本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出最佳实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。 在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对你的情况选择最佳技术的建议。

本书全面介绍优化理论，重点介绍设计工程系统的实用算法。

作为邱锡鹏老师出品的《神经网络与深度学习》配套案例，与《神经网络与深度学习》深度融合，从实践角度诠释原书理论内容。

《企业数字员工建设指南——机器人流程自动化（RPA）实践》基于两位作者的从业经验详细系统地介绍了机器人流程自动化的概念、发展历程、行业状况、与其他技术的集成、经典的行业应用案例、企业内部推广与建设 RPA 的方法、RPA 平台的技术架构、RPA 项目的生命周期、作者的实施经验和实战案例分享。全书共 3 篇 10 章，每章通过实战案例并辅以图文的形式给予说明。 本书内容翔实，涵盖了机器人流程自动化的方方面面，概念清晰、逻辑性强，阐述时由浅入深、循序渐进。本书中的实例大部分来自两位作者多年的工作和开发实践经验，希望读者在 RPA 实践中能够扬长避短，把更多的数字员工带入各行各业。 本书作为一本科普书，主要面向 RPA 爱好者、从业者、计划在企业内部构建数字员工的管理者以及本科及以上在校师生等。

机器翻译是计算机科学与语言学交叉形成的最早的研究方向，是自然语言处理技术的重要发源地。本书聚焦新一代机器翻译技术——神经机器翻译，系统梳理和介绍神经机器翻译的核心方法和前沿研究课题。全书分为基础篇、原理篇、实践篇和进阶篇，覆盖神经机器翻译的基础知识、经典框架、原理技术、实践方法与技巧，以及无监督神经机器翻译、多语言神经机器翻译、语音与视觉多模态机器翻译等前沿研究方向。全书理论与实践相结合，基础与前沿相交映。除此之外，本书的一个特色是在每一章均附有一篇短评，针对相应章节的主题，介绍和评论神经机器翻译技术背后的历史、故事、思想、哲学、争议和规范等。短评与全书内容相交错，使读者对神经机器翻译技术不仅知其然，而且知其所以然。本书适合高等院校计算机专业高年级本科生，以及人工智能、自然语言处理方向的研究生阅读，也可供机器翻译研究者、实践者、使用者，以及机器翻译行业的管理者、人工翻译研究人员等对机器翻译技术感兴趣的读者参考。

本书将帮助读者掌握开发有效学习系统所需的流程、模式和策略，通过简单的故事、图片和Python示例来向读者传达机器学习的基本思想。即使读者是一名初学者，只要具备一些Python编程基础，不管大学数学水平如何，都能轻松阅读本书并有所收获。

本书从多维数组Tensor开始，循序渐进地介绍PyTorch各方面的基础知识，并结合深度学习中的经典应用，带领读者从零开始完成几个经典而有趣的实际项目，包括动漫头像生成、风格迁移、自动写诗以及目标检测。本书还介绍了PyTorch的几个高级扩展，包括向量化计算、分布式加速以及CUDA扩展。本书既适合深度学习的初学者及第一次接触PyTorch的研究人员阅读，也适合有一定PyTorch使用经验的用户阅读，帮助他们建立对PyTorch的基本认识，提高使用PyTorch框架解决实际问题的能力。

《类脑计算》从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论，与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来，设计能够模拟视网膜、初级视皮层和高级视皮层部分图像信息加工功能，以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型，并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能。这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计算模型，一方面能够在工程方面为图像理解或信息保持提供不同于传统方法的新解决方案，另一方面也为神经科学研究提供了探索神经信号加工内在机理的仿真平台。这些以信息加工神经生理机制和认知心理机制为基本出发点的计算建模研究为人工智能关于表征、神经计算新模型、基于结构的学习模型、不同于经典图灵机模型的新计算架构开拓了思路。

机器人传感器是实现机器人及自身与外部环境进行信息交互的重要手段。通过搭载不同类型的传感器，机器人对其自身及周围环境进行检测，并对检测结果进行处理、分析、决策，然后选择合适的运动。本书按传感器基础篇、机器人传感器篇进行编排，全书共7章，前后呼应，循序渐进，由常用传感器到机器人传感器应用，逐步介绍了传感器的基础知识与检测技术、常用传感器、智能传感器、机器人常用传感器、工业机器人常用传感器、移动机器人常用传感器、机器人多传感器信息融合等内容。

三支决策是一种基于人类认知过程的粒计算研究方法与不确定决策理论，主要采用“三”的思维方式进行“分-治-效”进程的智能计算与知识发现，其三层结构化思维诱导出三层分析方法论。三支决策与三层分析已经成为人工智能研究与应用的重要工具与有效方法。《三支决策与三层分析》介绍三支决策与三层分析相关的理论、技术、算法、应用等的*新研究进展。《三支决策与三层分析》共11章，系统介绍三支决策论与三层分析法，内容涉及不确定性建模、信息度量、属性约简、分类学习、聚类应用、动态决策、数据分析、概念分析、冲突分析等。