本书基于以RP2040 MCU 芯片为核心的树莓派Pico开发板，利用Pico硬件扩展接口和面包板设计典型硬件电路，并结合MicroPython编程语言讲述了嵌入式系统典型接口技术与应用实例;在介绍机器学习技术基本方法基础上，讲述了树莓派Pico嵌入式机器学习（TinyML）技术与应用实例，介绍了华为AI云ModelArts开发平台构建机器学习模型和Edge Impulse开发平台构建嵌入式机器学习模型等技术。全书具体内容包括AI嵌入式系统基础知识、树莓派Pico开发板硬件基础、Pico开发板MicroPython编程基础、树莓派Pico开发板人机接口技术、树莓派Pico中断与定时技术、树莓派Pico串行通信与网络接口技术、树莓派Pico无线通信技术实践、树莓派Pico电机接口与控制技术实践、机器学习技术基础及实践、嵌入式机器学习技术实践。

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本书以系统性地介绍深度学习理论和相关技术应用为目标，对框架实现及多种深度学习模型进行了详细讲解，并且在介绍计算机图形学（CV）和自然语言处理（NLP）任务之外，还会对科学研究、城市监测等方面的范例应用进行讲解。本书知识全面、实用，共10章，内容包括深度学习数学基础，深度学习基础模型（全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等）和实现，多场景多领域最佳实践，模型优化、加速与部署等。本书配套有完整的案例源码，获取方式见封底。本书适合有数据分析需求的技术人员、科研人员，以及互联网数据分析人员阅读，还可以作为深度学习培训班及相关专业研究生的教学参考用书。

青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识，能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价；能够通过设计的具体解决方案，对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价；在具体的解决方案中，能够通过设计算法模型和实现算法，对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书结合生活中的实例，系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二分查找算法、选择排序算法、欧几里得算法等内容。通过分析和解决问题，培养青少年的逻辑思维能力。由知识内容的学习到具体案例的探究，由简单到复杂、由直观到抽象，帮助学生从编程意识、编程思维、编程学习与创新3个层面进行学习，掌握 C++ 编程语言。本书内容丰富、层次清晰、图文并茂，既可作为青少年人工智能编程水平测试 5 级（C++）的辅导用书，也可作为校内、校外编程与人工智能相关课程的教材或参考书（适合两学期教学）。

本书前几章涵盖了DevOps和MLOps的理论和实践，然后介绍了如何设置持续集成和持续交付，接着介绍Kaizen，即对所有事物进行持续改进的想法。与云计算相关的MLOps分为三章，涵盖AWS、Azure 和GCP（谷歌云平台）。之后介绍了机器学习互操作性、构建MLOps命令行工具和微服务。这些主题包括许多具有积极吸引力的尖端新兴技术。结尾介绍了一些真实案例研究，以及执行MLOps时面临的挑战。

本书对因果推断相关知识进行了系统、全面的介绍，为便于学习，对大多数知识点都进行了详细的推导说明。

近年来，基于深度学习的人工智能掀起了学习热潮。Python是广泛使用的自然语言处理（NLP）语言。本书从NLP的概述开始，介绍了将文本分成句子、词干提取和词形还原、删除停用词和词性标注的方法，以帮助您准备数据。然后，您将学习提取和表示语法信息的方法，例如依存分析和指代消解，发现使用词袋、TF-IDF、词嵌入和BERT表示语义的不同方法，并使用关键字、SVM、LSTM和其他技术开发文本分类技能。随着学习的深入，您还将了解如何从文本中提取信息、实施无监督和有监督的主题建模技术，以及对短文本（如推文）进行主题建模。此外，本书还向您展示了如何使用NLTK和Rasa开发聊天机器人并可视化文本数据。 读完这本NLP书籍，您将掌握使用一组强大的工具进行文本处理工具的技能。可以说，本书是深度学习和自然语言处理的入门教程，同时也读者登堂入室，进入机会与挑战并存的人工智能领域。 这本NLP书籍适于AI工程师、机器学习工程师、数据科学家和深度学习爱好者阅读。