云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道全面、系统、深入地阐述了数字化转型的基本概念、技术框架、演进策略以及解决方案。云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道不仅论述了从科技革命引发产业变革，到数字经济时代引发社会变革的发展脉络，还提出并阐述了以云计算、人工智能和5G技术应用为核心形成的“数字化力”，帮助读者建立起数字化转型的系统思维，产生认知飞跃，从而更好地完成企业的数字化转型与个人职业生涯规划。 全书由3篇共11章组成，第1篇包括第1章新科技革命引发产业革命，第2章数字经济时代已经到来，第3章数字化转型的概念、技术框架及意义；第2篇包括第4章云计算技术及解决方案，第5章信息安全技术及解决方案，第6章大数据技术及解决方案，第7章人工智能技术及解决方案，第8章5G技术加速产业变革和企业数字化；第3篇包括第9章企业数字化转型的策略与路径，第10章企业数字化转型向云演进案例，第11章企业数字化转型之信息安全实践案例。 云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道内容兼顾普及性和专业性，理论、技术、策略与实践相结合，尽可能照顾不同层次的读者。云+AI+5G驱动的数字化转型实践之道不仅适合作为大专院校相关专业的教材，也可作为企业管理人员、CIO、CTO、IT从业人员、政府相关工作人员日常学习和工作的参考用书。

本书首先简要介绍机器人和机器人学的概况，以及机器人学的数学基础，然后分别详细讨论智能机器人体系结构、智能机器人中的传感器、环境感知与建模、路径规划、机器人控制、多机器人协同，以及智能机器人的HRI等内容。

本书是人工智能出版工程”系列图书之一。模式识别是人工智能的重要组成部分，本书简要介绍了模式识别的基本概念，以模式表示为切入点，针对近20年来模式识别领域研究的热点问题，系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流形学习、稀疏表示、低秩模型、深度学习等方面的研究进展和相关代表性方法。 本书可供高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机及相关专业研究生或高年级本科生阅读，也可供对模式识别感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读和参考。

多源视觉信息感知是指从模拟人类的思维模式和大脑皮层结构出发来指导视觉模式识别任务的方法，使计算机能够具备类人化的视觉感知功能，实现与环境之间不断学习、不断适应的演变过程。本书结合神经生理学、认知科学等学科的基本理论，首先介绍人类视觉感知系统和多源视觉信息传感的生理结构及功能特点。然后，结合计算机视觉、机器学习、模式识别的相关理论，分析视觉感知识别中的人脸识别、运动目标分析、行为识别问题以及视觉感知任务的相关数据库及评测标准。本书适用于通信工程、信号与信息处理、计算机科学与技术、电子科学与技术等相关专业的硕士及博士研究生使用。

本书由国家知识产权局专业人员编撰，对2000年以后人工智能的全球专利申请和中国专利申请做出了全面的专利分析，涉及全球专利申请110万项、中国专利申请58万件，所涉专利数量多、范围广。本书科学确定了人工智能技术分支，并对人工智能总体态势以及基础硬件、通用技术、智能应用三大分支的专利申请层层深入分析，展示了人工智能领域的技术竞争态势和产业发展格局，得出一系列富有启发性的结论。本书适合从事人工智能相关科学研究和产业实践的人员，以及对人工智能发展和专利分析感兴趣的广大读者阅读使用。

本书初定五个章节，第一章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics 回归、Softmax 回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习，展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。《人工智能基础与应用》以人工智能为主要研究对象，较全面地介绍人工智能的基本原理、常见算法和应用技术。全书共分为12章，主要内容包括绪论、知识与知识表示、自动推理与专家系统、搜索算法与智能计算、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言与语音处理、智能机器人以及大数据与区块链、Python编程基础等。同时，为了便于读者自学，每章结尾附有小结与习题，便于读者进一步巩固所学知识。 《人工智能基础与应用》全面系统地介绍了人工智能的理论体系，在内容编排上不仅注重基本理论的讲述，而且以发展的眼光设计各章知识点和习题，引导学生去思考人工智能理论知识的应用与实践，使得理论学习更加生动直观，便于培养此类学生对人工智能理论的理解和应用能力。《人工智能基础与应用》面向高等院校管理学院的诸多专业，可作为高等院校经济管理类专业本科生人工智能课程要求重点掌握人工智能的基本理论知识、相关算法的初步实践操作以及Python编程基础的教材，也可作为成人教育和自学考试同名课程的参考教材，还可供从事人工智能领域研究、开发和应用的研究人员和工程技术人员阅读参考。 《人工智能基础与应用》配套的电子课件和课后习题参考答案可以到http：//www.tupwk.com.cn/downpage网站下载，也可以通过扫描前言中的二维码来下载。

本书全面系统地阐述了人工智能的基本原理，勾画了人工智能理论和技术体系的基本框架，内容涵盖了人工智能各个分支领域的基本知识和主要内容，并体现了人工智能的z新进展。本书内容全面、基础、新颖、实用，为读者进一步学习和研发奠定了基础，指引了方向。全书共分为六篇，每篇为一个知识单元。本书结构风格独特，条理清楚，语言精练，图文并茂，理例结合，深入浅出，易读易懂，易教易学。本书适合于人工智能、数据科学、计算机、自动化、软件工程、网络工程、电子信息等专业使用，亦可供其他专业的师生和相关工程技术人员自学或参考。

随着科学技术的进步，在现实中遇到的问题变得越来越复杂，如何有效地解决是经常面临的一个问题。因此，国内外众多研究者在不断地研究和探索，而智能优化算法已成为重要的研究方向。《智能优化算法及其应用》介绍了经典、受欢迎的9种智能优化算法的基本原理、算法流程、算法的不足与改进及网络安全领域的应用，并给出了仿真测试实例，包括遗传算法、差分进化算法、蚁群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法、模拟退火算法和头脑风暴优化算法。《智能优化算法及其应用》适合作为计算机、信息、通信、控制、网络安全等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供从事智能优化算法研究和应用的科研人员参考。

本书以深度学习为核心，详细讲解Pytorch技术堆栈，力求使用最直白的语言，带更多的小白学员入门甚至精通深度学习。本书共分为10个章节，前五个章节主要讲解深度学习中的基本算法及概念，通过使用Pytorch实现经典的神经网络并辅以课后加油站”小节补充数学知识，力求让每一个知识点、每一个章节、每一个实验都能在学员脑海中留下印象，做到看了能做、做了能会、会了能用。后面五个章节作为Pytorch的进阶，会讲使用Pytorch构建深度神经网络、使用HMM实现中文分词、训练聊天机器人等有意思的小实验。引入当下***的自然语言预训练模型如Elmo、BERT等，教会读者使用自然语言利器AllenNLP及高阶框架FastAI。最后一章讲解当下***的图嵌入技术，对知识图谱感兴趣的童鞋可以深入的研究。