本书全面、客观地综述在云计算、大数据环境下知识工程领域面临的新的科学问题及技术挑战，展示国内外在知识工程领域所取得的**进展，特别是对国内学者系统性、开创性的工作予以足够的重视并详细论述。本书针对大数据知识获取、表示、发现、开发与服务问题，围绕七大主题对国内外进展进行综述，包括大数据知识工程引论、知识表示、知识发现、知识管理与搜索、知识的智能建模、知识迁移和转换、知识工程交叉领域，这是在中国人工智能学会领导下，由知识工程与分布专委会组织编写的有关知识工程的具有重要学术价值和技术前瞻性的技术发展报告，适合人工智能及相关专业本科生、研究生、高级专业技术人员、政府科技管理人员阅读。

人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。本书系统地阐述了人工智能的基本理论、基本技术、研究方法和应用领域等内容，比较全面地反映了国内外人工智能研究领域的Z新进展和发展方向，包括智能优化算法及应用研究。本书共6章，主要内容包括：人工智能的定义、起源、分类与发展，人工智能的知识表示方法，确定性推理的主要方法，非经典推理的主要方法，机器学习的各种基本方法，智能算法原理和应用，着重阐述当前领先的群智能算法及应用。 本书适合作为高等院校相关专业本科生和研究生的人工智能课程教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。

这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特点： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。 对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者进行技术选型，又能加深读者对不同技术的理解。 本书一共12章，分为三大部分： 第壹部分 基础篇（第1-2章） 首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的必备基础，然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP开发环境的搭建 第二部分 算法篇（第3-8章） 这部分是核心内容，主要讲解中文自然语言处理的各种算法，包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。 第三部分 实战篇（第9-12章） 主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术，涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识点。

本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重点是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家进行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可接受或不可接受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。

TensorFlow是谷歌公司于2015年研发的深度学习框架，它的出现降低了人工智能时代的入门门槛，提高了开发效率。该书针对TensorFlow 2.x版本编写，基于工作过程进行系统化的体例设计，采用理论知识结合项目实例的形式，由浅入深地介绍TensorFlow深度学习框架的原理、特性、编程技巧和应用方法。该书包含深度学习的入门知识和大量实践经验，内容通俗易懂，书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，案例丰富，实用性强。《人工智能应用基础（TensorFlow版）》配套的数字课程将在“智慧职教”（www.lcve.com.cn）网站上线，读者可登录网站学习，授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教服务指南”。此外，该书还提供了其他丰富的数字化课程教学资源，包括微课视频、电子课件（PPT）、实训案例、资源文件及源代码等，教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@ qq.com索取。《人工智能应用基础（TensorFlow版）》既可作为高等职业院校人工智能课程的教材，也可供想快速上手TensorFlow、了解深度学习技术及应用的人员参考。

青少年的学习过程往往是以兴趣和好奇心推动的。《大圣陪你学AI：人工智能从入门到实验（套装上下册）》从少儿编程的角度出发，将青少年耳熟能详的《西游记》故事与常见、易懂的人工智能应用案例相结合，用一个个小故事来解读人工智能，人物形象丰满，故事生动有趣。故事的主人公——齐天大圣孙悟空更是青少年崇拜和喜爱的人物形象，孩子跟随他的冒险历程一起“打怪升级”，在轻松愉快的氛围中学到知识，在解决一个个问题的成就感中树立信心，在一个个由浅入深的实践操作过程中逐步形成对人工智能的基本认知。《大圣陪你学AI：人工智能从入门到实验（套装上下册）》围绕人工智能技术的特色和应用，借孙悟空师徒四人取经的经典故事，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术内容，让小读者在趣味学习中获得理论知识的同时也提升实践能力。

《人工智能与未来社会发展》一书不仅有对人工智能研究的高度凝练与汇总，以及对人工智能前沿发展的探讨，还用大量篇幅着重阐释了人工智能在各个领域的应用和实践总结。从通信、能源、安全、新材料，到汽车、交通、海洋、机械制造、食品与药品，本书对这些与人类发展休戚相关的生产、生活与经济活动，都有实质性的探讨和实践。特别值得一提的是，该书还在人工智能立法、伦理道德、人机关系等社会学和心理学领域，探讨了人工智能对未来社会发展的影响。

神经网络在七十余年的发展历程中， 虽几经沉浮， 但仍已发展成为国际学术、产业及国家发展的焦点和热点，已成为未来创新社会发展的动力。本书从认知神经科学出发阐述了神经计算的范畴、历史与发展、基本原理等内容。全书共17章，分为两个部分： 第一部分（第1~10章）从神经网络计算的生物学基础出发，论述了前馈神经网络、反馈神经网络、竞争学习神经网络以及新兴的进化神经网络、正则神经网络、支撑矢量机网络、模糊神经网络、多尺度神经网络等模型与学习算法；　第二部分（第11~17章）论述了新近发展的深度网络模型与学习算法，包括自编码网络、卷积神经网络、生成式对抗网络、循环神经网络、图神经网络等及其在文本、图像模式识别、图像感知等领域的应用，其中在第16章的深度学习进阶中，论述了稀疏编码分类及应用、相关网络学习与训练的实例，以供有兴趣的读者进一步探索实践。 本书可作为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能、大数据、图像感知等相关专业本科生或研究生的教材， 同时也可为相关领域的科研人员提供参考。

本书主要介绍了Google云平台中有关机器学习的多种工具，以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者在机器学习理论方面的要求很低，读者可以在仅了解一点有关机器学习基础知识的前提下使用它们。 本书在使用每种机器学习的工具或技术之前，都会对相应的理论进行较为详实的介绍。但也同时考虑了机器学习理论的复杂性，在对理论知识的介绍中避免了复杂的数学公式，取而代之的是生动浅显的例子。其中很多示例是使用Python代码在Google云平台上实现的。 本书适合刚开始接触机器学习的读者阅读。

本书可视为一本以问题为导向的书籍， 非常适合具备一定数据基础和Python基础的读者学习，作为一本数据科学的基础书籍，读者可以在短时间内学习数据科学的经典算法。主要阐述 python3 基础内容；常用模块进行扼要阐述和实例操作；常见统计量， 数据转换， 以及多维数组等内容， 并通过代码实现； 特色是以问题导向的方式阐述了常见的 12 种经典算法；并介绍了 pytorch 的相关内容， 并扼要阐述了深度学习中几种经典的神经网络算法， 以及 pytorch 实现经典的神经网络算法。