人工智能正在形成一股新的浪潮，它将从技术、经济、社会等各个层面改变我们的工作和生活方式。作为实现人工智能的重要技术，机器学习正在受到人工智能专家之外的更广泛人群的关注，想要了解机器学习相关知识和技术的人日益增多。本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题，从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法，如*小二乘法、*优推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。全书的主旨在于帮助读者理解机器学习的本质，因此作者介绍具体的例题时，基本的着眼点是教会读者使用什么样的思维方式，以及如何进行计算，为读者探索更加复杂的深度学习领域或神经网络算法打下坚实的基础。

本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。

计算机音乐是一门涉及计算技术在音乐创作中各种应用的学科。《计算机音乐技术》将向读者介绍作者专注的计算机音乐领域中的两个重要研究方向：算法作曲技术与人声哼唱旋律自动识别技术的研究心得和部分成果。《计算机音乐技术》由4章组成。第1章介绍算法作曲研究领域的基《计算机音乐技术》状况和存在问题。通过评述该领域所采用的主要技术阐述当今算法作曲的研究进展。第2章介绍作者近年来从事单旋律生成算法技术的研究，包括诗歌配旋律的计算模型以及算法生成旋律的质量评估问题。第3章介绍由单旋律及其钢琴伴奏构成的多声音乐自动生成技术，包括为旋律自动配和声以及钢琴伴奏音型设计与获取技术。第4章介绍哼唱旋律自动识别技术，涉及人声哼唱信号的信号帧基频提取，哼唱音符的自动切割及调性分析技术。

本书全面讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深入探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用，将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应用场景。本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

本书是一本深度学习的基础入门读物，对深度学习的基本理论进行了介绍，主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch，然后分别在3个框架下，通过3个实战项目掌握了框架的使用方法，并详细描述了生产流程，最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校毕业生以及想从实战项目入手的深度学习研发工程师或算法工程师。

本书是一本以机器人学、人工智能知识和技术为中心内容的科普及科幻长篇小说。书中通过形象与连续的故事和插图，介绍机器人的发展历史、基本结构与分类，工矿业与农林业、空间与海洋探索、国防与安保、医疗卫生、家庭服务、文化娱乐、教育教学等方面的应用，“机器人化”智能制造工厂、未来宇宙开发和星际航行以及发展方向等。此外，还展望了其他一些新技术或潜在高新技术的未来应用。 本书故事情节生动，图文并茂，寓知识性、趣味性和娱乐性于一体，是广大青少年、大中小学生、中小学教师、机器人和人工智能产业园科技与工作人员以及从事科技与产业管理的政府与企业人员的课外阅读佳作，也是对机器人感兴趣的其他读者值得一看的优秀作品。通过阅读本书，读者能够了解机器人的过去、现在和将来，增进对机器人技术的兴趣与认识。

《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。 《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员入门学习，也适合相关科研人员研究参考。

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《情感计算与情感机器人系统》在介绍情感计算、情感建模以及人机情感交互概念的基础上，分析了当前人机情感交互的研究前沿，总结了在多模态情感识别方法、人机交互氛围场建模、情感意图理解方法、情感机器人的多模态情感表达以及人机情感交互系统应用方面的新研究成果，使读者对人机情感交互有更深的理解，对促进我国在情感计算与情感机器人领域的快速发展具有积极的作用。