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“工欲善其事，必先利其器”，为有效缓解因教育师资不足和专业教材缺失对中小学人工智能普及教育的制约，苏州大闹天宫机器人教育中心特别成立了“人工智能机器人精品课程”编委会，由机器人行业专家孙立宁教授担任主编，组织多名长期从事机器人教育的教授一同参与，精心编撰了这套“人工智能机器人精品课程系列丛书”。《人工智能机器人精品课程系列丛书》紧贴当前国际领域青少年人工智能和机器人教育中的核心内容，将人工智能学习融入机器人拼搭、控制等内容中，并在此基础上结合现实生活应用的场景设置具体课程，针对不同年龄段学生的认知水平和理解能力，推出了初级、中级、高级三个不同阶段的教材。《人工智能机器人精品课程系列丛书》图文并茂、深入浅出，讲解相关原理知识和解析操作方法，形成了一套完整的课程体系。苏州大闹天宫机器人教育中心作为苏州大学学生校外实践基地、全国青少年电子信息科普创新教育基地、江苏省青少年特色科学工作室、苏州市科普教育基地，在多年的教育实践中不断探索和尝试，积累了丰富的经验，对青少年人工智能和机器人教育的本质、理念和人才培养需求等有着深刻理解。这套丛书通过案例与产品的结合，教会孩子们人工智能技术背后的逻辑和原理，进而让他们学会将人工智能技术更好地与生产、生活相结合。相信《人工智能机器人精品课程系列丛书》的出版，不仅可以帮助学校教师练好“内功”，提升教学质量，而且也可成为家长和学生自我学习的工具。我相信这套丛书将能够为我国青少年机器人和人工智能教育做出奉献。

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《百面机器学习 算法工程师带你去面试》 人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。 书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。《百面深度学习 算法工程师带你去面试》 深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的“百面”精彩，让不同读者都能找到合适的内容。 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。

本书深入研究了人工智能对法律制定、法律应用所带来的众多挑战，并在此基础上提出了相应的解决方案。第一部分探讨了规制人工智能的相关基础理论问题，并得出如下结论：在数据保护上，立法者有义务规范国家对数据的处理，规范人工智能的使用，从而尽可能保护基本权利。在个人自决上，应通过直接或间接的法律手段予以回应自动决策系统的巨大风险。在透明度上，建议借鉴相关不透明决策系统的规制经验。在反歧视上，需要从因果关系证明、弱势群体概念等内容出发，对法律进行部分调整。在法律人格上，当智能代理人承担类似老练仆人的功能时，就可以视为法律主体。第二部分从人工智能的具体应用领域出发，在具体场景中探讨人工智能的规制，并探讨了以下问题：在社交媒体中，越来越多地使用人工智工具所产生的法律问题。在法律科技中，重新构建法治并将其嫁接到技术之上的问题。在行政决定中，建立与机器学习算法相适应的内在规则问题。在智慧执法中，可问责性、非歧视以及法律执行问题。在金融市场中，人工智能技术的应用前景及其难题。在公共治理中，确定人工智能系统准则的问题。在税收程序中，从风险管理系统的角度研究完全自动化税收程序的问题。在医疗保健中，作为医疗器械的学习机器在监管中的角色、使用人工智能医疗系统时的医患关系及责任问题。在竞争法中，人工智能会产生的默契合谋、滥用市场支配地位以及卡特尔化的系统性倾向等问题。

云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道全面、系统、深入地阐述了数字化转型的基本概念、技术框架、演进策略以及解决方案。云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道不仅论述了从科技革命引发产业变革，到数字经济时代引发社会变革的发展脉络，还提出并阐述了以云计算、人工智能和5G技术应用为核心形成的“数字化力”，帮助读者建立起数字化转型的系统思维，产生认知飞跃，从而更好地完成企业的数字化转型与个人职业生涯规划。 全书由3篇共11章组成，第1篇包括第1章新科技革命引发产业革命，第2章数字经济时代已经到来，第3章数字化转型的概念、技术框架及意义；第2篇包括第4章云计算技术及解决方案，第5章信息安全技术及解决方案，第6章大数据技术及解决方案，第7章人工智能技术及解决方案，第8章5G技术加速产业变革和企业数字化；第3篇包括第9章企业数字化转型的策略与路径，第10章企业数字化转型向云演进案例，第11章企业数字化转型之信息安全实践案例。 云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道内容兼顾普及性和专业性，理论、技术、策略与实践相结合，尽可能照顾不同层次的读者。云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道不仅适合作为大专院校相关专业的教材，也可作为企业管理人员、CIO、CTO、IT从业人员、政府相关工作人员日常学习和工作的参考用书。

机器学习是一门多领域交叉学科，可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架，也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术，Spark使人们可以大规模使用机器学习技术，而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案，不仅介绍了用Spark完成机器学习任务所需的基础知识，也涉及一些Spark机器学习的高级技能。全书共有13章，从环境配置讲起，陆续介绍了线性代数库、数据处理机制、构建机器学习系统的常见攻略、回归和分类、用Spark实现推荐引擎、无监督学习、梯度下降算法、决策树和集成模型、数据降维、文本分析和Spark Steaming的使用。本书是为那些掌握了机器学习技术的Scala开发人员准备的，尤其适合缺乏Spark实践经验的读者。本书假定读者已经掌握机器学习算法的基础知识，并且具有使用Scala实现机器学习算法的一些实践经验。但不要求读者提前了解Spark ML库及其生态系统。

《基于高性能计算的深度学习理论与实践研究》详细介绍了各种高性能计算资源及其特点与使用方法，围绕人工智能深度学习应用，从Windows和Linux两个系统使用高性能计算资源为例，分别详细介绍了利用GPU等高性能计算资源加快深度学习模型训练和应用开发部署的详细方法与策略，为从事相关基于深度学习的智能应用与服务的人员提供帮助。