本书首先在分析国内外智能交通系统建设现状的基础上，提出了智慧交通云的概念，并对智慧交通云做了简要介绍，深入讲解了云计算的关键技术、智慧交通云的总体框架、智慧交通云的建设内容；然后就智慧交通云的关键技术，如基于云计算的交通信息采集与处理、基于云计算的交通控制、基于云计算的交通诱导、基于云计算的交通控制与诱导协同等进行了详细的论述，最后探讨了智慧交通云系统设计的相关问题。 本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考，也可作为交通类、计算机类相关专业本科生、研究生的参考资料。

本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业结合的方式，帮助读者更好地掌握深度学习的理论知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还 介绍了各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上和“AI大师”一样无往不利。 人工智能是一门跨学科的技术，本书既可作为深度学习的入门读物，又可作为人工智能或相关学科本科生和研究生的教材，还可供AI爱好者和从业者使用。

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。

自然语言在语法、语义和语用三个平面上的结构统称为语言结构，通过计算得到语言结构是自然语言理解的核心任务。语言结构计算可以泛化为识别语言单元和建立语言单元之间的关系、为语言单元和关系赋予属性的过程。本书利用网格结构分析语言单元和关系，通过键值方式对其属性进行描述和计算，采用数据表解析不同类型的知识，借助有限状态自动机剖析语言的具体应用场景。这种基于网格的自然语言结构分析框架（Grid based Parsing Framework，GPF）具有良好的包容性，通过可编程的脚本和数据交换标准接口，融合了深度学习的参数计算和基于符号的知识计算。GPF为自然语言处理研究和应用提供了新的研究思路和计算框架。 本书适合专业为自然语言处理、计算语言学以及与语言学本体研究有关的学生当作教材，也可以作为高等院校人工智能、信息科学研究、大数据分析等相关专业的参考书。同时，本书也适合对语料库建设与应用感兴趣的人员阅读。

本书全面综合地介绍了知觉学习的现象、理论和应用，重点关注视觉领域。本书首先对知觉学习的原理进行阐述，然后探讨知觉学习的基本现象（学习和迁移）和机制（噪声特性、生理学证据）。同时，介绍知觉学习的计算模型，强调反馈对知觉学习的重要性，并讨论任务、注意力和奖励在知觉学习中的作用，对比视觉知觉学习和其他感官领域学习，讨论知觉学习的现有应用，并提出优化框架。本书适合知觉学习领域的学生、研究人员及相关从业者阅读参考。

本书基于《人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）》，对“人工智能训练师”这一新兴职业给予了清晰的描述。全书从人工智能的相关技术入手，介绍了人工智能领域的发展历程和相关知识，重点讲述了人工智能训练师的职业技能鉴定要求和各等级从业人员工作要求，讲述了人工智能训练师相关的工作内容及流程方法，包括数据采集和处理、数据标注、智能系统运维、业务分析、智能训练、智能系统设计、培训与指导等方面，对人工智能训练相关工作做了系统的描述和指导。本书可以帮助新入行的人员较快熟悉行业知识和岗位技能，帮助已入行的人员明晰自身的岗位能力定位和职业发展方向。

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。

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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。