本书将理论介绍与经典案例相结合，对文娱行业的现状、人工智能在文娱行业的应用和智能文娱的未来发展进行全面、深入、系统的解读与预测。本书选取的案例都极具代表性，涵盖文娱行业的诸多领域，如影视、游戏、文学等，涉及众多科技巨头，如阿里巴巴、百度、腾讯、今日头条等。笔者在介绍案例时，并非只是简单描述，而是通过深入分析来抛砖引玉，向读者揭示文娱行业的发展方向，帮助文娱行业的从业者学习、了解人工智能带来的改变。

机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型，以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后，需要采用适当的优化算法来求解模型的参数，因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。 本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中全面介绍了各种情形下的加速一阶优化算法，包括确定性和随机性的算法、同步和异步的算法，以求解带约束的问题和无约束的问题、凸问题和非凸问题，对算法思想进行了深入的解读，并对其收敛速度提供了详细的证明。 本书面向机器学习和优化领域的研究人员，包括人工智能、信号处理及应用数学特别是计算数学专业高年级本科生、研究生，以及从事人工智能、信号处理领域产品研发的工程师。

本书介绍如何在PyTorch框架中使用BERT模型完成自然语言处理（NLP）任务。 BERT模型是当今处理自然语言任务效果最好的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。本书共3篇。 -第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建； -第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性； -第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，完成自然语言处理任务。通过本书，读者可以熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端。本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对自然语言处理、BERT模型感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。

本书从人工智能系统平台环境部署为主线讲解了人工智能的概念以及人工智能平台环境的部署，主要涉及Linux系统安装、GPU环境配置、Python环境配置、人工智能基础概念、Hadoop环境部署、数据库部署、Docker部署、集群的部署和维护等知识。全书知识点的讲解由浅入深，使每一位读者都能有所收获，也保持了整本书的知识深度。本书主要涉及八个项目，即基础环境搭建、人工智能平台知识基础、分布式计算原理及Hadoop部署、数据库基础知识、容器知识基础、容器管理工具及Kubernetes部署、人工智能平台实施、人工智能平台监控与维护，严格按照生产环境中的操作流程对知识体系进行编排。使用循序渐进的方式从Linux系统安装、GPU配置一直到相关服务的部署等知识进行讲解。

在人工智能浪潮的大背景之下，机器视觉的应用已经覆盖各个行业。机器视觉及其应用研究的主要目的是，让计算机实时处理传感器感知的信息，用图像和图像序列来识别和认知三维世界，最终让机器人或机器具有“视觉”功能，以满足社会对机器的智能化需求。《机器视觉与应用》以应用为导向，从机器视觉的硬件构建、算法实现及应用案例研究这3个层次，系统地介绍机器视觉的基本知识，以及图像处理、模式识别和机器视觉应用问题的一般求解方法。该书理论与实际相结合，分享了机器视觉在物体识别和测量、实时3D环境建模以及机器人的视觉伺服应用等方面的解决方案。《机器视觉与应用》可作为工程领域非电类专业的大学高年级学生和研究生的教材或自学资料，也可供从事先进制造、智能控制研究与应用的科技人员及管理人员学习。

机器学习是设计与应用算法的科学，可从数据中进行学习和预测，其应用已经非常普遍。金融领域集中了大量的交易数据，为人工智能技术的运用奠定了良好的数据基础。本书面向金融领域的读者，介绍了机器学习技术的原理与实践。本书包括10章，介绍了神经网络算法、结构化数据的处理、计算机视觉处理技术、时间序列分析、自然语言处理、生成模型的应用、强化学习技术、数据建模与调试、贝叶斯推理和概率编程等内容。本书由资深金融从业者编写，融合了其在金融项目中关于机器学习的实践经验，适合金融领域的数据科学家、数据分析师、金融科技公司的技术研发人员以及对金融领域的机器学习技术感兴趣的读者阅读。

迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都得到了广泛的应用。 《迁移学习导论》的编写目的是帮助迁移学习及机器学习相关领域的初学者快速入门。全书主要分为背景与概念、方法与技术、扩展与探索及应用与展望四大部分。除此之外，《迁移学习导论》还配有相关的代码、数据和论文资料，最大限度地降低初学者的学习和使用门槛。 《迁移学习导论》适合对迁移学习感兴趣的读者阅读，也可以作为相关课程的配套教材。

本书全面讲解PaddlePaddle Fluid框架在深度学习领域的应用。全书共15章，分别是PaddlePaddle深度学习开发环境的搭建、PaddlePaddle快速入门、线性回归算法实战、卷积神经网络实战、循环神经网络实战、生成对抗网络实战、强化学习实战、模型的保存与使用、迁移学习实战可视化工具Visual DL的使用、自定义图像数据集识别项目实战、自定义文本数据集分类项目实战、动态图的使用、开发具有AI能力的服务器接口、移动端深度学习框架Paddle Lite的项目实战。 本书实例丰富，适合机器学习爱好者、程序员、人工智能方面的从业人员阅读，也可以作为人工智能相关专业的师生用书和相关培训学校的教材。

本书从机器学习的基本原理开始讲解，然后是神经网络、深度学习，最后讲解卷积神经网络。本书在讲解原理的基础上，以MATLAB为开发工具和编程语言，将深度学习所涉及的原理均用MATLAB进行仿真实践，并将书中所有的实例以MATLAB为底层编程语言进行编程和讲解。 通过本书的阅读，读者可以学会神经网络和多层神经网络的原理，卷积和池化的含义，并可利用MATLAB进行深度学习的研究和开发。 本书可用作高等院校人工智能课程或工程师培训的教材，也可供从事人工智能等领域研究和应用的开发人员使用。 3.作者简介 Serge Kruk博士，奥克兰大学数学与统计系教授，曾是贝尔实验室资深研究员。具有多年的研究和工作经验，目前主要的研究方向为：algorithms for semidefinite optimization， scheduling， feasibility， and the related numerical linear algebra and analysis等 邹伟 博士，睿客邦创始人，研究方向为机器学习、数据挖掘、计算几何，致力于机器学习和深度学习在实际中的应用；主持研发50多个人工智能领域工业级项目，并受邀在中国移动、花旗银行、中信集团、中航信、烽火科技、京东方、完美世界等公司进行了上百场讲座和内部培训。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地；兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授等。曾在多个在线平台讲授“机器学习”“深度学习”等课程，广受网友好评，累计学习人数超过百万。

Kaveh Pahlavan，国际知名学者，在无线网络、机器人、无线定位领域，尤其是Wi-Fi、室内、人体局域网定位技术方面，进行了开创性的理论研究和产业实践。《室内地理定位科学与技术：在智能世界和物联网的应用/电子信息前沿技术丛书》主要针对大学高年级本科生、研究生和从事实际工作的工程师撰写，提供的素材主要源自作者团队在实验室的研发实例，以及作者作为大学教授的教学经验、作为初创公司技术顾问的工业经验。《室内地理定位科学与技术：在智能世界和物联网的应用/电子信息前沿技术丛书》特点：内容新颖独特。作者拥有多年教学、科研经验和产业实践积累，很多观点具有**性，涵盖基本RSS、TOA定位原理与系统、机会定位与混合定位、基本定位算法等以及国际上的新研究成果。强调无线电传播和物理层技术，结合如何将接收到的无线通信信号用于各种无线通信网络中的机会射频定位，全面论述机会定位理论和技术在室内和城市地区定位中的应用。精选适用于课程教学的实践技术资料，体现交叉学科技术领域之间的相互作用，描述重要的定位系统，并且基于基础学科和工程门类进行分类，详细介绍科学工程成功转化的应用案例。突出以创新创业为导向，适用于“多学科”课程和“跨学科”研究，能够在研究项目案例中形成跨学科协作的能力。适合作为教材。内容丰富系统，系统精炼地阐明基本理论、方法，辅以典型的实例分析和相关程序，化繁为简，便于学习和认知。