本书以系统性地介绍深度学习理论和相关技术应用为目标，对框架实现及多种深度学习模型进行了详细讲解，并且在介绍计算机图形学（CV）和自然语言处理（NLP）任务之外，还会对科学研究、城市监测等方面的范例应用进行讲解。本书知识全面、实用，共10章，内容包括深度学习数学基础，深度学习基础模型（全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等）和实现，多场景多领域最佳实践，模型优化、加速与部署等。本书配套有完整的案例源码，获取方式见封底。本书适合有数据分析需求的技术人员、科研人员，以及互联网数据分析人员阅读，还可以作为深度学习培训班及相关专业研究生的教学参考用书。

“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。 本书是“人工智能超入门丛书”的一个分册，以机器学习为主线，介绍如何利用机器学习进行数据分析。全书内容共分7章，主要包括机器学习基本概念、数据分析相关基础知识、机器学习解决四类问题（回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题）的算法、神经网络相关知识，并在附录中对Python编程基础知识、数据相关数学知识以及Python实验室Jupyter Lab的使用进行了介绍。 本书面向在人工智能方向零基础的读者，内容全面系统，语言通俗易懂，配合典型程序操作练习，简单易上手，能够帮助读者轻松认识和理解人工智能核心技术。本书可以作为大学生以及想要走向人工智能工作岗位的技术人员的入门读物，也可作为青少年人工智能相关技术方向的课程教材，同时也可作为技术普及读物供对人工智能技术感兴趣的读者阅读。

这是一本系统讲解人脸识别和人体姿态识别技术、算法和应用的实战性著作，是作者团队多年研究成果和实践经验的总结。既有业界成熟的技术和算法，又有行业的新热点和新趋势。通过本书，读者将能轻松掌握如下知识：机器视觉的概念以及索引技术，包括向量空间索引和度量空间索引；人脸识别技术，以及人脸检测算法、人脸对齐算法、人脸特征提取算法；面向人脸检索的高维空间快速索引技术；人体姿态识别技术、目标检测算法以及算法的性能评测；面向嵌入式设备的人脸识别技术与算法，轻量级的人脸识别技术与算法，以及面向ARM设备的人脸精准识别方法VMFace；人脸识别、人体姿态识别相关技术和算法在门禁、安防和运动训练等场景的应用。

本书围绕图像场景内容理解这个核心，从图像场景的语义理解、图像空间的几何理解、对象级场景解析三个方面进行详细阐述。从章节结构来说，第1章绪论部分概述了图像场景内容理解的背景与意义以及发展历程；第2章、第3章的内容分别对应场景语义和场景几何的理解，是从场景级图像内容理解入手；在第4章转入对象级图像内容理解；第5章概述了对象级场景理解在人工智能中的应用。本书适合人工智能、智能车辆、视觉处理等领域的专业技术人员阅读使用。

这是一本讲述如何用NLP技术进行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐进地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容：（1）文本特征表示文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。（2）内容重复理解详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。（3）内容通顺度识别及纠正详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。（4）内容质量详细讲解了多种内容质量相关的算法，以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。（5）标签体系构建详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法，以及多种相关算法。（6）文本摘要生成详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法，以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。（7）文本纠错详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案，以及常用的文本纠错工具的安装和使用。

深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架——DeZero。DeZero 是本书原创的框架，它用最少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架，在此过程中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。 本书沿袭《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，讲解详细。在自制框架的过程中，读者还能进一步巩固Python 编程和软件开发相关的知识。 本书适合对深度学习框架感兴趣的读者阅读。

本书以人工智能方法解决博弈对抗问题为主线，介绍策略搜索与机器博弈、机器学习与数据对抗、强化学习与对抗决策、博弈论与均衡策略计算等理论基础以及其在求解博弈对抗问题中的应用，探讨人工智能对军事博弈对抗的影响。

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本书基于循序渐进培养儿童数学核心概念和逻辑思维的培养目标，用故事情景和实物化编程游戏工具，引导孩子在角色扮演和对图形化程序指令符号的理解执行过程中，训练孩子用计算思维解决问题，使抽象枯燥的数学教育和编程教育变成生动活泼、充满童趣，又富有互动性的学习体验。 附带教学教案和教具

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