"人工智能导论"是人工智能方业的入门课程。本书是继2019年首版后修订再版的。本版编写的原则是∶坚持教材的现代性，即新的技术路线与新的体系，并形成新一代人工智能技术;坚持教材的应用性，即将人工智能与其他学科，领域进行融合，将其应用到多个行业中去;坚持教材的引导性，即体现教材的基础性、入门性作用。本书由4篇（共17章）组

本书较为系统地介绍了人工智能的发展历史、经典算法和前沿技术，并对算法背后的思维方式进行了哲学思辨。内容既包括经典算法（如k近邻、贝叶斯、决策树和神经网络等），又涵盖前沿技术（如深度学习、自然语言处理等）。本书所有算法均配备对应的实战项目（包括Excel版本和/或Python版本），以帮助读者在实践中理解原理。本书适合高

《人工智能·未来已来》是一本约20万字的科学普及类读物，主要介绍了人工智能的历史、现状和发展趋势，用生动详实的案例介绍了人工智能在游戏、医疗、语言翻译、智慧城市建设等各个领域的应用，特别关注了人工智能发展对人类社会发展带来的道德、法律等方面的挑战，明确了人工智能双刃剑的性质，呼吁人们关注人工智能，迎接人工

这是一本从基础、原理、实战、拓展4个维度系统讲解联邦学习的著作。作者是人工智能领域的资深专家，现任某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人，这本书不仅得到了中外院士的联合推荐，而且得到了来自清华大学、华中科技大学、百度、蚂蚁集团、同盾科技等学术界和企业界的专家的一致推荐。全书共9章，分为4个部分。第1部分基础（第1~2

用Keras、TensorFlow、CoreML，以及TensorFlowLite训练、微调并发布计算机视觉模型。为不同设备开发AI应用，包括RaspberryPi、JetsonNano，以及GoogleCoral。探索有趣的项目，从硅谷“热狗识别”应用程序到谷歌规模的图像搜索，以及40多个案例研究和行业实例。在电子游

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本书着重叙述人工智能技术的基础知识、工作原理和发展概况，并通过对各种人工智能算法的介绍，讲解人工智能技术在工程领域中的各种实际应用。本书共分为9章，主要内容包括人工智能概述、人工智能算法基础知识、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法、神经网络算法、模糊系统、专家系统等。本书不仅涵盖基本的理论知识，还通过相应的实

深度学习往往被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但正如这本实践指南所展示的那样，熟练使用Python的程序员只需很少的数学背景、少量的数据和最少的代码，就可以在深度学习方面取得令人印象深刻的成果。怎么样才能做到？使用fastai，这是**为最常用的深度学习应用提供一致接口的库。本书作者JeremyHoward和Sy

本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本，通过梳理人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的理论具体化，从而加深读者对数学的感性认识，提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论，然后根据数学内容的逻辑顺序，以微积分、线性代数、概率论、

这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共22章，主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、最小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数