《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》理论结合实践，详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言，本书从零开始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深入理解并进行实践。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》共10章，分为3篇，每篇均从基本概念、模型与算法原理、代码实现三个方面讲解。第1篇“机器学习原理”，围绕机器学习流程，重点介绍特征处理、模型训练和模型评估等相关内容，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。第2篇“计算机视觉基础”，介绍计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。第3篇“深度学习模型与计算机视觉应用”，首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，最后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算机视觉应用。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》内容翔实，实例丰富，适合人工智能初学者尤其是计算机视觉初学者阅读，也适合有一定基础的机器学习、深度学习和计算机视觉从业人员阅读，另外还适合作为高等院校人工智能相关专业的教材。

一、大致内容：本书主要讲述了深度学习在音乐生成领域的研究意义、具体方法、方向目标、表现力、挑战策略、框架融合等，对于表现力与框架融合方面作了更详细的描述；表现力部分讲了深度学习与音乐生成相结合的方式策略、该领域研究结果的评判标准以及交叉知识的具体体现，是本书籍新颖立意的重要部分。二：特色：将音乐生成和深度学习相融合，是一个新颖研究方向，而本书没有拘泥于使用哪种框架进行实现，而是对比了多种实现方式，提供了多方面的思路，对于后续学者的探究有很强的引导作用。三：读者对象：本书对于对音乐感兴趣的人以及对深度学习前沿方向的学者有好的学习价值，能够开拓他们的视野，对广大的音乐和计算机爱好者均有较大的参考价值。

本书介绍了人工智能技术的基础，包括智能的产生过程，从原始的机械“智能”到人脑、计算机“脑”、计算机思考方式等，而后讲解了计算机智能是如何发生的，从计算机如何获得知识，到计算机如何思考。后，以刷脸门禁系统和各种智能服务系统为例进行应用举例。 全书共分四单元：、第二单元以门禁为例介绍人工智能技术的基础知识，并在后一小节将刷脸门禁系统制作出来。第三、第四单元以各种实例来介绍人工智能技术在“智能服务”领域的应用。 本书适合作为小学中、高年级的教材或辅助资料，也可供小学科技教师参考。

随着智能时代的到来，人们越来越多的关注人工智能。人工智能为人类提供了多个领域的帮助并赋能社会。本书主题为人工智能与社会，学生通过在线社会、大数据与信息安全、智能生活和智能机器人等四个单元，了解人工智能在人们生活、学习和工作中带来的便利，了解人工智能社会的运作机制。 五年级的孩子具备了一定的学习能力和动手能力，他们可以利用在线网站、应用、小程序和一些硬件来实现对人工智能的体验，从而形成信息意识、计算思维和信息安全意识。

2009年，本书作者提出继产品加工调度和产品装配调度之后的第三类产品制造调度模式——针对单件或小批产品加工和装配一同处理的综合调度。本书按问题的特点和解决次序排序，系统介绍综合调度研究的发展过程、作用和应用，为有兴趣研究综合调度的人员提供系统、全方位的参考。

近年来，基于深度学习的人工智能掀起了学习热潮。Python是广泛使用的自然语言处理（NLP）语言。本书从NLP的概述开始，介绍了将文本分成句子、词干提取和词形还原、删除停用词和词性标注的方法，以帮助您准备数据。然后，您将学习提取和表示语法信息的方法，例如依存分析和指代消解，发现使用词袋、TF-IDF、词嵌入和BERT表示语义的不同方法，并使用关键字、SVM、LSTM和其他技术开发文本分类技能。随着学习的深入，您还将了解如何从文本中提取信息、实施无监督和有监督的主题建模技术，以及对短文本（如推文）进行主题建模。此外，本书还向您展示了如何使用NLTK和Rasa开发聊天机器人并可视化文本数据。 读完这本NLP书籍，您将掌握使用一组强大的工具进行文本处理工具的技能。可以说，本书是深度学习和自然语言处理的入门教程，同时也读者登堂入室，进入机会与挑战并存的人工智能领域。 这本NLP书籍适于AI工程师、机器学习工程师、数据科学家和深度学习爱好者阅读。

本书着眼于人工智能自身的安全问题，旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法进行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的入门书籍，因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识，包括相关的基础算法和安全模型，使得读者明确人工智能面临的威胁，对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻击、后门攻击、对抗攻击、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和训练数据集信息。本书在介绍上述经典攻击技术的同时，也介绍了相应的防御方法，使得读者通过这些攻击了解人工智能模型的脆弱性，并对如何防御攻击的方法、如何增强人工智能模型的鲁棒性有一定的思考。本书主要从隐私保护的基本概念、数据隐私、模型窃取与防御三个维度来介绍通用的隐私保护定义与技术、典型的机器学习数据隐私攻击方式和相应的防御手段，并探讨了模型窃取攻击及其对应的防御方法，使得读者能够直观全面地了解模型与数据隐私并掌握一些经典算法的整体实现流程。这本书还介绍了真实世界场景中不同传感器下的对抗攻击和相应的防御措施以及人工智能系统对抗博弈的现状。相比于数字世界的攻击，真实世界的攻击更需要引起人们的关注，一旦犯罪分子恶意利用人工智能系统的漏洞，将会给人们的生产生活带来安全威胁，影响大家的人身安全、财产安全还有个人隐私。读者可以通过阅读此书的知识内容及相关经典案例了解掌握人工智能系统面临的攻防技术，了解如何在前人的基础上，研究出针对各种攻击的防御方法，为可信人工智能助力。本书适合期望入门人工智能安全的计算机相关专业的学生、技术工作者，人工智能领域的从业人员，对人工智能安全感兴趣的人员，致力于建设可信人工智能的人员，本书所涉及的内容可以帮助读者快速全面地了解人工智能安全所涉及的问题及技术，了解相关攻防技术算法的基本原理，可帮助人工智能领域的开发人员做出更安全的应用产品。

本书为“5G的世界”丛书第二辑的一个分册。农业是与信息通信技术的发展结合最为紧密的行业之一，随着5G技术的商用普及，智慧农业的发展也迎来更大利好。借助5G技术，农业领域能够对土壤、气象等关键数据进行实时监测和获取，对生长环境和生长情况进行实时跟踪，对农机智能装备进行远程控制。本书着眼于智慧农业和5G的发展现状，深入阐述了5G对智慧农业领域的赋能及融合发展趋势，并对多种5G与农业业务场景的应用结合及创新模式进行探索。最后，本书对5G智慧农业的未来进行充分的畅想及展望，并对5G时代智慧农业行业的发展做了远期规划。

“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。 本书是“人工智能超入门丛书”的一个分册，以机器学习为主线，介绍如何利用机器学习进行数据分析。全书内容共分7章，主要包括机器学习基本概念、数据分析相关基础知识、机器学习解决四类问题（回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题）的算法、神经网络相关知识，并在附录中对Python编程基础知识、数据相关数学知识以及Python实验室Jupyter Lab的使用进行了介绍。 本书面向在人工智能方向零基础的读者，内容全面系统，语言通俗易懂，配合典型程序操作练习，简单易上手，能够帮助读者轻松认识和理解人工智能核心技术。本书可以作为大学生以及想要走向人工智能工作岗位的技术人员的入门读物，也可作为青少年人工智能相关技术方向的课程教材，同时也可作为技术普及读物供对人工智能技术感兴趣的读者阅读。

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