2017年， 印发《新一代人工智能发展规划》，要求中小学开设人工智能相关课程，并提倡以计算思维为指导，将信息技术课程从技术导向转换为科学导向。因此，“机器学习”作为人工智能技术的内核，走人我国广大中小学生的课堂是科技发展的必然选择。本书共11章，系统地介绍机器学习模型中常见的白盒和黑盒模型，以及这些模型统一的框架和经常被使用的技巧。本书介绍了这些技巧是如何被巧妙地封装成一种通用方法，并在适当的时候被反复使用。从框架到思路，再到解决问题的技巧，以及技巧的封装和重用，这些都是塑造良好计算思维的必经之路。本书适合高等师范院校现代教育技术专业研究生及开设“人工智能”课程的大、中、小学的教师阅读参考。

这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、丰富性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。全书一共19章，在结构上分为三大部分：第1部分（第1~4章） PyTorch基础首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。第二部分（第5~10章） 深度学习基础依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、语义分割、生成式深度学习等机器学习和深度学习的核心技术的原理和使用。第三部分（第11~17章） 深度学习实践通过实战案例的方式，详细讲解了PyTorch在人脸检测和识别、迁移学习、中英文互译、图像分类、语义分割、生成式网络、对抗攻击等领域的应用和解决方案。第四部分（第18-19章） 强化学习重点介绍了强化学习和深度强化学习的基础理论、常用算法及相关实例。更为重要的是，为了让本书通俗易懂，在内容安排和写作方式上也颇花了一番心思。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。

本书图文并茂，结合项目案例，以实践活动为主线组织编排，将理论知识与实践项目有机结合；习题设计多样，题型丰富，并注重加强综合性的练习，实现"便于教，易于学”的授课目的。 本教材共6个项目，项目一为"三维全景技术基础”，介绍了全景摄影设备和摄影基础等知识；项目二为"全景图拍摄”，介绍了全景图拍摄技术和室内外的全景图拍摄流程；项目三为"全景图合成”，介绍了全景图的合成制作技术；项目四为"全景视频制作”；项目五为"VR全景漫游制作”；项目六为"旅游景点VR全景制作——以沙湾古镇为例”，以综合案例的形式介绍了VR全景项目的全流程。

本书针对Python 3.6+版本进行了全面更新，涵盖了在这些领域中使用Python组件演示的概率、统计和机器学习之间的链接的关键思想。所提供的Python代码、所有的图形和数值结果都是可重复的。作者通过使用多种分析方法和Python代码处理有意义的示例来开发机器学习中的关键直觉，从而将理论概念与具体实现联系起来。对某些重要结果也给出了详细的证明。

《人工智能在肺癌诊断中的应用》从人工智能技术的角度介绍了人工智能技术在肺癌诊断中的应用，共分10章，内容涉及人工智能辅助的肺癌诊断原理和实现，包括肺癌诊断的医学背景、肺癌诊断的相关医疗数据、人工智能理论基础、肺癌诊断的常用工具与框架、肺癌智能诊断流程以及诊断算法的设计和实现等。《人工智能在肺癌诊断中的应用》理论与实践相结合，通过具体的实验，深入浅出地介绍了人工智能在肺癌诊断中的技术应用。《人工智能在肺癌诊断中的应用》适合工科和医学院校人工智能、信息工程、医工交叉等专业学生使用，同时也可供相关从业人员及对相关领域感兴趣的读者参考。

本书以2022世界人工智能大会开幕式和全体会议的嘉宾演讲内容为主，围绕“多元宇宙，智启新篇”“前沿探索，互促共进”“元力无限，赋能百业”及“虚实融合，洞见未来”等主题，全面展现世界人工智能前沿观点洞察和最新发展态势。

《具有文学表现力的中文古典诗歌自动写作方法研究》由微软亚洲研究院研究员矣晓沅博士撰写，他主导开发的中文古典诗歌自动创作系统——九歌，已成为知名度极高的中文作诗系统之一。诗歌作为一种高度文学化、艺术化、凝练化的语言形式，在数千年历史中对人类文化和社会的发展产生了深远影响。中文古典诗歌表达简洁、形式规整、内容丰富、情感细腻，是研究自然语言生成理想的切入点。矣晓沅博士从文学表现力的文本质量和审美特征两个层面，对如何提升AI生成诗歌的文学表现力提出了自己的见解，并对书中提出的方法都进行了工程化实现，“九歌”便由此而来。《具有文学表现力的中文古典诗歌自动写作方法研究》共九章：第1章介绍诗歌自动写作的研究背景、研究意义，以及现有研究存在的问题，并介绍了全书的主要研究内容。第2章详细介绍诗歌自动写作的相关工作和方法。第3章介绍了诗歌生成的基础知识，如形式化表述、诗歌生成的格律控制等。第4章至第7章分别具体阐述本书对上述四个难题开展的研究工作。第8章简要介绍了基于前述工作整合开发的诗歌写作系统“九歌”。第9章总结全书工作并对未来的研究难点和可行的方向做出展望。

这是一本讲解银行如何利用AI技术提升业务效能和用户体验的著作，也是一本指导银行如何通过AI技术实现数字化和智能化转型的著作。作者在银行业从事技术工作20余年，本书的经验和案例全部来自成功的、真实的业务实践。作者从实际业务场景出发，聚焦智能营销、智能风控、智能运营3大类业务，用11个项目案例为11种高频业务提供了被验证的AI技术解决方案。每个项目案例包括方案设计、技术理论、算法框架、代码实现、效果展示等模块，手把手教读者实现案例的全过程。同时，每个案例还提供数据模型和示例数据，读者可以直接在自己的业务中复用。每个案例均使用不同类型的AI技术来实现，涉及数据挖掘、计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等10余种技术，能给读者带来的具体业务价值如下：？用自动机器学习技术实现月活客户挖掘；？用图神经网络实现高价值客户识别；？用推荐系统技术实现业务的精准推荐；？用强化学习技术评估营销推文的价值；？用因果推断技术实现关联还款二元因果效应模型；？用智能语音问答技术实现方言电话催收机器人；？用多项机器学习技术实现电信欺诈洗钱账户的识别；？用图像理解技术实现重要业务或产品的视觉监控；？用贝叶斯网络技术实现个人贷款逾期预测；？用自动控制技术实现私域流量客户的冷启动；？用计算机视觉技术实现数据中心智能巡检机器人。

这是一本综合介绍知识图谱构建与行业实践的著作，是作者多年从事知识图谱与认知智能应用落地经验的总结，得到了多位知识图谱资深专家的推荐。本书以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识，尤其对从零开始构建知识图谱过程中需要经历的步骤，以及每个步骤需要考虑的问题都给予较为详细的解释。本书基于实际业务进行抽象，结合知识图谱的7个构建步骤，深入分析知识图谱技术应用以及8个行业综合案例的设计与实现。全书分为基础篇、构建篇、实践篇，共16章内容。基础篇（第1章），介绍知识图谱的定义、分类、发展阶段，以及构建方式、逻辑/技术架构、现状与应用场景等。构建篇（第2～8章），详细介绍知识抽取、知识表示、知识融合、知识存储、知识建模、知识推理、知识评估与运维等知识图谱构建的核心步骤，并结合实例讲解应用方法。实践篇（第9～16章），详细讲解知识图谱的综合应用，涵盖知识问答评测、知识图谱平台、智能搜索、图书推荐系统、开放领域知识问答、交通领域知识问答、汽车领域知识问答、金融领域推理决策。