉行业中的很多领域，有广泛的用途，比如安保，医学成像，模式与人脸识别，机器人和工业产品检测，等等。本书实用性强，内容全面，讲解透彻，可以帮助读者掌握如何构建具有一定AI（人工智能）的应用程序，使计算机能够看见并根据所得到的数据来做出决策。

本书是为青少年读者撰写的一本通俗易懂地讲解人工智能如何产生并发展到今天的简明读物。青少年是国家与社会的未来，人工智能对国家与社会的影响目前已经显现，但更多更重大的影响将发生在未来，所以目前让青少年了解人工智能，使他们对之产生兴趣，期待探索它研究它非常重要。作者分十多个题目，从多个方面（科学思维、机器算法、人工智能对人类

本书作为国内*本系统性地探讨设计与人工智能方面议题的学术专著，探讨了广义设计（观念、实践、应用、工具、方法等）和广义人工智能（观念、批判、技术、政策、伦理等）之间存在集合的可能性。全书共分为六大部分：数字经济下的设计，设计与数字经济、商业价值，数据和运算可为设计带来更多的可能性、无限想象，人脑与机器（人工智能）的比例

本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系：从马尔可夫决策过程开始，根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程，到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关算法，如Rainbow、Ape-X算法等，并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用（如AlphaGo）。此外，本书还深度剖析了强化学习各算法

《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例，通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况；第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。

本书是“人工智能技术应用核心课程系列教材”的*本，通过对人工智能基础概念、技术分类、开发平台、应用场景和开发运行环境及编程语言等的系统介绍，结合样板程序、经典案例的上机实践与代码分析，使初学者快速地对人工智能的技术全貌建立起系统的认识，并且掌握典型应用开发环境与平台的安装、配置及应用编程基础技术。本书非常适合：对人工智

本书分为三篇，共15章。*篇为神经网络基础篇（第1~3章），主要内容包括生物神经网络理论基础、人工神经网络概述、人工神经网络数理基础，从生物神经网络角度出发介绍了神经元的结构、生物电活动，在细胞层面解释了神经网络进行信息传递和信息存储的机理，并对人工神经网络理论在各个阶段的发展、特点、应用，以及人工神经网络算法中运用到

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