机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，每章后都有习题和参考文献，便于学生巩固学习，适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

人工智能极简历史、开发环境准备、初识TensorFlow、简化神经网络模型、用神经网络解决非线性问题、从文件中载入训练数据、多层全连接神经网络、保存和载入训练过程、查看图形化的模型、用训练好的模型进行预测、用高层工具简化建模和训练过程、在其它语言中调用TensorFlow模型、用卷积神经网络进行图像识别、循环神经网络初步、下一步学习方向指南

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦？肖莱（Franc.ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

本书内容由大量的MATLAB计算实例组成。全书共分11章，第1章介绍MATLAB基础知识，第2章介绍多项式处理，第3章介绍MATLAB绘图，第4章介绍复数运算，第5章介绍矩阵计算，第6章介绍解多元一次线性方程组，第7章介绍解一元N次方程（上），第8章介绍解一元N次方程（下），第9章介绍方程及非线性方程，第10章介绍用图像法解实系数一元N次方程，第11章介绍用图像法解实系数N元一次方程组。 本书适合四类读者阅读或参考： 一是学习MATLAB课程的理工科大、中专及高等职业学校、中等职业学校的在校学生； 二是广大工程技术、科研人员； 三是数学爱好者； 四是从事文秘工作的人员。 本书通俗易懂，图文并茂，资料丰富，实用性强，既适合初学者，也适合有一定MATLAB基础的爱好者及专业技术人员。

粒计算是一种模拟人类解决复杂问题的理论方法，是人工智能研究领域的一个重要分支。本书从覆盖的角度基于粗糙集理论对粒计算理论方法进行系统的总结和归纳，具体内容包括：研究覆盖近似空间中概念近似的各种方法，并给出这些近似方法的主要特点；研究基于覆盖的知识表示的知识粒度层次关系，从定性比较和量化度量两个方面进行分析；研究多粒度覆盖近似空间中概念的描述方法，并给出不同方法所构成的格结构；基于覆盖粒计算理论研究知识获取的方法。

本书系统全面地介绍了人工智能与信息感知理论与实践的内容。依据信息感知系统的组成、特点以及信息感知过程，以感知、融合、智能处理为主线，重点介绍了面向信息感知处理背景下的人工智能前沿理论与方法。内容包括：信息感知与数据融合基本原理与方法；神经计算基本方法，神经计算实现技术以及支持向量机；深度学习中典型神经网络实现及其应用；模糊逻辑计算中模糊逻辑与模糊推理、模糊计算实现和应用；进化计算中遗传算法、粒群智能、蚁群智能等方法和实例。 本书可作为高等院校电子、计算机、测控技术、自动化等相关专业本科生、研究生的教材，也可作为工程技术人员开展人工智能与信息感知实践的重要参考书。

曾经机器人只出现在科幻小说中，如今，它们已是现代工业的重要组成部分，并且正逐步进入并影响我们的日常生活。对于有兴趣在机器人领域获得发展和潜在工作机会的人，该从何开始学习机器人技术呢？强烈建议你从本书开始，可以帮助你从0到1快速轻松入门。 通过超过200幅全彩图片全景解读机器人技术，让你仿佛置身其中，用真实、有趣的方式告别以往枯燥、灰暗的学习体验。 本书包含了作者在机器人领域多年经历和对机器人的热爱，针对不同种类机器人系统的使用和教学经验，提炼机器人品牌的通用精华知识，帮助你理解关键的知识点，搭建知识体系，进入机器人的世界。

机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。 本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。

《基于人工智能的行人流模拟与仿真》探讨基于元胞自动机、增强学习和智能计算等人工智能方法在行人建模与仿真方面的应用。《基于人工智能的行人流模拟与仿真》共5章，第1章系统讨论行人行为建模和行人仿真；第2章和第3章讨论基于元胞自动机理论的行人流仿真，分别讨论交织区行人流和大型商场行人疏散的问题；第4章讨论基于增强学习的行人流仿真；第5章讨论基于智能计算的行人流模拟。各章分别列出了详尽的参考文献，附录还详细列出了基于元胞自动机的行人流模拟程序。

人工智能技术正以一种超快的速度深刻地改变着我们的生活，引导了第四次工业革命。美团作为国内O2O领域领 先的服务平台，结合自身的业务场景和数据，积极进行了人工智能领域的应用探索。在美团的搜索、推荐、计算广告、风控、图像处理等领域，相关的人工智能技术得到广泛的应用。本书包括通用流程、数据挖掘、搜索和推荐、计算广告、深度学习以及算法工程6大部分内容，全面介绍了美团在多个重要方面对机器学习的应用。本书非常适合有一定机器学习基础的工程技术人员和在校大学生学习和阅读。通过本书，有经验的算法工程师可以了解美团在这方面的做法，在校大学生可以学习机器学习算法如何在具体的业务场景中落地。