为落实国家战略，加速新一代信息技术人才培养，满足数字经济发展的人才需求，为实现经济高质量发展提供人才支撑，中国科协策划并主编“中国科协新一代信息技术系列丛书”，中国自动化学会受中国科协委托组编《智能控制导论》一书。本书系统地阐述了主流的智能控制概念、框架、流程、方法、算法及典型案例，希望有助于读者全面深入地了解智能控制理论与方法。

本书中的设计模式针对机器学习中反复出现的问题给出最佳实践和解决方案。作者为来自谷歌的三位工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个机器学习过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验转化成直接、易懂的建议。 在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可复现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对你的情况选择最佳技术的建议。

本书围绕建设智慧城市主题，结合国际国内智慧城市建设案例，客观展现大数据智能化推动城市创新发展的力量，积极探索打造国际化、绿色化、智能化、人文化美好城市的路径。

本书立足2021智博会，并结合历届智博会第一现场的重要成果，总结全球智能产业的发展历程、中国智能产业的关键突破和重庆智慧城市的建设成果。该书为中英文版。

当前，人工智能正在改变世界，人工智能已经上升至国家战略高度，面对人工智能在教育界掀起的层层浪花，本书针对人工智能知识谱系庞杂的问题，聚集人工智能教育在阶段性教育中出现的断层现象，基于信息技术学科教育教学研究实践，以机器学习K近邻、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等18个经典的算法原理解析和具体应用为切入点，以Python编程IDE为操作工具，通过理论阐释、案例分析、编程实践，带领读者拨开迷雾，明晰路径，体验机器学习算法的奇妙，领略人工智能科学的精妙，获取人工智能“学什么、怎么学、怎么用”的方法。 本书内容包括概述、分类、回归、聚类、关联分析、数据预处理和人工神经网络等内容。算法原理解析中所涉及的教学等晦涩内容都以知识窗的形式一一讲解，表述通俗易懂；算法具体应用中的案例典型生动，编程代码具体详细，力求让人工智能思想落地，直观地展现于读者面前。 本书主要面向基础教育阶段信息技术学科教师、高中学生以及计算机相关专业的大中专学生和对人工智能领域感兴趣的大众读者，也可作为人工智能课程的学习材料。

作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分 ：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业中对海量数据应用算法，涵盖了从算法原理，到模型搭建、优化以及最佳实践等诸多内容。

本书在全面概述预训练语言模型演进过程并对BERTology模型详尽综述的基础上，将深度学习预训练模型理论和金融行业实践相结合，介绍了深度学习预训练模型在人工智能产业、金融行业、金融科技领域的实战项目案例，专注于金融文本情绪分类典型应用场景，揭示出特定领域预训练模型潜在的一般规律。全书共分7章，分别为： 预训练模型与金融文本情绪分类任务、预训练语言模型关键技术、面向中文金融文本情绪分类的预训练模型对比、FinWoBERT： 中文金融领域增强预训练模型、GANFinWoBERT： 对抗训练的中文金融预训练模型、FinWoBERT+ConvLSTM： 基于投资者情绪权重的科创50指数预测、总结与展望，每章内容随项目实践的深入层层递进、逐步展开。 本书适合自然语言处理、金融科技领域的研究人员和技术人员，高等学校或培训机构教师和学生以及有意了解相关领域的学习者和爱好者阅读。

本书系统介绍了知识图谱的概念、发展历程、技术体系、前沿技术与应用实践。在基础知识方面，本书囊括了知识图谱从源数据到产生决策的全生命周期的各个环节，分析了数据图谱和知识图谱的核心区别，介绍了图谱构建和知识表示等相关关键技术。在前沿技术方面，全面介绍了知识图谱自动构建、知识图谱融合和智能推理等问题和挑战。在应用实践方面，结合营销智能国家新一代人工智能开放创新平台建设，介绍了知识图谱在信息检索、推荐系统、可视化、问答机器人等场景下的实际操作案例。

这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是帮助青少年启蒙科学素养，开阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让小读者了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融入人工智能时代。通过阅读本书，小读者不仅能学习 Python 语言的基本使用，还可以从数据、算法等多个角度来一探人工智能的奥秘。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心，帮助他们体会科学研究应具备的精神。本书用了大量形象的比喻，用贴近青少年生活的案例作类比，把书中的抽象概念和难点以诙谐幽默的手绘插画形式诠释出来，力求让小读者读得懂、喜欢读。本书从“如何实现人工智能”出发，讲述了人工智能编程语言之一—Python 语言的基本使用，帮助小读者初步学习一种获取数据的重要手段—网络爬虫，以及如何进行简单的数据处理，了解什么是算法，体验简单的人工智能算法，领略算法的魅力。当然，最终还会指导小读者一行行地亲手写出代码，在自己的计算机上运行自己写出的人工智能程序。全书从多个角度打开了人工智能的大门，让读者得以窥见门内的风景。

本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。