《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍，它不是教科书，作者已尽量把公式减少到极少，以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等，这些算法都已在很多行业发挥了价值。《神经网络与深度学习》适合有志于从事深度学习行业的，或想了解深度学习到底是什么的，或是有一定机器学习基础的朋友阅读。

《深度学习：21天实战Caffe》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习，通过阅读 Caffe 源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，最终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，《深度学习：21天实战Caffe》偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达，透过代码揭开其神秘面纱，更多地贴近实际应用。

全书吸收了现代控制系统的最新研究成果，重视理论与实际的结合，在阐述理论和方法时，注重物理意义的解释，尽量减少繁杂的数学推导，并适当引入了工程设计的实例，使读者对这些方法有较全面的了解和认识，并能正确地运用这些方法来解决工程中的实际问题。本书从工程实践角度出发，系统地介绍现代控制系统的理论和方法。全书包括了现代控制系统的5个基本分支： 线性控制系统（线性控制系统状态空间分析、线性反馈控制系统综合与设计）、最优控制（变分法与最优控制、最小值原理及其应用、动态规划、线性二次型最优控制、线性系统的鲁棒及最优控制）、最优估计（基本估计方法、最优滤波）、系统辨识（建模与系统辨识基础、非参数辨识方法、最小二乘辨识、极大似然估计、系统辨识中的实际问题）和自适应控制（参考模型自适应控制系统、自校正控制）。本书可以作为控制类、电气信息类各专业高年级学生和研究生教材，也可以供广大工程技术人员和其他大专院校专业师生参考。

本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书， 第一部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（第10章至第14章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、 视学与控制”（第15章和第16章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。

本书是首部介绍语音识别中深度学习技术细节的专著。全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。本书适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读，所有的算法及技术细节都提供了详尽的参考文献，给出了深度学习在语音识别中应用的全景。

本书是为高等院校计算机科学与技术、软件工程、信息管理与信息系统等相关专业的“人机交互技术”或“人机界面设计”等课程编写的以实验实践为主线开展教学的教材。全书通过一系列在网络环境下学习和实践的实验练习，把人机交互技术的概念、理论知识与技术融入实践当中，从而加深对该课程的认识和理解。内容涉及人机交互技术知识的各个方面，包括人机交互与用户体验、人机交互的相关学科、人机交互设备、设计指南与原则、设计过程的管理、直接操纵与虚拟环境、命令/菜单与表格填充、人机界面的时尚设计、用户文档和在线帮助、人机交互的质量与测评、信息可视化等，全书包括可供选择的10个实验和1个课程实验总结。

随着人工智能程序AlphaGo以4：1的大比分战胜人类围棋世界冠军李世石，机器将征服人类的担忧正在甚嚣尘上。《走近2050》则为我们描绘了一幅人机和谐共生、协同演化的全新场景。在看得见的未来，人类将越来越多地沉浸于五花八门的虚拟世界以获取各式体验，与此同时，我们将心甘情愿地将自己的注意力源源不断地输入给机器世界以促使它们进化。

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欢迎来到机器人技术的精彩世界！这是一本通俗易懂的机器人技术实践参考书，内容包括制作小型移动式智能机器人所需的材料、设计思路、常用工具、装配方法以及制作工艺。本书第3版结合当今创意电子产品的发展趋势和由此引发的新思路和新玩法，新增了开源硬件平台Arduino和LittleBits快速原型机等内容，制作项目从10个扩展成了12个，涵盖的内容更多，书名也从原来的《仿生机器人制作入门》更名为《机器人制作入门》。本书收录了12个低成本、易实现的小型移动式智能机器人制作实例，内容丰富，讲解具体。读者可以从这几个由易到难的制作中逐渐了解机器人的工作原理和具体的实现方法，在实际制作的过程中动手动脑，边玩边学，并从中获得乐趣和感动！本书可作为学校第二课堂和学生兴趣爱好的参考指南，也可以供业余电子制作爱好者以及模型爱好者阅读和参考。

北京注意： 经管的书不加“课件下载”62770175-4506理工的书不加“课件下载”内 容 简 介本书介绍了机器智能的基本概念、理论方法和应用情况，全书共10章，主要内容包括智能、信息、知识、决策等相关的基本概念，结构模拟方法（人工神经网络）的研究思路、基本模型、学习算法、工作原理、典型应用以及优势与困难，功能模拟方法（传统人工智能、专家系统）的知识表示、知识获取、知识应用以及困难所在，行为模拟方法（感知动作系统）的机器感知、模式分类、感知动作系统、机器学习、计算智能以及局限性，机制模拟方法（信息知识智能转换）的全信息理论、知识理论、知识生态模型、智能生成机制以及全信息自然语言理解等，并通过机制模拟把多年来相对独立发展的结构模拟、功能模拟和行为模拟三大学派有机地融为一体，介绍了智能统一理论。在此基础上，拓展介绍了智能与情感相互作用模型、机器智能的宏观应用（智能信息网络）和微观应用（智能机器人）以及机器智能领域的几个前沿未决问题，包括复杂系统理论、不确定性理论和智能数学。本书可作为高等院校智能科学与技术相关专业高年级本科生的教材以及计算机类、信息技术类与自动化类相关专业本科生的参考用书，也适合对智能科学技术有兴趣的广大读者阅读。