人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，对各行各业均产生了深远和广泛的影响。各类人工智能技术已经被广泛应用于生产生活、科研教育、公共建设等众多领域。人工智能前沿技术是引领人工智能2.0时代发展的风向标。本书将展开回顾近年来人工智能技术的发展历史，介绍人工智能技术的Z新发展情况、在各行各业的Z新应用及其可能带来的问题，本书的Z后，针对人工智能技术发展的潜在风险，作者将着力探讨可行的解决方案。

本书主要包括两部分。第1部分（第1章-第11章）讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）将引导你了解如何将模型置于 Android 和 iOS 上的用户手中、使用 JavaScript 的浏览器以及通过云提供服务的场景。

《智能制造》作为国家专业技术人员继续教育基地专业技术人员知识更新系列丛书之一，其编写是基于服务专业技术人员学习需要。鉴于该书的适用对象是各行各业的专业技术人员，为适应面授与自学相结合的需要，努力提升该书的知识性、可读性、操作性，用科学普及的方式将智能制造的基本概念、基本理论、发展沿革，其在航空航天工业、无人艇技术、医疗康复等重要领域的应用及经典案例，机器人的发展与应用，工业4.0与中国制造2025以及近年来智能制造的新技术、新发展、新应用以及未来趋势及对策直观地展现出来，兼顾理论体系性与实践应用性，重在激发专业技术人员的学习兴趣，也为其在实际工作中遇到相关问题时能快速直接找到相关内容提供方便。期盼该书的编写出版能为智能制造普及培训提供帮助，推动实施国家战略，加强新一代智能制造技术研发应用和上海的创新驱动发展，助力上海“科创中心”的建设。

主要内容 ● 将云端AI服务应用至现有平台 ● 设计和构建可扩展的数据管道 ● 调试和诊断AI服务 ● 快速掌握无服务器模板

本书是未来学家 Martin Ford 围绕通用人工智能及其影响相关话题，与全球23位人工智能领域具有独特地位的哲学家、科学家、教育家、工程师和企业家的访谈合集。这些人中包含当代科技深刻思想者牛津大学教授 Nick Bostrom 和加州大学伯克利分校教授 Stuart Russell，图灵奖得主 Judea Pearl、深度学习领域三巨头 Yoshua Bengio， Geoffrey Hinton 和 Yann LeCun，以及在围棋领域一举突破人类一流棋手水平的 AlphaGo 之父 Demis Hassabis，长期进行认知科学与人工智能交叉研究的麻省理工学院教授 Joshua Tenenbaum。也有一些国内熟知的科学家如斯坦福大学教授 Fei-Fei Li 和 Andrew Ng，等等。作为人工智能领域的缔造者，他们用自己的行动推进了这个领域的发展。这些人在影响着人工智能前进的脚步。每个被访者都有深刻的思考，从不同的视角看待人工智能的未来发展，他们既充满激情，又常忧心忡忡，各自对未来发展的预测差异极大。书中充满了各种各样的见解、观点和预测，以及常常是尖锐的冲突。传达的意思很清楚：人工智能是一个广阔的领域。未来创新的性质、创新的速度以及创新的具体应用都笼罩在深深的不确定性之中。这种冲突也正是本书值得阅读的关键因素。人类总是会有对未来的期待和担忧，如何更好地利用技术是摆在我们面前的那道难题，大师们给出他们的答案和建议，你可以学习和体会到一些之前几乎从未有过的视角和推理。

数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱，经济发展、社会关系、政治结构、流行文化，无不如此。机器一无论是狭义上的硬件装置和设备，还是广义上的软件、算法和人工智能一已经渗透到了人类社会的每一个角落，正在影响着我们每一个人。今天，人与机器的关系不仅愈加紧密，而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超过人。这使一系列问题亟须被认真审视：人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗？人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下？失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样，将对人类形成存在性威胁，甚至将人类推向灭亡？理查德·道金斯曾有一句名言：“鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。”人与机器之间的关系是否也会如此微妙？在《协同进化：人类与机器融合的未来》中，借鉴达尔文进化论的思想，作者爱德华·阿什福德·李从生物学、计算机、人工智能、哲学等多个领域的理论和研究出发，提出机器与生命在很多方面都存在相似之处，因此在探索人机关系时可以将机器视作一种“生命”。两者间并不是简单的创造与被创造、主宰与被主宰的关系，而是更像两种不断进化、相互影响和塑造的生命间的共生关系。作者认为，随着人机关系越来越紧密，两者正在从互利共生走向任何一方都离不开另一方的专性共生。

未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界顶级公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。

迅猛发展的人工智能（AI）对当代社会产生了强力冲击。《我们的人工智能》一书分“生物灵性的探索”“思维逻辑与符号主义”“AI联结主义”“神经网络的内部行为”“深度学习·AI复兴”“现代物理学介入”“AI哲学与探索”“未来AI与人类”等8章，回答了什么是人工智能，我们要它干嘛，它从何而来、走向何处等人们关心的问题，以通俗清晰的语言、明明白白的逻辑、有趣的历史回眸和作者自己的工作收获引导读者，了解AI概念和知识，熟悉AI的主要内容和发展趋势。

本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。　本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例入手、逐渐深入的方式，尽量给出详尽的分析或推导。　本书的特点是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者入门使用。本书示例代码采用Python 3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以ScikitLearn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现，条件随机场模型示例用CRF++工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow 2框架和MindSpore框架来实现。　本书适合计算机、人工智能及相关专业的学生使用，对于相关技术研究人员也有参考价值。

我们在与环境交互的过程中进行学习，经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域，通过分析结果来寻找最有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌，甚至击败**围棋高手和国际象棋大师。 《深度强化学习图解》呈现生动示例，指导你构建深度学习体系。Python代码包含详明、直观的注释，助你深刻理解DRL技术。你将学习算法的运行方式，并学会用评估性反馈来开发自己的DRL智能体。 本书主要内容包括： ●强化学习入门 ●行为与人类似的DRL智 能体 ●在复 杂情况下应用DRL