今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。　与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。　主要内容　●各种人工智能算法的实践场景　●帮助决策的智能搜索算法　●受生物学启发的算法簇　●机器学习与神经网络　●强化学习 与Q-learning

本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极布局，介绍了智能语音的产业链和产业格局；最后，围绕语音交互技术形成的应用，以智能汽车、智能家居、可穿戴设备、智能客服、医疗、教育等诸多细分领域为代表，提出“AI+基础服务”“AI+硬件设备”“AI+垂直行业”的3种应用转化参考模式，并列举实际具体案例和解决方案。本书适合从事人工智能技术研发、产品应用、市场规划的工程技术人员和管理人员参考使用，也可作为高等院校人工智能相关的专业师生参考。同时，也适合对人工智能语音技术感兴趣的相关人员阅读。

本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow 2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2～11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者必备的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。

经过亿万年进化，生物具有超强视感知能力，尤其是鸟类具有卓越的高空高速下的视感知能力。因此，研究鸟类和哺乳类动物视感知通路的神经信息处理机制，构建信息处理的编解码模型，并以此建立类脑算法，已经被证明是为视觉脑机制研究提供理论指引、提高机器视觉系统性能的有效途径。在此思路指引下，《视觉脑机制与类脑智能算法》首先介绍了鸟类脑和哺乳类脑的视觉系统解剖结构和生理学基础，以及视觉神经机制解析与建模基础；然后阐述了鸟类和哺乳类动物视觉系统工作机理与信息处理机制，重点研究了鸟类视顶盖快速、显著感知神经编码模型，以及鸟类视顶盖神经解码；*后，阐述了类脑智能和算法的认识和创新思路，结合生物视觉信息处理机制，介绍了具有典型意义和标志*新进展的几种类脑算法，并初步构建了基于鸟类离顶盖-离丘脑-副视系统协同信息处理机制的大视场小目标检测模型。

本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。

计费系统是 5G 网络的重要组成部分，对支撑各类 5G 业务的正常运行起着至关重要的作用。本书共 7 章，第 1 章介绍计费的诞生与发展，全面分析计费系统的由来及通用功能，让对计 费系统不熟悉的读者了解相关背景知识，便于顺利阅读后续章节；第 2 ～ 6 章阐述通信网络及其 计费系统的发展过程、业务支撑规范的演化、计费系统定位产生的调整与变化，重点介绍 5G 计 费系统支撑的新场景、计费的新模式以及采用的新技术，让读者对 5G 计费系统形成端到端的全 面掌握；第 7 章介绍典型的 5G 计费解决方案，通过 5G 赋能交通、电力、医疗等行业的典型案 例的介绍，分析 5G 价值变现的途径与模式，进一步强化读者对 5G 计费系统的理解。本书主要适合信息与通信技术从业人士阅读，也可以作为高等院校通信、计算机等相关专业 本科和研究生的参考书。

本书讨论了物联网的整个垂直技术栈，并着重讲解了数据聚合、处理、管理、分析和开发等方面技术，以及分布式信任、数据安全和隐私保护方面的z新发展。全书主要由技术和应用两部分组成。在第一部分物联网技术栈（第1章～第11章）中，讲解了物联网接入技术、边缘计算体系架构、数据交互、流式数据处理、机器视觉、数据表示与推理、众包等数据处理环节的各个方面，以及与物联网相关的安全、信任和隐私保护问题；第二部分为工业应用方面（第12章~第14章），重点介绍了物联网技术在医疗保健、能源、道路运输和空气质量等特定领域的应用方式，以及所带来的好处。最后讨论了物联网和相关技术的未来前景。 本书适合作为人工智能、数据安全相关专业高年级本科学员、低年级研究生的辅助教材，也可以作为相关领域技术开发者的自学参考用书。

人工智能无疑是近几年*火的名词之一。然而，究竟什么是人工智能？为什么说人工智能的终极目标是创造“生命”？目前人工智能的硅基生命之路遇到了哪些坎坷？人工智能的未来如何？不可否认的是，许多人了解人工智能是通过科幻电影。那么科幻电影对人工智能起到了怎样的普及和推动作用？《人工智能 ： 硅基生命的创造》将围绕这些问题，从独特的视角，为读者解读人工智能的秘密。

本书是在原书第1版的基础上，经过全面的修订、更新和扩展，保留了相同的可读性和解决问题的方法，同时介绍了新的素材和*新发展。全书分为5个部分，重点介绍了人工智能中常见的关键的技术。本书第1部分介绍了基于逻辑的方法，第2部分则重点介绍了基于概率的方法，第3部分介绍了新兴的涌现智能，探讨了基于群体智能的进化计算及其方法。接下来是*新的发展，第4部分详细介绍了神经网络和深度学习。本书*后一部分重点介绍了自然语言理解。

《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》介绍TensorFlow构建知识图谱的核心技术，帮助读者掌握使用深度学习构建知识图谱的方法，以及使用神经网络的技术要点和基于深度学习的应用程序编写技巧。大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来未有过的数据红利。在大数据的“喂养”下，大量知识不断涌现，如何有效地发掘这些知识呢？知识图谱横空出世。《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》是一本讲解如何使用TensorFlow2构建知识图谱的入门教程，引导读者掌握基于深度学习的知识图谱构建概念、理论和方法。《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》分为13章：第1章从搭建环境开始，包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安装，并通过一个知识图谱的例子引导读者开始学习；第2-4章介绍TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，学习使用原生API处理数据的方法；第6～8章是实战准备部分，介绍ResNet模型、词嵌入（word embedding）模型、情感分类；第9～10章在“注意力模型”基础上搭建了“编码器模型”；第11～13章搭建了知识图谱联合抽取模型，利用《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》所学知识实战知识图谱的搭建过程和性能提升方案。《TensorFlow知识图谱实战/人工智能技术丛书》内容详尽、示例丰富，适合作为知识图谱和深度学习读者的参考书，同时也适合开设人工智能专业的大中专院校师生阅读，还可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。