本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。

从本书第一版出版以来，一直好评如潮，被国外许多大学选作自然语言处理或计算语言学的教材，被认为该领域教材的“黄金标准”。本书第一版综合了自然语言处理、计算语言学和语音识别的内容，全面论述计算机自然语言处理，深入探讨计算机处理自然语言的词汇、句法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。该版对于第一版做了全面的改写，增加了大量反映自然语言处理*新成就的内容，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书四大特色： 覆盖全面 强调实用 注重评测 语料为本内容简介本书全面论述了自然语言处理技术。本书在第一版的基础上增加了自然语言处理的*新成就，特别是增加了语音处理和统计技术方面的内容，全书面貌为之一新。本书共分五个部分。第一部分“词汇的计算机处理”，讲述单词的计算机处理，包括单词切分、单词的形态学、*小编辑距离、词类，以及单词计算机处理的各种算法，包括正则表达式、有限状态自动机、有限状态转录机、N元语法模型、隐马尔可夫模型、*大熵模型等。第二部分“语音的计算机处理”，介绍语音学、语音合成、语音自动识别以及计算音系学。第三部分“句法的计算机处理”，介绍英语的形式语法，讲述句法剖析的主要算法，包括CKY剖析算法、Earley剖析算法、统计剖析，并介绍合一与类型特征结构、Chomsky层级分类、抽吸引理等分析工具。第四部分“语义和语用的计算机处理”，介绍语义的各种表示方法、计算语义学、词汇语义学、计算词汇语义学，并介绍同指、连贯等计算机话语分析问题。第五部分“应用”，讲述信息抽取、问答系统、自动文摘、对话和会话智能代理、机器翻译等自然语言处理的应用技术。本书写作风格深入浅出，实例丰富，引人入胜。本书可作为高等学校自然语言处理或计算语言学的本科生和研究生的教材，也可以作为从事人工智能、自然语言处理等领域的研究人员和技术人员的必备参考。

人工智能快速发展，已经进入寻常百姓的日常生活，主要国家都将人工智能的发展作为占领世界科技制高点的关键政策与措施。它不仅是一种技术，而且是一个技术集群；它不仅是一门科学，而且是一个系统的理念，“将给人们的生产方式和生活方式带来革命性的变化”。把人们带入“人类命运共同体”的新时代。本书介绍了什么是人工智能及其由来，解答了它不可能“终结人类”等种种疑惑；介绍了人工智能的发展、现状和未来，提出了人工智能目前能代替什么，而不能代替什么；阐述了我国发展人工智能*应解决的问题，以实例说明每个人应如何在日常生活中利用人工智能。本书可作为人工智能的普及读物，适合对人工智能感兴趣的广大读者，也可作为学校、企业和政府相关部门的各级人员的参考读物。

本书是“十三五”职业院校工业机器人专业新形态规划教材之一，主要内容包括：机械CAD/CAM简介、典型零件建模、工业机器人本体设计、典型部件装配体、工程图创建、工业机器人零部件运动仿真。本书突出SolidWorks2016软件知识和工业机器人及相关设备零部件实例相结合，由浅入深、循序渐进地讲解从基础零件建模到复杂部件装配、零件与装配体生成工程图等，实例紧密联系工业机器人应用系统设备，具有较强的专业性和实用性。本书可作为职业院校工业机器人相关专业的教材，也可供具有一定SolidWorks软件应用技能的人员参考，还可作为职业技能培训用书。

人工智能为什么备受瞩目？随着电脑和网络的飞速发展，信息处理变得越来越容易，云计算、物联网、机器人等IT相关的*新技术，进一步发挥其优势。机器学习、自然语言处理、以图像和语音识别为基础的人工智能技术得到广泛得应用。本书通过国内外50例以上的案例阐述人工智能技术的应用，囊括了世界各大公司的前沿技术。本书将为人工智能领域IT技术人员、经营企划人员、创业和管理人员提供重要参考。

《人工智能：从科幻中复活的机器人革命》一书主要分三条脉络，对人工智能进行介绍，首先介绍人工智能的过去、发展现状及未来，读者可以从这一脉络对人工智能有所初步了解，第二主线则从人工智能目前所取得的主要成绩、遇到的问题等方面进行分析，读者可以从这一方面了解人工智能的发展状况以及面临的瓶颈；第三主线为人工智能的发展趋势以及隐忧，作者从专业的角度，分析人工智能的未来和当其发展到一定程度将会遇到的问题，读者可以从这里了解到人工智能终将以何种方式达到其未来。 本书将利用当前流行的机器人和理论对人工智能进行讨论，力求做到有趣和全面。另外，本书从专业的角度，提出作者对于人工智能深刻而新颖的见解。这是一本幽默风趣的漫画心理书，有知识，有故事。你准备好成为自我情绪管理教练了吗？

《未知环境下智能机器人自主导航定位方法与应用》以智能机器人自主导航定位技术的理论和方法作为研究内容展开论述。《未知环境下智能机器人自主导航定位方法与应用》共分九章，主要包括六方面内容：智能机器人与SLAM问题描述、环境特征提取、EKF—SLAM改进方法、FastSLAM改进方法、数据关联改进方法及智能机器人研究展望。全书以移动机器人为主线，系统地展现了SLAM技术内涵、环境特征表示、环境特征提取、EKF—SLAM、FastSLAM、数据关联等机器人导航定位研究的基础理论，并依据国际标准数据库和仿真实验，给出了相应各改进算法的验证结论。之后，作为SLAM技术研究的延伸和扩展，《未知环境下智能机器人自主导航定位方法与应用》阐述了自主水下航行器特定环境下、特有传感器、特殊的海试数据基础上的SLAM关键技术的各项研究成果。全书学术思想较新颖、研究内容较经济改革翔实，理论实际结合较紧密，可读性较强。

这是一本基于公理研究学习算法的书。共 17章，由两部分组成。*部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第 1、2、6、8 章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第 3～5 章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第 7、9～16 章为多类问题，包括聚类、神经网络、 K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。*后第 17章研究了多源数据学习问题。本书可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。

机器人是推动新工业革命的关键，人类即将进入万物皆智能的新智能时代，机器智能将越来越多地融入未来生活，引发智能革命或是智能爆炸，而把握未来的好方式就是更加了解机器，以及创造更具智能的计算机和机器人。本书呈现了大量科幻原型故事，集中探讨了个人机器人，洞察机器人发展的技术和未来趋势。

《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4及以上版本，并介绍了TensorFlow中的一些新特性。本书适合有一定机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读，尤其是希望深入研究TensorFlow和深度学习算法的数据工程师，也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生，以及希望进入大数据应用的研究者。