本书内容丰富，观点新颖，理论联系实际。不仅可用作高等学校计算机专业本科生和研究生学习计算机算法设计的教材，而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考。

卷积神经网络是深度学习重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物，假定读者不具备任何机器学习知识。书中尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的****发展结束。本书首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识点，书中给出了基于NumPy 的代码实现，以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。本书既可以作为卷积神经网络的教材，也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。

复杂环境中非约束图像识别是计算机视觉和人机交互领域中的重要研究问题，《复杂环境非约束图像人脸分析和场景识别》主要关注复杂环境中非约束人脸图像识别和遥感场景识别中的难点和问题，详细介绍非约束环境下的人脸特征点精确定位方法、自然场景中的头部姿态估计方法、多视角变化下的自发表情识别方法、多尺度高分辨率遥感影像的场景分类和场景识别方法，并讨论了该领域的应用和研究方向。《复杂环境非约束图像人脸分析和场景识别》建立一个非约束图像识别的方法框架，以期协助读者扩展到不同的视觉任务。

内 容 简 介机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成，共分为三大部分。第1～3章为第一部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和*优化方法），以及机器学习中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第21章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决方案。此外，附录A给出各种机器学习算法的总结，附录B给出梯度下降法的演化关系，附录C给出EM算法的推导。本书理论推导与证明详细、深入，结构清晰，详细地讲述主要算法的工程实现细节，配以著名开源库的源代码分析（包括libsvm、liblinear、OpenCV、Caffe等开源库），让读者不仅知其然，还知其所以然，真正理解算法、学会使用算法。对于计算机、人工智能及相关专业的本科生和研究生，这是一本适合入门与系统学习的教材，对于从事人工智能和机器学习产品研发的工程技术人员，本书也具有很强的参考价值。

本书介绍了大型重载航天搅拌摩擦焊机器人研发设计的基础理论、基本方法和常用软件，面向我国在航空航天、国防和现代化工业等领域的迫切需求，以提高工件的焊接精度和焊缝质量为落脚点，针对新型的搅拌摩擦焊机器人开展了大量的理论分析、仿真优化和试验测试工作，获取了机器人在焊接过程中所关心的各项性能参数。研究机械结合部对整机静动态性能的影响，建立了针对复杂大件结构动态优化设计的分析流程。最终的分析和测试结果表明了本书工作的必要性，提出大型重载航天搅拌摩擦焊机器人研发设计流程及仿真测试方法，确保搅拌摩擦焊机器人的焊接精度，有力地配合和指导了大型重载航天搅拌摩擦焊机器人研发设计工作。本书注重理论研究和实践相结合，旨在开拓读者的研究思路，提高读者的研究能力。

智能化是每一个人和每一家企业都在面对的系统性挑战——在人工智能打理一切的世界里，我们该如何维持生计？为了回答这个问题，本书首先分析了推动人工智能时代到来的三大动力——新机器、新材料（数据）和新商业模式，然后提出了个人与企业在新机器时代树立竞争力的AHEAD模型，介绍了如何借助自动化和数字痕迹分析来增强自己的工作能力，如何通过丰富供给来把握新商业机遇，以及如何利用新的智能技术来实现持续的绩效改善。本书是传统企业与新技术企业在人工智能浪潮中把握机遇、找到发展路径的行动指南。

本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学**统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节，内容更加系统、全面、与时俱进。

个性化推荐能够根据用户的历史行为显式或者隐式地挖掘用户潜在的兴趣和需求，并为其推送个性化信息，因此受到研究者的追捧及工业界的青睐，其研究具有重大的学术价值及商业应用价值，已广泛应用于大型电子商务平台、社交平台、新闻客户端以及其他各类旅游和娱乐类网站中。 本书内容丰富，较全面地介绍了基于协同过滤的推荐系统存在的问题、解决方法和评估策略，主要内容涉及协同过滤推荐算法中的时序技术、矩阵分解技术和社交网络信任技术等知识。 本书可供从事推荐系统、人工智能、机器学习、模式识别和信息检索等领域的科研人员及研究生阅读、参考。

本书全面系统地介绍了机器学习的基本概念、预备知识、主要思想、研究进展、基础技术、应用技巧，并围绕当前机器学习领域的热点问题展开讨论。全书共11章，主要内容包括决策树、神经网络、支持向量机、遗传算法、回归、聚类分析等。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、智能科学与技术等专业研究生和高年级本科生的教材，同时对于从事人工智能、数据挖掘、模式识别等相关技术人员也具有较高的参考价值。

都说这是AI时代。究竟什么是AI？ 《硬战：人工智能时代的爆款产品》围绕AI产品的商业史和方法论，让你深入了解当今的科技浪潮。本书选取了智能音箱、智能机器人、机器翻译和AI相机四个品类，讲述这些AI产品发展的“前世今生”。 如何结合AI技术，打造人工智能时代的爆款产品，成了创业者和传统企业都关心的问题。《硬战：人工智能时代的爆款产品》将结合海内外的案例，讲述人工智能时代，爆款产品的发展历程和设计方法。本书从“AI+硬件”的视角，提出了有别于互联网思维的产品规划方法论，让人们了解人工智能，帮助创业者寻找创新方向，协助企业创新落地。 《硬战：人工智能时代的爆款产品》适合产品经理和AI从业者阅读，特别适合想在AI浪潮中转型突围的企业人员阅读，也可以作为一本了解AI产品发展历程的科普读物。