本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、 HiAI、昇腾，以及人工智能综合实验等内容？这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的？全书注重理论与实践的结合， 注重算法与框架的实际应用与实现方法， 注重创新思维的训练与培养？本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，也可作为自动化？电气工程及其自动化？计算机科学与技术？电子信息工程等专业学生“人工智能” 课程的本科生？研究生教材， 也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考？

《机器学习设计模式（影印版）》中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对你的情况选择技术的建议。你将学习：·识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战·为不同类型的机器学习模型表示数据，包括嵌入、特征交叉等·针对具体问题选择合适的模型类型·使用检查点、分发策略和超参数优化，建立一个鲁棒的训练循环·部署可扩展的机器学习系统，通过它你可以再训练和更新以反映新的数据·为用户解释模型的预测结果，确保模型公平地对待用户·提高模型的准确性、可复现性和弹性

自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分：基础知识部分介绍自然语言处理和深度学习的基础知识和基本工具；预训练词向量部分介绍静态词向量和动态词向量的预训练方法及应用；预训练模型部分介绍几种典型的预训练语言模型及应用，以及预训练模型的新进展。除了理论知识，本书还有针对性地结合具体案例提供相应的PyTorch 代码实现，不仅能让读者对理论有更深刻的理解，还能快速地实现自然语言处理模型，达到理论和实践的统一。 本书既适合具有一定机器学习基础的高等院校学生、研究机构的研究者，以及希望深入研究自然语言处理算法的计算机工程师阅读，也适合对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的学生和希望进入人工智能应用领域的研究者参考。

《人工智能产品经理技能图谱》首先对人工智能产品经理做了分类，并对每类人工智能产品经理的工作流程进行了介绍，然后从相关技术、数学、算法、软件设计、硬件设计等方面对人工智能产品经理需掌握和了解的相关知识做了详细介绍。本书以丰富的实际案例贯穿始终，对各类人工智能产品设计方法论和人工智能技术指标进行了详细说明，方便读者快速掌握人工智能的发展现状及相关产品的设计方法。《人工智能产品经理技能图谱》适合希望或刚刚走上人工智能产品经理岗位的读者阅读，也适合人工智能相关专业的高年级本科生或研究生以及教师参考。

科技能解决我们所有的问题吗？尽管有相反的证据，但许多经济学家、专家和新闻记者似乎都这样认为。据他们说，智能机器和大数据不仅把我们从繁复的工作中解脱出来，还教育我们的孩子，改变我们的环境，甚至使宗教信仰变得更加人性化。这就是他们想要告诉我们的――我们应该放下焦虑同时接纳属于我们的机器人时代。但是，你一遍又一遍的讲故事并不会使它变成真的。Curtis White作为最聪明和敏锐的社会评论家之一，他知道如何创作一个充满诱惑力的故事。在《We，Robots》中，他与一群所谓的思想家纠缠在一起，因为他们相信未来是美好的，而机器人是可以进化的。 Curtis White有着渊博的学识和智慧，他认为，我们必须对那些试图在技术上不可避免地推销我们的人表示怀疑。

本书是普通高等教育“十一五”规划教材，系统介绍了人工智能的基本原理和相关的应用领域。全书共10章，包括：绪论、知识表达方法、问题求解方法、基本推理技术、不精确推理、PROLOG语言、专家系统、机器学习、人工神经网络和人工智能游戏。本书内容丰富、条理清楚，各章都配有例题，并给出了相当数量的习题，以帮助读者理解和掌握本书的内容。本书可作为高等学校信息类相关专业的教材，也可供相关专业领域的科技人员使用。

本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让读者对推荐系统有一个基础的认知，然后针对将要用到的算法知识进行了详细讲解，接着从用户维度、标的物维度、算法维度、平台方维度等角度介绍了评估方法，再进行了工程实现，通过案例对工程实现的核心模块、架构设计、技术选型进行分解。紧接其后从运营角度讲解了推荐产品的应用场景及设计推荐产品的基本原则，并进行了实践，通过实践案例分析，进一步强化前面介绍的各个知识点，让读者有一个系统认识。

零样本图像分类主要解决在标记训练样本不足以涵盖所有对象类的情况下，如何对未知新模式进行正确分类的问题，近年来已逐渐成为机器学习领域的研究热点之一。　利用可见类训练样本学习到的分类器对新出现的对象类进行分类识别是非常困难的学习任务。《零样本图像分类》针对零样本图像分类问题从属性角度入手，基于深度学习及知识挖掘、属性自适应、属性扩展和相对属性4个方面进行展开，分别对应第3～6章、第7～8章、第9～11章和第12～13章，《零样本图像分类》共13章。此外，各章内容涉及相关领域基础知识的介绍，能够为不同层次的读者与研究人员提供入门知识与参考信息。

本书以案例介绍的形式为主，从基础创新、产业落地、防疫抗疫、应用场景等多个方面展现上海人工智能发展情况。这是一份地区发展人工智能产业的“建议书”，更是一份企业商业落地人工智能的“指导手册”。

《人工智能概论》全面介绍了人工智能的基本技术，目标是用通俗易懂的方法帮助读者构建完整的人工智能知识体系，为后续的深入学习打下基础。全书共分为10章，内容包括人工智能概述、知识表示、搜索技术、机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人及智能控制等。《人工智能概论》适合高职高专和应用型本科，作为非人工智能专业的选修课和人工智能专业的导论课教材。也适合作为人工智能技术爱好者的入门书。