本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学教学实践的图书。本书含4个部分：第一部分为机器学基础，介绍了机器学的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学的，让读者对机器学的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学打下基础。

随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介绍了网络智能的需求与挑战；第2章介绍了先进的深度强化学习模型与

本书阐释了人工智能（AI）的独特之处，它可能导致哪些法律和道德问题，以及我们如何解决这些问题。它认为AI与先前其他的任何技术都有不同，因为它能够独立且不可预测地做出决策。这引发了三个问题：责任——如果AI造成伤害，谁来负责；权利——赋予AI法律人格的道德争议和务实理由；以及围绕人工智能决策的伦理规范。该书建议，为了解决这些问题，我们需要跨行业和国际层面制定新的制度和法规。本书包含对复杂主题的清晰解释，将会吸引不同学科的受众，无论是对法律、政治和哲学感兴趣的人士，还是对计算机编程、工程和神经科学感

人工智能的迅猛发展，对整个人类、社会和时代的进步起到了不可估量的作用。然而，人工智能的未来奇点在哪儿？人工智能是否具有人类意识？人工智能会导致人类大规模失业吗？会替代人类吗？本书以通俗易懂的语言，图文并茂的方式不仅描绘了人工智能发展的历史、现状与未来，而且探讨了人工智能发展可能对经济、政治、军事、法律等方面的影响，其中更是采用红黑双方的辩论方式使读者对人工智能的认知更清晰、更理性。同时，对未来人工智能社会的可能情形和人工智能产业的发展方向进行分析和预测。

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