数据智能是以数据为中心、以“感一知一用”为模式的人工智能，也可以说是以数据获取、加工、处理、分析、应用为智能特征的人工智能。数据智能包括智能感知、智能认知（机器学习）、智能控制/智能决策等方面，是近代人工智能研究最为活跃、应用最为普遍的部分。本分册主要从深度生成模型、生成式对抗网络、模型驱动深度学习、自步一课程学习、强化学习、迁移学习及演化智能方面进行阐述，涵盖标准算法及精选的应用案例，总结了近年来数据智能研究的**发展与成果。

脑是人体结构和功能复杂的器官，脑结构和功能之间的关系一直是脑科学研究热点。脑功能是由神经环路内的神经元群、功能柱或者脑区及其相互作用所组成的脑网络来实现的。脑影像技术的发展与完善为理解脑结构和功能及其脑网络机制奠定了方法学基础。《脑影像与脑图谱研究前沿》主要介绍了脑磁图、神经磁共振影像和正电子发射断层成像的生理基础、技术原理、数据分析与方法及应用场景，脑网络组与脑图谱的历史沿革、理论基础与构建方法。同时，重点介绍了脑影像与脑图谱在语言机制与临床医学研究中的应用以及脑网络与类脑计算之间的相互关系。

脑-计算机交互是通过读取特定脑神经活动，构建认知模型获取用户逻辑意图与精神状态，从而建立脑与外部设备间的直接连接通路，搭建闭环神经反馈系统。系统以脑-机接口、机器学习、模式识别等关键技术为基础，围绕可穿戴干电极脑电采集、运动神经康复、认知情感建模以及多模态神经反馈等关键科学问题开展研究，开发智能脑一机交互技术。《脑-计算机交互研究前沿》首先介绍脑-计算机交互技术的原理、方法及关键技术，其次对无创脑-计算机交互系统的实现（包括SSVEP、P300、想象运动等）、植入式脑计算机交互系统的实现、脑-计算机交互系统的医学应用以及情感脑一计算机接口的工作原理和关键算法等。

随着互联网的飞速发展，人们在互联网上的行为产生了海量数据，对这些数据存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中，数据挖掘和分析技术可以帮助人们对庞大的数据进行相关分析，找到有价值的信息和规律，使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据分析领域，Python语言简单易用，第三方库强大，并提供了完整的数据分析框架，因此深受数据分析人员的青睐，Python已经当仁不让地成为数据分析人员的一把利器。因此，《Python数据分析与可视化（微课视频版）》从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法，带领读者一步步掌握Python数据分析的相关知识，提高读者解决实际问题的能力。

《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时，也介绍了典型的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。除了介绍理论基础外，《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》以Python为基础，详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow，并分别使用这两种框架来构建相应的项目，帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。

《基于高性能计算的深度学习理论与实践研究》详细介绍了各种高性能计算资源及其特点与使用方法，围绕人工智能深度学习应用，从Windows和Linux两个系统使用高性能计算资源为例，分别详细介绍了利用GPU等高性能计算资源加快深度学习模型训练和应用开发部署的详细方法与策略，为从事相关基于深度学习的智能应用与服务的人员提供帮助。

人工智能技术和产业的发展，离不开人才的支撑、环境的孕育，离不开人工智能科学知识的普及。经过精心策划筹备，《人工智能》与广大读者见面了。《人工智能/战略性新兴产业科普丛书》由江苏省人工智能学会组织专家编写，分为十个篇章，从人工智能发展的前世今生谈起，介绍了人工智能下的医疗、交通、教育、艺术、金融、司法发生的改变，展现了未来人工智能的美好生活图景，记录人工智能给社会经济生活带来的改变。

《模式识别在金融数据分析中的应用研究》从计算机科学的角度研究金融数据中的规则，力图发现和挖掘出海量金融数据中的隐藏信息。《模式识别在金融数据分析中的应用研究》从计算机科学的模式识别理论和相关技术出发，利用深度信念网络进行金融异常检测，去发现隐藏在金融交易后面的那些欺诈行为；利用非负矩阵分解去研究股指的波动，进而预判证券市场的震荡；把卷积神经网络改造为一个信用评分模型，为信贷提供决策支持；通过决策树得到股市预测模型的前提，然后引入情感数据来修正预测结果；建立以股票技术指标为基础，股民情绪分析为辅助的方法较为准确地对股市走势进行预测。

《走向TensorFlow 2.0：深度学习应用编程快速入门》是TensorFlow 2.0编程实践的入门类书籍，目的是在TensorFlow 2.0正式版发布之际能够帮助大家快速了解其核心特性及基本编程技巧。本书通过5个常用的人工智能编程案例，帮助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow 2.0进行应用开发。 《走向TensorFlow 2.0：深度学习应用编程快速入门》内容覆盖了Python和TensorFlow基础入门、自然语言处理和CV领域的实践案例、模型的服务化部署，希望在基于TensorFlow 2.0的人工智能编程上能够助你一臂之力。

本书围绕乐高EV3机器人，以图文相辅的方式对机器人的结构设计、搭建技巧进行完美展示，全书分为4个部分：第1部分介绍乐高机器人EV3入门基础知识，包括基本组件以及编程指南；第2部分和第3部分分别为机械任务系列和仿生任务系列，从搭建步骤、难点解析、注意事项及设计理念等角度展示了16个极具创意的乐高机器人搭建作品，每个作品还可扫码观看演示视频；第4部分为挑战任务，分析了3个难度较大的乐高作品的搭建逻辑，以期读者能够深刻领会乐高机器人结构设计和搭建的精髓。 本书适合任何对乐高机器人EV3感兴趣的读者，无论是少年还是成年人，都可以从中获得创造的快乐。