本书是在原书第1版的基础上，经过全面的修订、更新和扩展，保留了相同的可读性和解决问题的方法，同时介绍了新的素材和*新发展。全书分为5个部分，重点介绍了人工智能中常见的关键的技术。本书第1部分介绍了基于逻辑的方法，第2部分则重点介绍了基于概率的方法，第3部分介绍了新兴的涌现智能，探讨了基于群体智能的进化计算及其方法。接下来是*新的发展，第4部分详细介绍了神经网络和深度学习。本书*后一部分重点介绍了自然语言理解。

在当今这个时代，我们经常默认社会交往空间仅仅属于人类以及人际交往关系。然而机器人作为全新交往“伙伴”——不管是作为人类伙伴的替代还是补充——的出现，都在挑战着我们在各个层面上对自身作为个体和共同体成员的自我理解。本书就是在这些科技发展及其前景的大背景下，从哲学的角度，探索我们与这种全新类型的社交伙伴之间的相遇所涉及的的界限、潜力和挑战。社交机器人学的诞生以及它在未来的发展导向，都会对所有学术领域带来挑战。而由于这门学科不断地将技术和想象力推至极限，因此很多对它的短期和长期应用，以及这些应用的语境都只是概念性的。当然这并不意味着它们是不相关的内容。恰恰相反，我们必须不断地去思考这些带来潜在风险的技术的界限、潜力和挑战，并以此来勤勉地保障所有利益相关方都能繁荣发展；这些利益相关方既包括个体，也包括公司和机构，甚至包括社会和人类整体。

通常来说，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的研究领域包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 机器学习就是用算法解析数据，不断学习，对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术。生活中很多机器学习的书籍只注重算法理论方法，并没有注重算法的落地。本书是初学者非常期待的入门书，书中有很多的示例可以帮助初学者快速上手。 本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的sklearn的学习，还要紧跟大数据时代的发展。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合Python语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合其他算法程序员和编程爱好者阅读。

本书介绍如何构建完整的机器学习流水线，从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节，以及如何利用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环，其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工具将每一个环节的工作自动化。学完本书，你将不再止步于训练单个模型，而是能够从更高的角度将模型产品化，从而为公司创造更大的价值。

本书是一本看懂计算机视觉的实战指南，使用理论与实践相结合的思想，真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线。 全书内容共分为四个部分。第一部分包括第1、2章，主要讲解深度学习和计算机视觉基础，如计算机视觉领域的经典网络和常见的目标检测算法；第二部分包括第3～6章，主要讲解图像处理知识，结合应用案例，对知识点进行分析说明；第三部分包括第7～11章，主要讲解计算机视觉中的实战项目，对实现细节做了追本溯源的讲解；第四部分包括第12～13章，主要讲解模型的落地部署，该部分的讲解基于TensorFlow Lite框架，该框架受众广、热度高，且在各种平台都有对应的支持与优化加速方案，方便读者使用。 本书中的上百个知识点与50多个案例都是作者工程应用中的经验总结，每章末尾均有进阶必备”，给读者提供更多的拓展知识。本书适合计算机视觉的初学者、计算机视觉算法开发人员、对深度学习有兴趣的用户或者亟须工程落地使用的用户，也适合作为高校相关专业的学生教材使用。

视频理解是计算机视觉和深度学习的一个重要分支。本书对视频理解的3个重要领域进行介绍，对于每个领域，本书不仅解释了相关算法的原理，还梳理了算法演进的脉络。全书共分6章，第1章简要介绍视频行业的发展历程；第2章回顾经典图像分类模型和RNN；第3章和第4章介绍动作识别的重要算法；第5章介绍时序动作定位的重要算法；第6章介绍视频Embedding的重要算法。最后总结了常用的一些视频处理工具。 本书既适合高等院校人工智能相关专业的本科生和研究生阅读，也可供视频理解、推荐系统、搜索引擎和计算广告等领域的研究人员和从业者参考。

人类自古就有对设计发明自动化工具的朴素追求和大胆实践。几年前曾经有过一个网上调查，只问了一个问题，那就是“人类需要机器人吗？”结果被调查的人中，98％以上都回答：当然需要。国际上有舆论认为，机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。中国科学家对机器人的定义：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”无论机器人技术如何发展，有一个基本原则就是：机器人是为人类服务的。机器人学三定律：第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。第二定律：机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外。第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。人工智能与机器人技术的关系一直以来都是相互依存，共同发展。高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能也是如此，这一把双刃剑是天使还是魔鬼取决于人类自身。无论是从科学技术的自然进步趋势，还是人类自身发展的需求，机器人都毫无疑问地会陪伴着我们一起走向未来。

童芯派主控是一款针对人工智能编程教学设计的新一代可联网微型计算机，专为AIoT与Python教学而设计。无论是创新科技应用还是编程普及，童芯派都能完美适配“趣”学习。本书共分3部分28课，第1部分为神奇百宝箱，主要介绍童芯派主控板自带的程序运行效果，通过程序的运行体验录音功能、音量柱带来的身边科技。第2部分为历险童芯世界，通过交互的图形化程序感受手势识别、人脸识别等人工智能新科技。第3部分为勇闯代码岛，使用全新的慧编程Python编程器，降低了Python编程创作的门槛。 本书可作为青少年人工智能和编程教育教师参考书和学生用书。

利用机器翻译技术实现不同语言之间的自由交流始终是最令人期待的计算机应用之一。本书全面回顾了近30年来机器翻译的技术发展历程，遵循机器翻译技术的发展脉络，对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了深入讲解，力求做到简洁明了、全面透彻、图文结合。此外，本书着重介绍了近年来机器翻译领域的科研热点及其结果，旨在帮助读者全面了解机器翻译的前沿研究进展和关键技术。

本书系统介绍深度学习的高阶技术，并基于MindSpore AI计算框架进行实践。全书共分10章，内容涵盖数据处理、网络构建、训练与推理性能优化、模型安全与隐私、模型可靠性、可解释AI、AI中的公平性问题、数据驱动AI建模、AI求解科学计算方程、AI加速科学方法等内容。为便于读者学习，书中还给出了基于MindSpore实现的关于深度学习高阶技术的示例代码。 本书在深度学习的理论基础上结合MindSpore新开源技术，扩大了MindSpore使用范围，可以作为普通高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生教材，也适合作为从事深度学习相关工作的软件开发工程师与科研人员学习的参考用书。