本书的基本目标是通过项目实践讲解ROS，探讨具有ROS接口的各种新技术。例如，你将看到如何构建自动驾驶汽车的原型，如何使用ROS构建深度学习的应用程序，以及如何在ROS中构建虚拟现实（VR）应用程序。此外，还将介绍使用ROS及其库的大约多个项目和应用程序。

《GAN：实战生成对抗网络》介绍深度学习领域一个十分活跃的分支——生成对抗网络（GAN）。《GAN：实战生成对抗网络》中覆盖了深度学习的基础、对抗网络背后的原理以及构建方式等内容。同时《GAN：实战生成对抗网络》还介绍了多个真实世界中使用对抗网络构建智能应用的案例并提供了具体的代码以及部署方法，旨在帮助读者能够在真正的生产环境中使用生成对抗网络。 《GAN：实战生成对抗网络》适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及其他机器学习领域相关的从业人员，以帮助他们在工作中应用生成对抗模型；也适合机器学习和深度学习的爱好者、初学者来了解深度学习领域的新魔力。

本书的主要内容有：步行机械的发展历程及其潜在价值、步行机械的步态理论、不规则地形的步态选择、步行机械的足力控制理论、腿部机构的形式和设计方法、足部设计方法、腿部驱动装置形式以及整机控制和信息系统设计。

本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。

本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。

《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展示了在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的深度学习的入门和实践书籍。 《深度学习：基于Keras的Python实践》以实践为导向，使用Keras 作为编程框架，强调简单、快速地上手建立模型，解决实际项目问题。读者可以通过学习本书，迅速上手实践深度学习，并利用深度学习解决实际问题。 《深度学习：基于Keras的Python实践》非常适合于项目经理，有意从事机器学习开发的程序员，以及高校在读相关专业的学生。

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。 《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。

本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章：第1章介绍深度学习基础知识，第2章介绍大规模数据的分布式深度学习，第3章介绍卷积神经网络，第4章介绍循环神经网络，第5章介绍受限玻尔兹曼机，第6章介绍自动编码器，第7章介绍如何用Hadoop玩转深度学习。

《AI人工智能：发展简史+技术案例+商业应用》通过“知识＋案例”两条线索帮助读者全方位、多角度地了解人工智能。 纵向知识线包括三大认识、三大价值、三大盈利模式、三种营销变化、四个时代、五大商业模式、八大技术、八大热门领域、八种研究成果、九种热卖商品等，针对人工智能的基本概念、发展阶段、研究价值、市场状况、基础技术、发展前景、营销应用、热门领域、热卖商品和研究成果等内容，向读者进行系统化的介绍。 横向案例线共包含12章专题内容，详解了20多个领域的70多种智能产品和应用，内容涉及智能家居、智能安防、无人驾驶、智能社交、智能生产、工业设计、智能检测、电子商务、军事航天、法律预判、智能医疗、机器人、智能营销、智能理财、智慧社区、智能交通、智能助理、智能管理等，同时通过120多个图解、190张图片对不同领域人工智能的应用、产品和特点进行了展示。 《AI人工智能：发展简史+技术案例+商业应用》结构清晰，适合对人工智能及其相关技术和产品感兴趣，想全面了解人工智能的读者阅读。

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合，它是一种新兴的通用人工智能算法技术，也是机器学习的前沿技术，DRL 算法潜力无限，AlphaGo 是目前该算法相当成功的使用案例。DRL 算法以马尔科夫决策过程为基础，是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。深度强化学习算法主要包括基于动态规划（DP）的算法以及基于策略优化的算法，本书的目的就是要把这两种主要的算法（及设计技巧）讲解清楚，使算法研究人员能够熟练地掌握。 《揭秘深度强化学习人工智能机器学习技术丛书》共10 章，首先以AlphaGo 在围棋大战的伟大事迹开始，引起对人工智能发展和现状的介绍，进而介绍深度强化学习的基本知识。然后分别介绍了强化学习（重点介绍蒙特卡洛算法和时序差分算法）和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。最后介绍了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。引例、基础知识和实例相结合，方便读者理解和学习。 《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》内容丰富，讲解全面、语言描述通俗易懂，是深度强化学习算法入门的优选。本书适合计算机专业本科相关学生、人工智能领域的研究人员以及所有对机器学习和人工智能算法感兴趣的人员。