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Python是一种面向对象的脚本语言，广泛应用于Web 开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。本书是作者长期应用Python进行机器学习开发实践的经验结晶，主要内容包括Python数据读取的技巧，数据探索性分析，数据预处理，特征选择，特征选择的常用技巧，算法模型，sklearn类库，Python中数据可视化的常用方法等。本书具有针对性、系统性、实操性强，原创度高的特点，读者对代码进行简单修改，就可以直接拿来使用。 本书适合于具有一定Python基础，且有志于从事机器学习、人工智能开发的读者使用。

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ChatGPT颠覆了互联网格局。本书紧跟技术前沿，是一本针对ChatGPT的超级实战指南。本书介绍了ChatGPT的发展历史与常用功能，剖析讲授了其初阶、进阶、高阶操作，枚举解析了27个有趣的应用例子、75个高级提示例子，以及100多条商业变现思路。本书摒弃繁杂理论，尤重实用性；又以内容充实、案例丰富为特色；同时采用场景式教学，语言轻松、深入浅出，让初学者也能轻易上手。本书教导的ChatGPT技巧有益于绝大部分读者的工作、生活所需，更可启发实现商业变现。 本书几乎适用于所有人员阅读，尤其适用于文本、图片、音视频等内容创作者，可以作为创业者、中小企业负责人、产品经理、咨询师、设计师及各类跨界人士的参考手册。

本书稿具体分为以下几个部分展开对人工智能与教育现代化的论述：一、绪论，即人工智能推动教育变革、对人工智能的反思与追问、人工智能助力实现教育现代化；二、人工智能教育的源与流；三、人工智能与教育现代化的整体化发展；四、人工智能在教育现代化中的理论探索；五、人工智能在教育现代化中的应用探索；六、人工智能在教育现代化的典型案例分析；结语，人的自由全面发展：智能时代教育现代化的根本方向。

工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程，这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式，目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员，帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据，监督学习和非监督学习有何差异;通过scikit-learn和神经网络Keras和TensorFlow ，运用Python来进行机器学习建模;训练和评分地柜模型与-进制和多类粉类器模型 ;构建面检测和面识别模型以及 对象检测模型。本书适合硬件工程师与软件开发人员阅读和参考

《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。 《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。你将了解很多软件工程技术，例如对原型进行实验和实施模块化设计，从而产生弹性架构和一致的跨团队沟通。基于作者丰富的经验，本书中的每一种方法都被成功地用于解决现实世界中的问题。 ● 根据预期和预算确定机器学习项目的范围 ● 为你的项目选择正确的技术路线 ● 使你的代码库更易于理解，提升可维护性和可测试性 ● 实现故障排除和日志系统的自动化

《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训练更加实用的模型提供指导；最后以微信小程序平台为依托，介绍微信小程序前后端开发技术，从而完成深度学习模型的部署。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》理论结合实践，广度兼具深度，非常适合深度学习领域的相关技术人员与爱好者阅读，尤其适合基于深度学习的计算机视觉从业人员阅读，可以帮助他们全方位了解深度学习在计算机视觉领域的技术全貌。另外，该书还适合作为高校人工智能相关专业的教材和社会培训机构相关课程的教材。

本书主要讨论多极化合成孔径雷达图像的图像解译方法，重点是地物分类和识别方法，书中利用深度学习的先进模型和方法解决少样本的地物分类问题，获得较高的分类精确度。本书引入了作者团队最新的科研成果，由浅入深地介绍了5个深度学习方法，包括稀疏滤波和近邻保持的深度学习方法、 距离度量的深度学习方法、 半监督卷积神经网络的深度学习方法、 半监督生成对抗网络的深度学习方法和图卷积网络的深度学习方法以及相应的训练策略和分类方法，解决少样本的多极化合成孔径雷达图像的地物分类问题。介绍方法时均给出了真实的合成孔径雷达数据集上的实验结果， 以验证所述方法能提升地物分类的正确率和效率。本书适合作为合成孔径雷达图像处理、 识别、数据处理方向的研究生教材，也适合作为相关专业研究人员的参考书。

近年来，各个学校陆续开设了丰富多彩的社团活动。其中，人工智能的学习被广为关注，对应地，各个学校采购了五花八门的设备，开始了人工智能的推广。为了构建系统化、生态化的人工智能学习环境，本书选择掌控板作为载体，推广编程教育，介绍人工智能应用。本书作为科创教育丛书人工智能系列中学版图书，选取9个项目从自然语言处理、图像识别、物联网、机器学习这4个应用方向展开，循序渐进地介绍了掌控板、掌控板配套硬件、AI摄像头2.0和mPython软件的主要使用方法。本书适合对掌控板及其编程环境有一定了解的小学高年级学生或中学生使用，书中所选项目适宜在学校社团活动中开展。