Angular有着广泛的应用。本书由浅入深、循序渐进地介绍Angular（不是Angular．js或称为AngularJS）的应用开发。 全书共包括16章，第1章Angular应用开发基础，第2章模板，第3章指令，第4章组件，第5章组件的组合、分解及其应用，第6章路由及其应用，第7章表单及其应用，第8章HTTP客户端服务及其应用，第9章国际化及其应用，第10章动画及其应用，第11章PWA、Service Worker、Web Worker，第12章测试及其应用，第13章高阶技术，第14章**实践，第15章综合案例，第16章整合开发。 本书适合作为Angular、Web前端、TypeScript的开发者和学习者（特别是在校学生）阅读和学习的参考书，也可以作为高等学校教材。

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本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用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，并由线性模型引出基础的神经网络——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。

本书从人工智能数学建模入手，全面介绍人工智能应用中涉及的数学基础知识，主要包括微积分学初步、线性代数、概率论与数理统计、最优化理论、随机过程、插值与回归，重点介绍基本概念、基本原理及计算，其中涉及的计算大部分由Python实现。同时，本书理论与实践相结合，结合具体案例，介绍如何运用这些数学基础知识来实现人工智能应用中的建模及求解。本书既可作为人工智能类专业教材，又可供其他专业学习数学基础知识，同时可作为广大科技工程人员进一步了解数学知识的参考教材。

本书将人工智能的基础知识进行了系统化的介绍，从传统的机器学习的基础知识、经典算法到深度学习的网络模型、应用领域都进行了相应的介绍。 本书共分10个项目。项目1～项目7主要内容有认识人工智能、Python基础、机器学习基础、特征工程及应用、经典算法的实现、神经网络的构建和训练、手写数字识别；项目8～项目10主要内容是综合案例的实施，包括人脸识别、商品情感分析、车牌识别。本书将知识点进行拆解细化，用可视化的形式帮助读者理解抽象的知识点，并配有丰富的代码，在反复实践中理解、升华，理论与实践相结合，助力读者锻炼编程思维和提升编程能力。

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机器学习是人工智能的一个方向。它是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、矩阵论、神经网络、计算机等多门学科。其目标是使用计算机模拟或实现人类学习活动，从现有大量的数据中学习，利用经验不断改善系统性能。机器学习步骤一般分为获取数据、数据预处理、建立模型、模型评估和预测。本书共6章。第1章节主要介绍机器学习的基本概念及其发展史、机器学习分类、常见机器学习算法及其特点；第2章搭建机器学习开发环境，主要包括anaconda\pycharm\python软件的安装及使用，以及常见机器学习库的介绍和安装使用方法；第3章介绍了监督学习的4个经典算法：线性回归、决策树、k近邻和支持向量机算法，其重点在算法的应用；第4章介绍了主成分分析降维算法、Kmeans聚类算法；第5章介绍人工神经网络基础，并通过房价预测和手写数字识别实例进行验证；第6章介绍强化学习的基本概念，有模型学习和无模型学习，最后介绍了Q-Learning算法和Sarsa算法。本书由人工智能技术专业教师和英特尔FPGA中国创新中心的工程师们合力编写，讲解了大量的具体程序案例，涵盖大部分机器学习算法，教师和学生可以根据应用需求，选择对应的知识点和算法。本书所有程序均已经在英特尔FPGA中国创新中心AILab实训平台上验证实现。本书可作为高职高专院校电子信息类相关专业教材，也可作为科技人员的参考用书。

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。

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。

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