以前，技术只是工程师操心的事；如今，技术是工程师、产品经理、企业家共同操心的事，他们只有通力合作才能驾驭强大的技术，进而取得商业上的成功。 如今讲人工智能的书大多属于两种类型：第一种面向广大公众进行人工智能科普；第二种针对专业技术人员详细讲解人工智能的技术。这两种书，产品经理虽然都可以阅读，但他们更迫切需要第三种——从商业的角度讲人工智能，以产品的方式让人工智能落地的书，而本书正是这种少数类型。 本书具有针对性强、系统性强、实操性强、原创度高的特点。本书共分为三篇。第一篇是基础篇，讲解技术商业的基本规律、AI技术的实质和边界、AI的商业格局和应用现状。第二篇是合格AI产品经理篇、包含合格AI产品经理的能力体系、AI技术-场景适配和AI产品规划、AI产品经理的职业发展等内容。第三篇是高级AI产品经理篇，包含高级AI产品经理的能力体系、AI技术-场景的洞察、AI商业模式设计等内容。 本书适合两类人群阅读。一是未来的人工智能产品经理，他们可能是互联网产品经理，也可能是对人工智能产品工作感兴趣的大学生、职场新人，也可能是希望转行做人工智能产品经理的技术人员。 二是对人工智能的应用、产品、商业模式感兴趣，想系统了解的人士，包括企业家、创业者等。

《Keras高级深度学习》是高级深度学习技术的综合指南，内容包括自编码器、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和深度强化学习（DRL），在这些技术的推动下，AI于近期取得了令人瞩目的成就。 《Keras高级深度学习》首先对多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行了概述，这些是本书中介绍的更高级技术的构建模块。之后探索了包括ResNet和DenseNet在内的深度神经网络架构以及如何创建自编码器。读者将学习如何使用Keras和TensorFlow实现深度学习模型，并进一步实现其高级应用。随后，读者将会了解到有关GAN的所有知识，以及认识到其如何将AI性能提升到新的水平。在此之后，读者可快速了解VAE的实现方式，并将认识到GAN和VAE是如何具备生成数据的能力的，并且使所生成的数据对人类来说极具说服力。因此，该类方法已成为现代AI的一个巨大进步。为充分了解该系列相关先进技术，读者将会学习如何实现DRL，例如深度Q-Learning和策略梯度方法，这些方法对于AI在现代取得很多成就至关重要。 《Keras高级深度学习》适合想要深入了解深度学习高级主题的机器学习工程师，以及高等院校人工智能、数据科学、计算机科学等相关专业学生阅读。

《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》以七个人物的经历为轴心，记录了不同行业数据化转型的历程，展现了数据化转型过程中的具体困境、经验和教训，说明了数据领导力发挥作用的场景和路径。七个人物所处行业不同、职位不同，但都在实际工作中展现了领导力，并一步步推动了数据化转型的进程。他们不仅要展现数据价值，还要影响周围的人，帮助组织接受数据化的理念，实现数据驱动流程的再造。每一步他们都有目标，都会尝试和反思，无论是成功还是失败，读者参照自己的切实场景，都能有所收获和借鉴。希望《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》可以帮助读者跨越数据技术和商业价值之间的鸿沟，为人工智能时代的数据化转型提供切实的帮助。《数据领导力：人工智能时代数据化转型的关键路径》适合人工智能、数据分析方向的从业人员，同时也适合企业的管理者、变革者，以及对数据化转型感兴趣的大众读者。

《虚拟现实开发实训》以HTC VIVE VR开发实例为主线，由浅入深、循序渐进地介绍HTC VIVE设备在VR开发方面的完整流程。《虚拟现实开发实训》共4章，第1章为HTC VIVE开发前准备；第2章为VR虚拟博物馆；第3章为VR汽车展示；第4 章为VR虚拟实验室。《虚拟现实开发实训》以三个实例为核心，详细介绍HTC VIVE开发的基础知识，从不同角度系统地介绍VR 开发流程。

设计中易用性的运用包括控制器与显示器的对应关系以及控制器运动方向的设置，这与空间刺激-反应相容性关系密切。近年来，研究者采用Simon任务等范式研究刺激－反应相容性中的冲突控制与调节，以及这一认知过程的心理机制。随着脑科学的发展，研究者开始关注这一过程的神经机制。本书从刺激－反应联结学习与认知控制的角色出发，采用功能性磁共振成像技术，研究刺激－反应联结学习调节认知控制的神经基础，以期揭示刺激－反应相容性的内在心理机制与神经基础，为认知科学和设计学提供经验性证据。

《在线视频目标跟踪方法》系统介绍目前广泛采用的一些在线目标跟踪方法，对在线目标跟踪方法的基本思想、动机和设计进行比较全面的总结。《在线视频目标跟踪方法》具体综述基于视频目标检测的方法、基于视频目标分割的跟踪方法；并将这些方法分为不同的类型，探讨研究趋势。内容包括：两种基于视频目标检测的结构化学习的目标跟踪方法；基于视频目标检测的颜色紧凑二值特征的终身学习视频目标跟踪方法；基于视频目标分割的部件和相关滤波器的目标跟踪方法及基于语义感知的视频目标跟踪与分割方法。《在线视频目标跟踪方法》介绍这些方法的基本原理、核心步骤以及实验验证等。

真正好的设计是让人感觉不到设计痕迹的设计。声音体验设计就是实现这种好设计的魔鬼细节，本书从声音体验设计的原则与模式出发，详述了人机交互中声音的增减逻辑、品牌相关性，进一步，从声音体验设计的流程进行了深入分解，不仅包含声音体验设计的“道”，而且在“术”的层面也做了分节点的全方位介绍。本书的译者是用户体验行业资深的一线从业者，同时也有着相当深厚的文学素养，相信他翻译的这本书会带来一个关于声音的美妙旅程。

本书基于流行的Python语言，本书从案例出发，展示各种工具的适用场景、关键用法和应用技巧。本书分成四大单元，包括Python语法精讲、数据预处理和可视化、机器学习、深度学习4个单元。涵盖了Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等7种主流工具。

本书详细阐述了与移动设备机器学习相关的基本解决方案，主要包括面向移动设备的机器学习应用程序、监督学习和无监督学习算法、iOS上的随机森林、在Android中使用TensorFlow、在iOS中使用Core ML进行回归、ML Kit SDK、垃圾邮件检测、Fritz、移动设备上的神经网络、使用Google Cloud Vision的移动应用程序、移动应用程序上机器学习的未来等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

本书在简要介绍人工智能发展历程、世界各国人工智能战略规划之后，重点围绕人工智能安全主题，提出人工智能安全体系架构，讨论了人工智能助力安全、人工智能内生安全、人工智能衍生安全等相关内容，并深入研究了人工智能安全伦理准则。本书还详细分析了人工智能行为体及其可能引发的安全问题，提出了人工智能保险箍的解决方案，并给出了人工智能行为体的安全评估与检测方法。本书最后还探讨了人工智能的前沿技术，以及人工智能安全的未来发展趋势。本书适合人工智能及安全领域的研究人员、管理人员以及广大爱好者阅读。