本书为读者可视化地呈现了人工智能领域的知识架构、学习路线、常用教材、在线课程、学习工具和常用网站，从而全方位地为读者学习人工智能提供指引，帮助读者精准而高效地学习人工智能，达到快速入门和进阶的目的。本书内容包括7 个部分：第1 部分阐述“人工智能是什么”的问题；第2 部分解决“人工智能学什么”的问题，即要从理论基础、编程技术、专业领域知识三个层面进行人工智能的学习；第3 ～ 第5 部分为第2 部分的具体展开，描述“人工智能怎么学”的问题，即分别描述了人工智能的理论基础、编程技术、专业领域知识这三个层面该怎么学；第6 部分解决“人工智能前沿信息获取”的问题；第7 部分解决“人工智能论文写作与发表”的问题。

《哈密顿力学理论的形式化与机器人动力学形式化分析》系统深入地研究了辛几何理论、哈密顿动力学的公理化体系，并以四自由度串联机器人为例，研究了基于哈密顿动力学系统的形式化分析与验证方法的应用，为机器人动力学的安全设计提供了形式化验证理论和技术手段。《哈密顿力学理论的形式化与机器人动力学形式化分析》主要内容包括：哈密顿模型的几何基础——辛流形空间的形式化、哈密顿模型和拉格朗日模型的勒让德映射关系的形式化、哈密顿方程的形式化和机器人动力学的形式化建模与分析。内容涉及交互式定理证明、机器人、形式化验证等人工智能领域。

带有人工智能功能的产品只要在国际上流通，就有可能带来安全与伦理方面的问题，为保证人工智能可持续健康发展，建立与人工智能有关的国际准则是世界各国不可回避的责任。本书共四章：第一章介绍人工智能发展带来的常规安全问题（可控、已经发生）与非常规安全问题（不可控，尚未发生）；第二章介绍人工智能发展带来的伦理问题（隐私保护、人机关系、公平正义、道德责任、伦理规范失效等）；第三章介绍国际与相关国家人工智能规则情况，主要围绕人工智能发展战略、原则规则、治理架构等方面；第四章介绍人工智能发展可能引发构建国际新秩序，呼吁国际社会共同制定相关国际准则，并重视构建人工智能评测平台体系。本书可作为大众了解人工智能技术和社会双重属性读物，亦可为相关政策制定参考。

本书由人工智能的数学基础、编程基础、基础理论和典型算法以及经典案例共4个部分组成。根据目标读者的数学基础安排全书的内容，使读者不仅能够比较系统地学习人工智能的基本技术和经典算法，而且能够在人工智能的技术中学习如何运用数学知识解决实际问题。本书适合对人工智能感兴趣的读者阅读。

现在的人工智能技术突破或许具有划时代意义，但即使是计算能力z强大、最先进的机器，也达不到人类智能的层级。人工智能具备测算能力，但它无法完全等同于人类的判断力。判断力是一种以符合伦理的承诺和负责任的行动为基础的冷静、深入的思考能力。 本书为我们理解人工智能提供了一种根本性的、新颖的本体论和认知框架。在以判断力作为终极智能目标的讨论框架下，作者试图考察人工智能从萌芽至今的发展历程。通过分析每一代人工智能技术的基本哲学假设、每一个阶段的智能概念以及迄今为止所取得的成就，作者对“智能”这一概念本身进行了阐释。他建议，人们应学习使用人工智能来执行后者擅长的计算性任务，同时加强自身的判断力和伦理原则。

《概率图模型原理与应用：第2版》分为4部分：第Ⅰ部分给出PGM的总体介绍和动机，并回顾概率论和图论的必要背景知识；第Ⅱ部分描述不考虑决策或效用的模型：贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、贝叶斯网络、动态和时态贝叶斯网络；第Ⅲ部分首先简要介绍决策理论，然后描述支持决策的模型，包括决策树、影响图、马尔可夫决策过程和部分可观察马尔可夫决策过程；第Ⅳ部分对标准PGM进行了扩展，包括关系概率图模型和因果图模型（因果推理和因果发现），还对深度学习及其与PGM的关系进行介绍。

本书将理论融入贴近生活的案例之中，深入浅出，丰富有趣。例如，通过AI判定美味的红酒、自动识别邮政编码、从视频中检测特定场景、判断SNS上的垃圾邮件投稿、通过识别照片上的物体自动判断新闻报道类型、通过食物照片调查热量等等。

《漫话人工智能：从二进制到未来智能社会》是一本面向大众尤其是青少年的人工智能科普书籍，从介绍人工智能背后的逻辑、数学引入主题，接着用生动的语言将计算机和人工智能的诞生、算法科学、机器学习与大数据、计算机视觉、语音识别等有趣的知识融入本书，最后科普了人工智能在智能农业、智能医疗、自动驾驶等不同领域的应用。本书具有语言生动、图文并茂、贴近生活等特点，具体论述如上。本书的主要读者对象为中小学生（小学高年级至高中的青少年应该都能够顺利理解本书），对人工智能感兴趣的零基础成年人也可以选择阅读本书，来对人工智能技术有一个基本的了解。

本书主要介绍了智能计算技术相关的理论方法与关键技术，并对典型的应用领域与平台也进行了相关介绍和讨论。全书共10章，简要介绍智能的起源、智能与计算等研究背景及意义，详细介绍了机器学习、深度学习等模型与算法及其应用，着重介绍了图神经网络模型、网学习模型、神经网络架构搜索和大数据资源服务等技术，并面向智能交通和网络交易支付等领域和场景详细介绍了智能技术相关的应用。

本书主要介绍移动机器人的分类、直流电机及其控制、控制理论概述、移动机器人控制技术、SLAM技术、用SLAM技术构建自主移动机器人控制系统等。内容由浅入深，既介绍了不同控制方法的优缺点，又针对不同的控制方法提出有待研究的课题。