本书基于TensorFlow、Keras和scikit-learn，介绍了21个典型的人工智能应用场景。全书共3篇，分别是预测类项目实战篇、识别类项目实战篇和生成类项目实战篇。其中预测类项目包括房价预测、泰坦尼克号生还预测、共享单车使用情况预测、福彩3D中奖预测、股票走势预测等8个项目；识别类项目包括数字识别、人脸识别、表情识别、人体姿态识别等7个项目；生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格迁移、生成人脸等6个项目。本书代码丰富，注释详尽，适合有一定Python基础的读者，包括计算机相关专业的学生、程序员和人工智能神经网络的技术爱好者。

微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛第一名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。

本书主要介绍基于互联网场景的交互式实时语音处理流程，内容涉及智能语音助手、智能音箱、音/视频会议等，具体包括实时语音信号处理、数字音效、网络传输编/解码和语音唤醒识别四部分。在阐述各部分内容时，本书从基本概念和原理入手，将理论和实践相结合，并细致分析了极具商业价值的实例，以帮助读者了解相关算法在工程上是如何实现的。另外，为便于有兴趣的读者快速进行算法验证并将其改进和应用到实际的项目中，作者也开源了书中算法的源码。 对于语音技术零基础的读者，建议按照本书的编排顺序阅读；本书也适合有一定语音理论基础的高等院校相关专业本科生和研究生；对从事语音相关产品的非技术人员来说，可从本书了解语音处理的主要内容和技术难点，对从事语音工程开发的技术人员来说，本书开源了一些极具商业价值的源码工程，具有较高的参考价值。

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“工欲善其事，必先利其器”，为有效缓解因教育师资不足和专业教材缺失对中小学人工智能普及教育的制约，苏州大闹天宫机器人教育中心特别成立了“人工智能机器人精品课程”编委会，由机器人行业专家孙立宁教授担任主编，组织多名长期从事机器人教育的教授一同参与，精心编撰了这套“人工智能机器人精品课程系列丛书”。《人工智能机器人精品课程系列丛书》紧贴当前国际领域青少年人工智能和机器人教育中的核心内容，将人工智能学习融入机器人拼搭、控制等内容中，并在此基础上结合现实生活应用的场景设置具体课程，针对不同年龄段学生的认知水平和理解能力，推出了初级、中级、高级三个不同阶段的教材。《人工智能机器人精品课程系列丛书》图文并茂、深入浅出，讲解相关原理知识和解析操作方法，形成了一套完整的课程体系。苏州大闹天宫机器人教育中心作为苏州大学学生校外实践基地、全国青少年电子信息科普创新教育基地、江苏省青少年特色科学工作室、苏州市科普教育基地，在多年的教育实践中不断探索和尝试，积累了丰富的经验，对青少年人工智能和机器人教育的本质、理念和人才培养需求等有着深刻理解。这套丛书通过案例与产品的结合，教会孩子们人工智能技术背后的逻辑和原理，进而让他们学会将人工智能技术更好地与生产、生活相结合。相信《人工智能机器人精品课程系列丛书》的出版，不仅可以帮助学校教师练好“内功”，提升教学质量，而且也可成为家长和学生自我学习的工具。我相信这套丛书将能够为我国青少年机器人和人工智能教育做出奉献。

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本书共分为四篇，即深度强化学习、多智能体深度强化学习、多任务深度强化学习和深度强化学习的应用。由浅入深、通俗易懂，涵盖经典算法和近几年的前沿技术进展。特别是书中详细介绍了每一种代表性算法的代码原型实现，旨在理论与实践相结合，让读者学有所得、学有所用。 第一篇（包含第1～3章）主要讲解深度强化学习基础，侧重于单智能体强化学习算法，相对简单，有助于初级读者理解，同时涵盖了近几年的经典算法和一些前沿的研究成果。 第二篇（包含第4～5章）主要侧重于对多智能体深度强化学习的讲解，从多智能体强化学习基本概念到相关算法的讲解和分析，以多个极具代表性的算法为例带领读者逐步学习多智能体训练及控制的理论与方法。同时，还介绍了多智能体强化学习领域一些前沿学术成果。 第三篇（包含第6～7章）扩展到多任务场景，称为多任务深度强化学习。首先介绍了多任务强化学习的基本概念和相关基础知识，随后讲解了部分经典的多任务深度强化学习算法。 第四篇（包含第8～11章）主要讲解深度强化学习的实际应用，涉及游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域。通过领域应用中思想和方法的讲解，培养读者跨领域解决实际问题的能力，以帮助读者熟练掌握和使用深度强化学习这一强大的方法来解决和优化实际工程领域中的问题。

《深度学习：从Python到TensorFlow应用实战》全面介绍深度学习中的卷积神经网络结构、学习原理、代码实现、API调用等基本知识，重点介绍开发深度学习应用所需要的Python技术基础以及TensorFlow深度学习库，并以文本分类和语音识别为例说明TensorFlow的应用场景。 《深度学习：从Python到TensorFlow应用实战》可供对TensorFlow比较熟悉并且对机器学习有所了解的开发人员、科技工作者和研究人员参考，也可作为高等院校计算机、软件工程等专业高年级本科生与研究生的教材。