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。

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。

本书以知识表示与处理所涉及的相关知识，如知识获取、知识表示、知识推理、知识迁移等内容为主体，完整呈现了知识表示与处理的知识体系。本书首先，介绍了知识表示与处理的发展、相关概念、流程等；其次，介绍了知识获取的内容；再次，重点介绍了知识表示的各种方法，如逻辑谓词、产生式规则、语义网络、本体、知识图谱等，以及知识推理所涉及的

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——

《机器学习观止——核心原理与实践》在写作伊始，就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础，但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙述手法，《机器学习观止——核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点，而后“循序渐进”地引领读

机器学习、人工智能及应用研究

《AI人工智能：发展简史+技术案例+商业应用(第2版)》通过“知识＋案例”两条线索展开介绍，力图帮助读者全方位、多角度地了解人工智能。纵向知识线包括3大认识、3大价值、3大盈利模式、3种营销变化、5个时代、5大商业模式、8大技术、18个领域、8种研究成果、5种热卖商品等，针对人工智能的基本概念、发展阶段、研究价值、市场