本书介绍了人工智能的发展历史？基本流派？研究领域， 知识表示方法和推理技术？图搜索技术， 专家系统及其开发工具的使用和设计方法，模糊理论及应用， 机器学习和神经网络， 卷积神经网络， 混沌理论， 智能优化算法原理和应用， 多智能体技术等内容？ 本书是作者在多年教学和科研实践的基础上， 参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的？全书注重理论与实践的结合， 注重算法的实际应用与实现方法， 注重创新思维的训练与培养？ 本书可作为高等院校人工智能？自动化？电气工程及其自动化？计算机科学与技术？电子信息工程等专业学生“人工智能” 课程的本科生？研究生教材， 也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考？

本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到感知器的内容，讲解基于MCP神经元实现布尔逻辑、感知器、使用感知器做分类等；第4章介绍人工神经网络，讲述的内容包括从感知器到多层感知器、带有权值的MCP神经元—感知器、反向传播神经网络、使用人工神经网络分类mnist；第5章介绍Logistic回归与Softmax回归；第6章介绍卷积神经网络，讲述感知器模式识别、卷积操作、卷积神经网络的结构、使用TensorFlow实现卷积神经网络的实例；第7章介绍循环神经网络，包括循环神经网络的特征、有限状态机、从MCP神经网络到循环神经网络等；第8章介绍LSTM循环神经网络，包括梯度弥散现象、长短期记忆网络、通过TensorFlow实现一个简单的LSTM；第9章深入讨论TensorFlow，讲解机器学习框架、计算图、神经网络与计算图、TensorFlow中的数据流图、使用GPU、数据可视化工具TensorBoard等；第10章为TensorFlow案例实践，包括构建TensorFlow的图片分类系统、准备代码和训练集、构造模型计算图、训练模型、评估模型的性能、多GPU训练等。本书旨在帮助具有较少数学基础并期望在深度学习上有所作为的学习者，希望为他们提供一个快速上手深度学习的实战教程。本书适合阅读的读者包括相关专业的本科生或研究生，以及不具有机器学习或统计知识背景但想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

模糊信息处理是智能信息处理的重要方向。本书是关于模糊信息处理理论与应用的一部专著。全书共12章，系统地阐述模糊集合、模糊关系、模糊逻辑、语言变量和模糊不确定性等模糊集合与模糊系统的基础理论，对模糊信息处理在模糊聚类、模糊神经网络、模糊识别技术、模糊图像分割以及目标跟踪的模糊信息方法等方面的理论和应用进行深入分析，给出相应的技术与方法。

情节像探险小说一样吸引人的乐高机器人设计书 用五个生动的机器人案例，教你思考如何设计机器人开展玛雅历险 中文乐高论坛核心团队精心翻译解读。 “我要从哪里开始？设计机器人应该从哪里开始？”这是机器人“新手”常见的问题。而本书的核心就是要回答这个问题。 ●教你关注机器人的工作环境和任务详情 ●教你机器人的设计思路 ●教你如何测试机器人 ●教你搭建和编程知识 参加各种机器人竞赛的教练和队员、机器人课程的老师和学生，还有机器人爱好者们，都会从本书中受益匪浅。

这是一本入门级的有关人工智能的读物，讲解了人工智能的历史，并以美食网Retty以及AI记者撰写的文章等为案例阐述AI的应用。此外，本书还涉及AI的制作和运行系统、AI相关新闻，以及AI开发面临的问题。

本书分为封面专题、游戏编剧、科学非虚构、游戏与世界、漫画等六个栏目，以及一份别册。《心魔：可怕的妖怪就是你》 以作者的亲身经历出发，从玩家的心理视角分析恐怖游戏里的终j妖怪——玩家自己的心魔。《怪力乱神，前世今生》 以历史和文化的角度，解析东西方各自的神话和妖怪的来源及其对电子游戏的影响，其源头包括欧洲的希腊、罗马和日耳曼神话，以及亚洲的中国和日本神话。《游戏妖怪十日谈》 以十篇风格各异的短文，分别给十个游戏里的妖魔鬼怪撰写小传，一览游戏妖怪界的世间百态。《艺术家陆扬：真正有趣的精神性内容，可以不受时空限制》 在前卫艺术家陆扬的专访中，她聊了聊过去几年与神怪和游戏有关的艺术创作，包括街机游戏《子宫战士》、AR 装置《忿怒金刚核》等充分体现电子游戏美学和互动性的作品。《游戏编剧及相关人士工作手册》 帮助编剧与开发者建立长期互相尊重互相信任的关系，从而使各方获利。

本书是为大学本科、研究生学习参考材料，以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用，也适合自学。 为了配合教师教学及同学们自学，本书提供了配套教学的ppt和所有章节的源代码。

过往的科幻现已成真，在人工智能时代现在我们与计算机、手机和娱乐设备的互动正在经历革命性的变化，基于触摸、手势、语音和视觉的自然人机交互正在逐渐替代使用键盘、鼠标和游戏手柄等的交互。显示设备也从单纯的显示设备转变为提供更具吸引力和沉浸式体验的双向交互设备。本书将深入讲解基于触摸、手势、语音和视觉等自然人机交互领域的技术、应用和未来趋势。 本书适合从事人机交互领域工作的研究、设计、开发人员，相关专业师生，以及人工智能时代下对人机交互未来发展趋势有浓厚兴趣的人士阅读。

《基于H2O的机器学习实用方法：一种强大的可扩展的人工智能和深度学习技术》主要介绍了H2O的基本概念和应用。全书共11章，首先介绍了H2O在R和Python下的安装和启动、数据导入/导出和操作以及本书所用的三种不同示例数据集和常用的模型参数。然后分别介绍了随机森林、梯度推进机、线性模型、深度学习和无监督式学习等算法在三种不同数据集中的应用，分析对比了默认算法和改进算法的性能。另外，还讨论了相关其他内容。

作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架，Keras以容易上手、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点，深受众多开发人员和研究人员的喜爱。本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI游戏应用中的强化学习，本书带领读者一层一层揭开深度学习的面纱，并在逐渐清晰的理论框架下，提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。通过阅读本书，读者不仅能学会使用Keras快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能，从而提升自己的AI编程能力，在成为深度学习专家的路上更进一步。