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人工智能技术正以一种超快的速度深刻地改变着我们的生活，引导了第四次工业革命。美团作为国内O2O领域领 先的服务平台，结合自身的业务场景和数据，积极进行了人工智能领域的应用探索。在美团的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等领域，相关的人工智能技术得到广泛的应用。本书包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、计算广告、深度学习以及算法工程6大部分内容，全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。本书非常适合有一定机器学习基础的工程技术人员和在校大学生学习和阅读。通过本书，有经验的算法工程师可以了解美团在这方面的做法，在校大学生可以学习机器学习算法如何在具体的业务场景中落地。

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦？肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

本书介绍了人工智能的发展历史？基本流派？研究领域， 知识表示方法和推理技术？图搜索技术， 专家系统及其开发工具的使用和设计方法，模糊理论及应用， 机器学习和神经网络， 卷积神经网络， 混沌理论， 智能优化算法原理和应用， 多智能体技术等内容？ 本书是作者在多年教学和科研实践的基础上， 参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的？全书注重理论与实践的结合， 注重算法的实际应用与实现方法， 注重创新思维的训练与培养？ 本书可作为高等院校人工智能？自动化？电气工程及其自动化？计算机科学与技术？电子信息工程等专业学生“人工智能” 课程的本科生？研究生教材， 也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考？

本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到感知器的内容，讲解基于MCP神经元实现布尔逻辑、感知器、使用感知器做分类等；第4章介绍人工神经网络，讲述的内容包括从感知器到多层感知器、带有权值的MCP神经元—感知器、反向传播神经网络、使用人工神经网络分类mnist；第5章介绍Logistic回归与Softmax回归；第6章介绍卷积神经网络，讲述感知器模式识别、卷积操作、卷积神经网络的结构、使用TensorFlow实现卷积神经网络的实例；第7章介绍循环神经网络，包括循环神经网络的特征、有限状态机、从MCP神经网络到循环神经网络等；第8章介绍LSTM循环神经网络，包括梯度弥散现象、长短期记忆网络、通过TensorFlow实现一个简单的LSTM；第9章深入讨论TensorFlow，讲解机器学习框架、计算图、神经网络与计算图、TensorFlow中的数据流图、使用GPU、数据可视化工具TensorBoard等；第10章为TensorFlow案例实践，包括构建TensorFlow的图片分类系统、准备代码和训练集、构造模型计算图、训练模型、评估模型的性能、多GPU训练等。本书旨在帮助具有较少数学基础并期望在深度学习上有所作为的学习者，希望为他们提供一个快速上手深度学习的实战教程。本书适合阅读的读者包括相关专业的本科生或研究生，以及不具有机器学习或统计知识背景但想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

模糊信息处理是智能信息处理的重要方向。本书是关于模糊信息处理理论与应用的一部专著。全书共12章，系统地阐述模糊集合、模糊关系、模糊逻辑、语言变量和模糊不确定性等模糊集合与模糊系统的基础理论，对模糊信息处理在模糊聚类、模糊神经网络、模糊识别技术、模糊图像分割以及目标跟踪的模糊信息方法等方面的理论和应用进行深入分析，给出相应的技术与方法。

情节像探险小说一样吸引人的乐高机器人设计书 用五个生动的机器人案例，教你思考如何设计机器人开展玛雅历险 中文乐高论坛核心团队精心翻译解读。 “我要从哪里开始？设计机器人应该从哪里开始？”这是机器人“新手”常见的问题。而本书的核心就是要回答这个问题。 ●教你关注机器人的工作环境和任务详情 ●教你机器人的设计思路 ●教你如何测试机器人 ●教你搭建和编程知识 参加各种机器人竞赛的教练和队员、机器人课程的老师和学生，还有机器人爱好者们，都会从本书中受益匪浅。

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