本书主要面向光电信息科学与工程专业的本科实验教学。全书共8章，内容涵盖光电信息实验基础知识、应用光学的8个实验项目、物理光学的8个实验项目、激光原理与技术的8个实验项目、光纤原理与技术的6个实验项目、光电图像处理技术的6个实验项目、光电子学实验的6个实验项目以及半导体物理的6个实验项目，共计48个实验项目。实验项目内容在精选经典光电信息实验项目的基础上，新增设计了16个新型光电信息实验项目，将激光、光学、光纤、图像处理、半导体等技术领域近期新的科研进展引入教学实验，以适应光电信息技术快速发展的要求。

本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、双向生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别，并分别对其原理进行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。

暂缺简介...

本书提出了“为工科学生培养产业思维”的构想，希望在人工智能技术知识的基础上，提供更为宏观的产业视角，通过介绍管理学、经济学等领域的知识、案例，将技术知识点串联起来，帮助读者了解人工智能技术在具体行业中的应用，形成对整个商业生态系统的认知，理解人工智能如何赋能数字经济。 本书的内容分为三篇：第1篇系统性地介绍数字经济及其相关管理学、经济学领域的知识，并最终将抽象的知识落脚于本书的研究主体——人工智能，对人工智能的技术演进与业态发展进行概述；第2篇从人工智能供给侧的角度，围绕基础技术、应用场景及相关产业和企业的发展，介绍计算机视觉技术、智能语音语言技术、信息检索与挖掘和控制智能与机器人这4个代表性技术领域；第3篇从人工智能需求侧的角度，选取社会生产和生活密切相关的制造、电信和医疗三大行业，探讨人工智能技术的应用基础与成效。 本书适合作为高等学校计算机类相关专业、人工智能类相关专业，以及管理类相关专业的本科生、研究生学习人工智能与数字经济的教材使用，还可供相关领域的科研人员、工程技术人员和管理人员参考阅读。

本书从原理和实战两个维度对GAN进行了全面讲解。 全书一共12章，分为两个部分： 第一部分（第1-5章） 原理篇 对生成模型，以及GAN的优化、训练、评估、可视化、结构等原理性内容进行了详细讲解。 第二部分（6-12章） 实战篇 这部分对GAN的主要应用场景的实战性内容进行了讲解，包括图像生成、风格迁移、图像增强、图像分割、目标检测、对抗攻击、语音生成等场景下的GAN实战进行了讲解。

暂缺简介...

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言+生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。

本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，能够帮助读者动手实践。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。