人脸识别是当今的热门应用领域和研发方向，在安防、金融、公共服务等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索相关的算法和实现技术。另外，本书还囊括了前沿的、基于深度学习的人脸识别技术（2014―2020年）。本书讲解的算法具有前沿性和实用性。通过本书学习，学习人员能够在3～5个月内系统地了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸关键点定位、人脸检索的算法原理与实战技术。本书内容新颖、技术前沿、层次清晰，适合高校教师、研究生、工程师和人脸识别爱好者使用。

本书为一本Python初级入门教程，主要为初学者介绍了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语言的编写规范和Python的发展历史，同时还介绍了有关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教材，同时也适合广大对人工智能相关领域感兴趣的读者。

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。

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。

人工智能在以其强大的力量渗透融合于人类生活的方方面面，导致智能生活的产生。本书共包括三部分：第一部分是智能生活的来临，分析了人工智能的技术优势及向人类生活渗透对生活方式、生活习惯、生活环境、生活需求等方面所产生的深刻影响；第二部分是智能生活的场景，围绕“智能生活系统”而展开，“需求端+服务端+技术端”组成美好生活服务网络，涵盖的内容包括智能购物、智能办公、智能家居、智能穿戴、智能支付、智能机器、智能安防等场景；第三部分是智能生活的展望，包括智能时代、“无用阶级”、智能治理等，旨在阐述智能时代的人们应该如何找到自己的情感归属、如何成为有用的人、如何成为生活的主人。 本书读者对象为包括教师、行政人员、研究人员、大中专院校学生在内的对互联网、大数据、人工智能、区块链等感兴趣的广大读者。

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。

本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握它的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富，着重机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方法的分析与比较。同时，本书强调机器学习的系统性、完整性和时效性，可读性强。