本书摒弃了枯燥的理论推导，以大量实战应用案例及知识模块等内容帮助机器学习领域的初、中级程序员踏实通过深度学习的技术门槛，切实提升开发技能，积累开发经验。 实战应用案例丰富，深入浅出地解析深度学习的方法论和深度学习实战应用是本书的一大特色，全书详细讲述了深度学习中涉及的神经网络基础知识、方法论解析与核心技术；同时从12个落地实践角度阐述了深度学习的实践应用。此外，本书中所有案例的代码程序均可以运行，读者按照相应说明，即可得到预期效果，希望本书的努力可以为读者在深度学习领域提供一定帮助，这就是我们的动力与追求。

机器博弈是人工智能领域的重要应用之一，也是研究人工智能技术的重要载体。本书主要介绍机器博弈的发展概况、主要技术和国内外赛事，共分为9章。第1章为引言；第2章介绍机器博弈的发展概况；第3章分析机器博弈的状态复杂度、博弈树复杂度和计算复杂性等；第4章描述机器博弈常用的搜索、评估和优化技术，包括穷尽搜索、裁剪搜索、启发式算法、迭代算法、*佳优化算法、随机搜索算法、遗传算法、并行计算、神经网络、机器学习等；第5章论述开发机器博弈平台系统的意义、分类、设计规范和相关技术；第6章以六子棋、围棋、点格棋和爱恩斯坦棋为代表，介绍完备信息机器博弈的关键技术；第7章以德州扑克、军棋、桥牌为代表，介绍非完备信息机器博弈的关键技术；第8章介绍机器博弈的国内外赛事；第9章为结束语。本书可作为高等院校人工智能相关课程的参考资料，也可为从事机器博弈及其相关领域的科研和应用人员提供参考。

深度学习是人工智能的前沿技术。《深度学习之美》深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，《深度学习之美》共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。 《深度学习之美》结构完整、行文流畅，是一本难得的零基础入门、图文并茂、通俗易懂、理论结合实战的深度学习书籍。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，它是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。本书是一本详细的、实用的深度学习实践指南。它共有8 章，详细讲解了深度神经网络、Elman 神经网络、Jordan 神经网络、自编码器、堆叠自编码器、限制玻尔兹曼机的相关知识。本书并没有详细介绍那些深奥的数字公式，它旨在解释深度学习模型是如何工作的，让读者学会如何构建成功的深度学习模型，并将其用于数据挖掘，从而让读者迅速地学以致用，可以用深度学习构建更智能的应用。本书适合数据科学家、各领域的研究人员阅读，也适合其他对深度学习感兴趣的人士阅读。

暂缺简介...

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数年来，几乎每天都能听到关于人工智能的重大新闻，其间，笔者针对人工智能的产业应用问题展开了一系列思考和研究，并得出了一些结论，本书即是对这些的总结。 本书分三大部分，第 I 部考察 AI 在特定行业和业务中的应用前景；具体论及 AI 的发展程度、人工智能如何改变人类特别是白领阶层的工作、AI与IoT的关系，此外该部分还针对几种不同类型的 AI 所擅长的领域，分别就“分析”“识别/认知”“学习/对话” 三方面展开论述，探索了 伴随AI 发展不同领域内的企业和社会将发生怎样的变化。 在第 II 部中，前两章是关于如何充分运用 AI 开发新服务以及怎样维护既存服务的相关内容。之后的章节中将举出其他行业、公司内部具体部门等例子，同时附带具体事例展开论述。针对 AI在制造业、广告/市场营销，以及令人稍感意外的农林水产领域中的应用进行考察后，不难发现 IT 只有与其他相关行业相结合才能继续发展下去，而这其中与人才、人事方面的结合尤为重要。 第 III 部围绕与其它国家AI研究、应用的对比，就AI 在不同领域中的渗透所引发的行业重组等问题展开说明，思考应该怎样推动AI的研发和利用。 不论读者是对 AI 的产业应用感兴趣，还是想了解 AI 社会下人类的作用，抑或理想的教育状态等，都能够从本书中获得有用的经验。

本书在介绍ROS总体框架和理论要点的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和进阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特点和使用方法，剖析ROS的发展方向。

随着人工智能热潮的兴起，企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷，人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上，人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级，这也给产品经理从业人员提出了更高的要求，是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。 《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级的佳学习路线，以成为合格的人工智能产品经理。 《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》适合现阶段从事产品经理工作的人士转型做人工智能产品时学习，也适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外，人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读《人工智能产品经理——AI时代PM修炼手册》，以了解企业的技术人才需求。

本书主要阐述了当前机器智能的热点技术——深度学习和强化学习技术的原理。在此基础上，介绍AlphaGo结合深度学习和强化学习技术，如何战胜人类围棋大师的原理。接下来，将深度学习的理论转化为实践，给出如何通过掌握TensorFlow和Keras深度学习框架，制作声控智能硬件的例子，同时给出机器视觉的对象检测案例，指导读者逐步学习使用深度学习技术。 本书的主要特点是实践操作，用实用可运行的案例来上手。本书可作为实践入门指导书，适用于对机器智能有兴趣的高年级本科生，也适合于对机器智能有兴趣的人员参考。