本书围绕人工智能技术应用框架和认知规律，将“德”与“技”有机结合，由浅入深从“理念―开发―数据―算法―技术―产品―行业―情感”8个认知层面对人工智能技术进行剖析，构建全栈知识体系。本书基于BOPPPS教学方法重构教学环节，主要分为“导入―学习目标―知识探索―案例体验―拓展阅读―本章总结―学习评价―思考探索”8个环节，根据内容适时穿插案例，使读者通过项目实践获得所学即所用的成就感。本书配套案例源代码、习题、教学课件等资源。本书可以作为高等院校人工智能技术、电子信息类、机电一体化、应用电子技术及相关专业的教材，也可以作为相关技术人员的参考用书。

在 建设网络强国的大趋势下，新媒体已深入到各高校，渗透到每位大学生的日常学习和生活中，对大学生的思想行为产生了深刻影响。这对高校大学生教育、管理和服务工作提出了新要求、新挑战。本书从教育学、社会学、心理学和新闻学等多学科交叉的角度深度分析新媒体时代大学生行为变化过程与新特点，阐述新媒体时代大学生新特点对高校大学生教育管理带来的深刻变革和巨大挑战，并从教育理念、教育方法、教育载体、教育环境等方面提出大学生教育管理的创新路径。本书内容主要分为新媒体发展对于大学生的影响、新媒体环境下大学生网络行为方式和行为特点、大学生网络行为对于思想政治教育的挑战和机会、大学生教育管理策略等。本书不仅可以作为相关领域教育从业者的教育参考，也可用于大学生的学习生活指导。

本书以非合作目标探测与识别为主线，深入挖掘了复杂动态环境对目标探测与识别的影响因素，围绕复杂动态环境强干扰导致的目标特征畸变与缺失、特征模糊不清等问题，提出了特征畸变与缺失下的非合作目标探测与识别方法、特征模糊下的非合作目标探测与识别方法，构建了小样本强干扰下的非合作目标探测与识别方法。更进一步，把多智能体协同协作机制引入到非合作目标识别与探测领域，分别构建了面向多自主水下航行器围捕的非合作目标探测与识别方法、基于多视角光场重构的非合作目标探测与识别方法。

本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程，充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研 发经验，以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境，深入浅出地讲解自动驾驶技 术的原理与实际应用，为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地 打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线，内容分为看车（了解自动驾驶）、造车（设计智能小车）、开车 （收集训练数据）、写车（编写自动驾驶模型）、算车（训练和优化自动驾驶模型）、玩车（部署并验证自动驾驶 模型）6章。初学者可以通过边学习理论知识边动手实践的方式，系统学习人工智能的算法理论和应用实 例。本书没有堆砌艰深晦涩的公式推导，力求将枯燥难解的算法原理及模型进行直观的讲解，希望读者在 学习的过程中，了解现实中自动驾驶技术的发展并获得运用人工智能解决自动驾驶难题的乐趣。 本书适合作为高等院校智能科学与技术、人工智能相关专业的教材，也适合作为人工智能研究人员、 开发人员的参考书。

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从入门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。 《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例，深入浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。

本书系统介绍推荐系统的技术理论和实践。首先介绍推荐系统的基础知识；然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的4层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理；紧接其后介绍多目标排序在推荐系统中的应用，具体介绍阿里巴巴、谷歌等大型互联网公司的实践；最后从不同角度审视推荐系统，介绍公平性问题、知识蒸馏、冷启动等各种前沿实践。本书基于一线研发人员的视角向读者分享推荐系统的实践经验，所有模型结构和前沿实践都在业务场景中落地。 本书适合推荐系统领域的从业者、高校科研人员、高校计算机专业学生，以及对推荐系统感兴趣的产品研发人员和运营人员阅读。

这是一本介绍用 OpenAI Gym 构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍 OpenAI Gym 的相关内容，随后在具体的 Gym 环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用 OpenAI Gym 构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一定的 Python 编程基础。

随着我国经济、科技、技术的快速发展，自动化、智能化、信息化、智慧化技术已成功应用于汽车、航空航天、钢铁、复合材料、精密电子等多行业生产制造，推动我国制造业向着更高精度、更高效率、更高质量的方向发展。机器视觉智能检测技术作为推进我国制造业迈向自动化、智能化方向发展的关键一环，已经为我国智能制造的快速发展贡献了显著力量。 面向多行业复杂场景的智能化检测需求，机器视觉智能检测技术基于高精度、高质量成像技术，图像处理技术，人工智能分析技术，结合自动化执行系统，配合第三方软件平台，可实现面向汽车、航空航天、钢铁、复合材料、精密电子等多行业复杂场景的智能化检测与测量需求，保障产品的生产质量，促进产品的生产效率。

本书紧密围绕深度学习及加速技术的基础理论与应用案例展开叙述，实现了深度学习算法设计与硬件加速技术的有机统一，是一本基础理论与实践案例相结合的实用图书。其具体内容涉及人工智能基本概念，神经网络数学基础、神经网络基本结构与学习策略、反向传播算法数学原理与训练机制等神经网络基础理论，以及一些高级主题和实践。本书可作为从事人工智能领域算法研究、架构设计与应用实现等工作的科研人员、工程师以及高等院校师生的参考书籍。

本书包括五个部分：第yi部分介绍文本情感分析的研究背景、研究现状和基础技术；第二部分从内容语义理解的角度出发，介绍基于隐式表达的讽刺检测技术；第三部分从用户个性化建模的角度出发，介绍多轮对话中的情绪分析技术；第四部分介绍小样本场景下的立场检测解决方案；第五部分介绍对抗攻击场景下的情感分类防御技术。