本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。

《数据治理：人工智能创建未来城市》一书从新一代人工智能环境下的数据治理技术与模式出发，揭示大数据、物联网、020模式、计算机视觉等新技术新模式驱动下高效能城市数据治理应用场景，聚焦城市数据治理的范式、顶层设计、关键技术，以及在城市规划与建设、产城融合、社会治理、公共资源均衡化等领域的应用。《数据治理：人工智能创建未来城市》专业地梳理了城市数据治理的现状，阐述所涉及的新一代人工智能关键技术的概念及发展历程并对未来前沿发展趋势做出解析，不仅能够为相关领域的学者、研究人员梳理系统的城市数据治理的科学研究方法，更能启发城市治理者未来的城市治理思路。《数据治理：人工智能创建未来城市》从数据治理的专业视角解读了人工智能与未来城市管理深度融合的模式方法与典型应用场景，为大数据与人工智能在城市管理及其相关产业的应用带来了全新数字思维空间，帮助读者简明、准确且全方位地了解数智化的关键技术与典型应用问题。

《工智能和蓝牙硬件开发实战》以作者在小米公司“探索和实践蓝牙设备结合人工智能，开发新一代智能蓝牙语音设备”为背景，以自己积累的智能蓝牙设备开发经验为基础，介绍了将蓝牙技术和人工智能技术相结合，开发智能硬件的方法与经验。《工智能和蓝牙硬件开发实战》共7章，分别介绍了蓝牙协议的发展历史、协议栈结构以及蓝牙5.2版本的发展动态；小米“小爱同学”使用的人工智能技术，以及小米公司AIoT的战略布局和发展情况；小米智能语音技术及其架构；小米自定义的蓝牙设备与主机之间进行通信的MMA协议；使用MMA协议进行开发实践（通过小爱耳机和小爱鼠标的实际开发来介绍）；在使用MMA协议进行蓝牙设备的功能开发时涉及的主要功能点；小米生态链企业、合作伙伴与小米一起发布智能产品的合作规范和流程。《工智能和蓝牙硬件开发实战》适合有兴趣了解蓝牙设备在人工智能领域中的应用，或者有兴趣从事相关产品开发和实践的蓝牙应用开发工程师、智能硬件开发工程师、蓝牙协议栈开发工程师阅读。

新一代人工智能引领下的智能数控系统和智能化技术，已成为智能制造领域的重要发展方向。围绕制造业发展的重大需求，开发智能数控系统，可为当前制造业所面临的发展与转型升级的迫切需求提供智能元素和支撑平台。本书在介绍智能数控系统研究背景与发展方向的基础上，系统地阐述了智能数控系统的组成、体系结构及开放式平台。从“数字+”“互联网+”“智能+”三个方面描述了智能数控系统的高性能技术、大数据技术和关键赋能技术，通过数控机床在质量提升、工艺优化、健康保障、生产管理等四大方面的典型案例体现智能数控系统的应用成效。此外，本书还探讨了智能数控系统在柔性产线中的集成应用。本书可供从事智能制造领域工作的研究人员与工程技术人员参考，也可作为高等院校的人工智能、机械工程、自动化与信息工程等相关专业的教师、研究生的参考读物。

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。　与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。　主要内容　●各种人工智能算法的实践场景　●帮助决策的智能搜索算法　●受生物学启发的算法簇　●机器学习与神经网络　●强化学习 与Q-learning

本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极布局，介绍了智能语音的产业链和产业格局；最后，围绕语音交互技术形成的应用，以智能汽车、智能家居、可穿戴设备、智能客服、医疗、教育等诸多细分领域为代表，提出“AI+基础服务”“AI+硬件设备”“AI+垂直行业”的3种应用转化参考模式，并列举实际具体案例和解决方案。本书适合从事人工智能技术研发、产品应用、市场规划的工程技术人员和管理人员参考使用，也可作为高等院校人工智能相关的专业师生参考。同时，也适合对人工智能语音技术感兴趣的相关人员阅读。

本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow 2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2～11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者必备的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。

经过亿万年进化，生物具有超强视感知能力，尤其是鸟类具有卓越的高空高速下的视感知能力。因此，研究鸟类和哺乳类动物视感知通路的神经信息处理机制，构建信息处理的编解码模型，并以此建立类脑算法，已经被证明是为视觉脑机制研究提供理论指引、提高机器视觉系统性能的有效途径。在此思路指引下，《视觉脑机制与类脑智能算法》首先介绍了鸟类脑和哺乳类脑的视觉系统解剖结构和生理学基础，以及视觉神经机制解析与建模基础；然后阐述了鸟类和哺乳类动物视觉系统工作机理与信息处理机制，重点研究了鸟类视顶盖快速、显著感知神经编码模型，以及鸟类视顶盖神经解码；*后，阐述了类脑智能和算法的认识和创新思路，结合生物视觉信息处理机制，介绍了具有典型意义和标志*新进展的几种类脑算法，并初步构建了基于鸟类离顶盖-离丘脑-副视系统协同信息处理机制的大视场小目标检测模型。

本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；最后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱好者以及希望使用机器学习技术和算法解决实际问题的Python程序员阅读。

演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题， 在实践中取得了许多成功， 但因其缺少坚实的理论基础， 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结.全书共18 章， 分为四个部分： 第一部分（第1～2 章） 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分（第3～6章） 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分（第7～12 章） 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果， 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分（第13～18 章） 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法.本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣进一步探索演化学习理论基础的读者提供分析工具， 第三部分内容或有助于读者进一步理解演化学习过程并为新算法设计提供启发， 第四部分内容或可为读者解决一些现实机器学习问题提供新的算法方案.