本书着重介绍可以有效预测结果的两类核心算法，包括惩罚线性回归方法和集成方法，然后通过一系列的示例细节来展示针对不同的问题如何使用这些方法。全书分为7章，主要讲述算法的选择、构建预测模型时的要点等内容，并且结合Spark和Python技术，引入岩石与水雷、鲍鱼年龄问题、红酒口感、玻璃分类等经典数据集，将机器学习应用到数据预测分析中，帮助读者全面系统地掌握利用机器学习进行预测分析的基本过程，并将其应用到实际项目中。

本书是一本Python初级入门教程，主要为初学者介绍当前人工智能发展中使用最为广泛的计算机编程语言———Python语言的基础知识。 本书分Python语言基础篇和Python语言应用篇，介绍了Python的发展历史和Python语言的编写规范，同时还介绍了人工智能领域相关功能库的安装和使用方法，并提供了一些配套的实战练习。本书与《人工智能基础与进阶》共同形成一套适合人工智能初学者的参考教材，帮助读者快速尝试实践，体会“人工智能”的魅力。

《工智能和蓝牙硬件开发实战》以作者在小米公司“探索和实践蓝牙设备结合人工智能，开发新一代智能蓝牙语音设备”为背景，以自己积累的智能蓝牙设备开发经验为基础，介绍了将蓝牙技术和人工智能技术相结合，开发智能硬件的方法与经验。《工智能和蓝牙硬件开发实战》共7章，分别介绍了蓝牙协议的发展历史、协议栈结构以及蓝牙5.2版本的发展动态；小米“小爱同学”使用的人工智能技术，以及小米公司AIoT的战略布局和发展情况；小米智能语音技术及其架构；小米自定义的蓝牙设备与主机之间进行通信的MMA协议；使用MMA协议进行开发实践（通过小爱耳机和小爱鼠标的实际开发来介绍）；在使用MMA协议进行蓝牙设备的功能开发时涉及的主要功能点；小米生态链企业、合作伙伴与小米一起发布智能产品的合作规范和流程。《工智能和蓝牙硬件开发实战》适合有兴趣了解蓝牙设备在人工智能领域中的应用，或者有兴趣从事相关产品开发和实践的蓝牙应用开发工程师、智能硬件开发工程师、蓝牙协议栈开发工程师阅读。

“2049年的中国：科技与社会愿景展望”项目是由中国科协学会服务中心负责组织实施的，得到全国学会的积极响应。该项目组织完成了多项报告，这些报告科学描绘了绿色制造、现代农业、新能源、生物医药、智慧城市以及智慧生活等领域科学技术发展的Z新趋势，深刻分析了这些领域Z具代表性、可能给人类生产生活带来根本性变化的重大科学技术突破，展望了这样一些科技新突破可能给人类经济社会生活带来的重大影响，并在此基础上提出了推动相关技术发展的政策建议。本书为其中的《机器人及其未来发展》分册，阐述了机器人与人类社会、面向2049的机器人技术、未来机器人技术发展预测、机器人与未来社会、机器人时代带来的挑战与影响、推动机器人发展的实施策略与思考等内容，对机器人及其未来发展具有很好的指导作用，具有重要的时代意义。

新一代人工智能引领下的智能数控系统和智能化技术，已成为智能制造领域的重要发展方向。围绕制造业发展的重大需求，开发智能数控系统，可为当前制造业所面临的发展与转型升级的迫切需求提供智能元素和支撑平台。本书在介绍智能数控系统研究背景与发展方向的基础上，系统地阐述了智能数控系统的组成、体系结构及开放式平台。从“数字+”“互联网+”“智能+”三个方面描述了智能数控系统的高性能技术、大数据技术和关键赋能技术，通过数控机床在质量提升、工艺优化、健康保障、生产管理等四大方面的典型案例体现智能数控系统的应用成效。此外，本书还探讨了智能数控系统在柔性产线中的集成应用。本书可供从事智能制造领域工作的研究人员与工程技术人员参考，也可作为高等院校的人工智能、机械工程、自动化与信息工程等相关专业的教师、研究生的参考读物。

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。　与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。　主要内容　●各种人工智能算法的实践场景　●帮助决策的智能搜索算法　●受生物学启发的算法簇　●机器学习与神经网络　●强化学习 与Q-learning

本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极布局，介绍了智能语音的产业链和产业格局；最后，围绕语音交互技术形成的应用，以智能汽车、智能家居、可穿戴设备、智能客服、医疗、教育等诸多细分领域为代表，提出“AI+基础服务”“AI+硬件设备”“AI+垂直行业”的3种应用转化参考模式，并列举实际具体案例和解决方案。本书适合从事人工智能技术研发、产品应用、市场规划的工程技术人员和管理人员参考使用，也可作为高等院校人工智能相关的专业师生参考。同时，也适合对人工智能语音技术感兴趣的相关人员阅读。

本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow 2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2～11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者必备的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。

经过亿万年进化，生物具有超强视感知能力，尤其是鸟类具有卓越的高空高速下的视感知能力。因此，研究鸟类和哺乳类动物视感知通路的神经信息处理机制，构建信息处理的编解码模型，并以此建立类脑算法，已经被证明是为视觉脑机制研究提供理论指引、提高机器视觉系统性能的有效途径。在此思路指引下，《视觉脑机制与类脑智能算法》首先介绍了鸟类脑和哺乳类脑的视觉系统解剖结构和生理学基础，以及视觉神经机制解析与建模基础；然后阐述了鸟类和哺乳类动物视觉系统工作机理与信息处理机制，重点研究了鸟类视顶盖快速、显著感知神经编码模型，以及鸟类视顶盖神经解码；*后，阐述了类脑智能和算法的认识和创新思路，结合生物视觉信息处理机制，介绍了具有典型意义和标志*新进展的几种类脑算法，并初步构建了基于鸟类离顶盖-离丘脑-副视系统协同信息处理机制的大视场小目标检测模型。

《基于深度学习的机器阅读理解》介绍了基于深度学习的机器阅读理解技术，内容涵盖：任务定义与分类、发展历程、模型评测和典型应用；多层感知机、表示学习、卷积网络、循环网络、注意力机制等深度学习基础；基于深度学习的机器阅读理解技术的共性框架；指针网络等代表性模型，以及它们与共性框架的对应关系；本领域的新动向、新趋势，及尚待解决的开放性问题。最后，附录中简介了机器学习和文本分析基础，引入经典机器阅读理解技术，并汇总了《基于深度学习的机器阅读理解》涉及的英文简称和互联网上公开可用的模型算法源码。