《Python深度学习（第2版）》系统地讲解了机器学习、深度学习、强化学习理论知识，揭秘了各种神经网络架构如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和胶囊网络背后的原理和实际应用；讲解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架来进行训练，以及如何解决计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的问题；还讲解了生成模型方法以及如何使用变分自编码器和生成式对抗网络来生成图像；最后深入研究强化学习的新发展领域，并介绍了一些先进热门游戏Go、Atari和Dota背后的算法。学习完本书，读者可以精通深度学习理论及其在现实世界中的应用。 《Python深度学习（第2版）》一书面向数据科学从业者、机器学习工程师以及对深度学习感兴趣的读者，也适合作为高校计算机专业的教材使用。

本书为深圳信息职业技术学院等高职院校与腾讯集团共同编写的高等职业教育人工智能技术服务专业校企“双元”合作系列教材之一，同时也是高等职业教育计算类课程新形态一体化教材。 本书采用图形化方式介绍人工智能的发展历史、相关知识、技术及应用，并借助生动的小游戏、图形化展示和图形化人工智能软件，帮助读者熟悉并掌握基本的人工智能相关知识和应用技能。全书可分为3部分，第1章介绍人工智能的起源、发展以及相关概念等；第2至10章结合图形化人工智能软件，讲述各种机器学习算法，让读者快速上手并实践机器学习模型；第11至13章通过使用生动的图示以及经典的吃豆人小游戏，讲述了搜索算法到强化学习的发展，内容包括各种经典的搜索算法，马尔可夫决策过程和强化学习。 本书配有微课视频、课程标准、教学设计、授课用PPT、习题答案等数字化学习资源。与本书配套的数字课程“人工智能导论”已在“智慧职教”网站（www.icve.com.cn）上线，学习者可以登录网站进行在线学习及资源下载，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。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关资源。 本书适用作为高职高专及应用型本科院校人工智能相关课程的教材，也可以作为从事人工智能应用开发的人员的参考书。

本书从虚拟偶像的发展历程和制作流程入手，通过通俗的语言和多方位的视角，介绍了2D\\3D建模工具和深度学习框架TensorFlow与Pytorch在虚拟偶像制作中的应用，原理与实践并重，同时结合大量实际范例讲解如何建模、AI表情动作迁移以及人机交互等制作虚拟偶像的完整流程。从拟真人的人物建模到表情动作的实时捕捉，再到传输到动作引擎中驱动人物动作，向读者展现了人工智能技术的强大与魅力。 本书深入浅出，实操性和系统性强，适合有一定IT背景并对虚拟产业关注的广大读者使用。

为促进行业典型经验和先进理念的学习交流，激发创新活力，引领客服中心与远程银行构建数据驱动的智能化非接触服务模式，为客户创新提供丰富多样的云端金融服务，不断拓展金融服务的便利性、可得性、包容性，中国银行业协会客户服务与远程银行委员会编写了《数智化 云服务——远程银行创新实践案例集锦（第一辑）》，近期由中国金融出版社出版发行。本书收录的34个案例来自25家客服中心与远程银行，包括大型商业银行、股份制商业银行和中小银行，涵盖综合业务及业务。这些案例在背景介绍的基础上，从案例概述、解决难点、创新亮点、应用落地四个角度深入分析，全面反映了各成员单位近三年在客户服务、客户经营和运营管理方面的创新实践成果。作为客户服务与远程银行领域的第一本创新实践案例集，本书的出版希望能够帮助从业人员开拓新思路、启迪新智慧、探索新路径，实现客户体验和服务价值的双提升！让远程银行服务美好生活！

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方面。本书第1章主要讲解了人工智能的重要概念、发展现状和相关技术等，为下文进一步研究人工智能打基础；第2章对人工智能目前主要用到的Python进行了简单的介绍，有利于下文程序的编写；第3章介绍了机器学习，主要对机器学习的常用算法、卷积神经网络和循环神经网络进行了深入的阐释；第4～11章详细讲解了8个人工智能应用案例。本书特色鲜明、内容易读易学，适合作为相关专业的大学生，以及不具有人工智能研究背景，但是想要快速补充人工智能知识，以便在实际产品或平台中应用的工程师等人员的参考书。

《人工智能——何时机器能掌控一切》共12章，从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来；既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法，又引入了量子计算等前沿的人工智能技术；既强调了人工智能对人类生活和社会各个方面的正面促进作用，又指出了其高能耗等缺点。 通过阅读《人工智能——何时机器能掌控一切》，零基础的读者可以快速了解人工智能的概念、历史和发展趋势；略知一二的入门者可以深入学习人工智能的常用算法和技术；经验丰富的从业人员则可以通过《人工智能——何时机器能掌控一切》的多学科视角更加全面地认识人工智能对于社会和历史影响。

本书是一本创建真实世界智能系统的问题解决指南。提供了一种包含概念、实践、实际示例和代码示例的综合方法，教给读者理解和解决机器学习不同问题所需的重要技能。通过介绍Python机器学习生态系统中的真实案例研究，教授成为一个成功的实践者所必需的机器学习技术。本书还侧重于机器学习的基础知识，以解决不同领域的真实世界案例，包括生物医学信号分析、医疗保健、安全、经济和金融。此外，它涵盖了广泛的机器学习模型，包括回归、分类和预测。

从互联网，到移动互联网、云计算和大数据，全面云化的“云原生”时代已然来临。在云原生架构的助推下，数字化转型正在开启“第四次工业革命”。从蒸汽、电力到信息，进入到第四次工业革命，以大数据为驱动的人工智能技术是开发者的必备技能。作为《新程序员003：云原生和全面数字化实践》两大主题，“云原生时代的开发者”和“全面数字化转型”分别从观点、理论、思维、方法、案例等维度，通过50余位资深技术专家倾力创作，旨在为技术管理/决策者提供前沿产业分析和管理方法，以及为初、中、高级程序员/开发者提供科学思维和一线实操经验。本书以音视频、图文等丰富形式为载体，纸书+电子书同步发行，满足读者在各种场景下的视听需求。 读者对象：本书高屋建瓴的产业分析和趋势预判适合技术管理/决策者参考。同时，资深专家的方法经验也为初、中、高级程序员/开发者提供了可借鉴的专业路径。 一句概要：成就云原生时代的数字化转型开发者 两大主题：云原生+数字化转型 三种呈现：文+图+视频 四维输出：观点+理论+方法+实践

作为一门应用型学科，机器学习植根于数学理论，落地于代码实现。这就意味着，掌握公式推导和代码编写，方能更加深入地理解机器学习算法的内在逻辑和运行机制。本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型四个大类共26个经典算法进行了细致的公式推导和代码实现，旨在帮助机器学习学习者和研究者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。

《Python 自然语言处理入门》是一本使用 Python 解释在人工智能领域备受关注的自然语言分析方法的入门书，内容涵盖“检索技术”“实体提取”“关系提取”“语素分析”和“评估 / 情感 / 概念分析”等自然语言处理中的常用知识，同时对传统技术和引入了 AI 新技术的特点作了对比。全书以一线 AI工程师的实际项目经验为后盾，对自然语言处理的要点进行了归纳总结，并介绍了使用 Python 程序、API、商业服务（IBM Watson）和 OSS（MeCab / Elasticsearch / Word2Vec）等进行自然语言处理的实用方法，在最后一章中，还介绍了 BERT 的相关内容，特别适合想学习自然语言处理的理工科学生和人工智能工程师进行参考和学习。