本书首先介绍了人工智能的发展史及应用现状，内容涵盖当前主流的AI应用技术以及人工智能基础学科内容，通过各种编程案例将难以理解的机器学习知识通俗地讲述给读者；通过业界主流开发框架TensorFlow以及华为MindSpore人工智能学习框架帮助读者更深层次地理解神经网络算法；同时，介绍了基于昇腾开发的Atlas人工智能计算平台，其中包括昇腾芯片的硬件和软件架构；通过华为ModelArts一站式开发平台带领读者了解工业级AI开发以及人工智能开发流程，将华为在人工智能领域布局的产业及生态展现给读者，帮助读者了解、认识、熟知华为人工智能产业。本书适合从事工程科技类工作的读者阅读，也适合对人工智能感兴趣的读者、开发人员以及高校教师与学生。

本书是国家职业教育专业教学资源库工业机器人技术专业建设项目规划教材。全书分为9章，系统介绍了工业机器概述、工业机器人的分类、工业机器人的组成和技术参数、工业机器人的运动学基础、工业机器人机械结构、工业机器人传感器、工业机器人的控制技术、工业机器人的编程技术、工业机器人的典型应用等内容。本书配有数字化课程网站与教、学、做一体化设计的专业教学资源库，内容丰富，功能完善。其中，数字化教学资源包括微课、动画、图片、在线测试等类型，详见本书配套教学资源清单。本书适合作为高等职业院校“工业机器人技术”专业以及装备制造类、自动化类相关专业的教材，也可作为工程技术人员的参考资料和培训用书。

能够成功融入人类社会的机器人快要出现了吗？这样的机器人将如何改变我们与技术的关系？本书由机器人领域的两位者撰写，书中借鉴并分析了航空航天领域的案例，提出了表征环境无序程度的社会熵、构建基于共享数据的机器人安全报告系统以及搭建大规模的仿真试验场等创新性观点。作者强调未来机器人将不再是简单的工具，而是我们的合作伙伴，是真正的社交机器。全书重点从实践应用和用户体验的视角畅想人机协作的未来愿景，不展开讨论技术细节，适合所有对机器人及人工智能感兴趣的读者阅读参考。

作为人体最灵活的肢体，手不但可以完成各种生活技能，也可以实现自然、直观的交互。在已知手势交互技术中，基于表面肌电信号的手势交互具有高精度、可穿戴、抗遮挡、支持上肢截肢患者使用等优点，在医疗康复和人机交互领域有着不可替代的作用。在以深度学习为代表的新一代人工智能技术蓬勃发展的背景下，本书依托国家和江苏省自然科学基金项目前期与阶段性研究成果，对多种面向肌电手势交互系统的深度学习技术进行了深入研究。

本书基于Python 3.7版本软件编写，全书围绕推荐模型的开发实践，为读者重点展示了各种不同类型的推荐模型开发过程及其在多种业务场景下的应用。本书分为四个部分，第一部分包含推荐系统的前世今生及其涉及的基础数学知识，简单介绍了推荐系统的发展过程及从事推荐模型研发所需要的数学知识；第二部分重点介绍不同类型的推荐算法在多种应用场景下的开发实践，包括协同过滤、矩阵分解、Logistic回归、决策树、集成学习、因子分解与深度学习模型；第三部分介绍了推荐系统的冷启动问题及效果评估方法；第四部分通过行业真实案例，比如广告点击率预测、金融产品精准营销、电影推荐、音乐推荐、产品交叉销售等，深入浅出、循序渐进的介绍了推荐模型开发的全过程。本书内容精炼、案例丰富，实践性极强，可快速学习上手实践，值得一读，特别适合在企业中从事推荐模型开发、数据分析挖掘、机器学习研发等工作的人员使用，同样适合想从事数据挖掘工作的各大中专院校的学生与教师，以及其他对推荐系统领域有兴趣爱好的各类人员使用

本书按照机器学习十年来的教学经验将主要教学内容分为五大板块：“数学基础”“回归问题”“分类问题”“无监督问题”以及“概率图模型”。既注重学习内容由浅入深和教学的先后顺序，又兼顾了内容的全面性，给予授课老师充分的授课自由。本书内容新颖，结构化层次化地介绍了机器学习的重要内容，语言严谨详细，配图全面直白。而课后配套的习题、实验、网课与书本内容相对应，让学生能够快速入门机器学习，既可更深入更全面地掌握书本内容，课后巩固知识点充分理解理论知识，又可锻炼其面对实际人工智能问题的编程能力。

本书分为三部分。第1部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重点介绍无监督学习算法。从自编码器开始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和高级深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合。

数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下， 联邦学习（Federated Learning） 作为一种新兴的机器学习技术范式， 凭借其突出的隐私保护能力，展示出在诸多业务场景中的应用价值。本书从联邦学习的基础知识出发， 深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系， 详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块的相关知识， 以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系， 还延伸介绍了提升联邦学习服务质量的方法， 并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析， 可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。本书是高校、科研院所和业界相关学者研究联邦学习技术的理想读本， 也适合大数据、人工智能行业的从业者和感兴趣的读者参考。

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。