本书是以Aelos机器人和其传感器套件为载体，引导小学生学习智能机器人、传感器技术以及图形化编程的入门教程。本书涵盖了人工智能的历史、发展、分类以及组成等相关知识，帮助学生掌握图形化编程的基本方法、常用传感器的基本原理及应用。书中介绍的Aelos机器人和传感器套件，既能引导学生举一反三，又能加深学生对计算机编程思想的理解。书中还包含大量贴近生活的案例，能充分地激发学生学习智能机器人相关技术的兴趣。《人工智能与机器人编程探索书》分为入门篇和进阶篇，本册为进阶篇，上百张精美的照片和程序代码图，将为读者展示人工智能这门极为重要的学科中的关键技术，以及这些技术如何影响着我们的生活。本书适合对机器人和人工智能感兴趣的读者阅读，可作为学生的课外科普读物。

本书是《智能计算系统》教材的配套实验教程，全书基于智能计算系统各章节的重点或难点，结合智能计算系统的软硬件技术栈设计了基于通用CPU平台和深度学习处理器平台的分阶段实验和综合实验。实验设计与理论章节一对一匹配，结合知识树的构建，帮助读者轻松上手实验，切实强化动手能力，让读者真正掌握智能计算系统的部署与优化。

本书带你入门学习如何使用树莓派与Arduino构建一个具有高级功能的机器人。本书将一步步地讲授构建机器人的过程，你将学到如何利用树莓派提供的强大计算能力，如何利用Arduino与传感器和电动机进行更好的交互，并利用这些优点来构建机器人硬件系统。同时学会Python编程基础知识，并利用其进行更强大的智能功能开发。然后通过使用OpenCV和USB网络摄像头，你将制造一个可以追逐球的机器人。 本书适合开始探索机器人领域的创客、爱好者和学生阅读。本书将帮助你快速入门智能机器人的设计、构建与开发，掌握相关的硬件设计搭建与软件编程开发能力，让你带着乐趣逐步探索机器人世界。

这是一本能让读者快速从零开始构建工业级知识图谱的著作。作者是知识图谱和自然语言处理领域的专家，本书得到了OpenKG联合创始人王昊奋、清华大学教授李涓子、东南大学教授漆桂林、美团知识图谱团队负责人张富峥、文因互联创始人鲍捷等学界和业界知识图谱扛旗人的一致好评和推荐。 本书不仅详细讲解了知识图谱的技术原理和构建工具，而且还循序渐进地讲解了知识图谱的构建方法、步骤和行业应用。配有大量实战案例，并且开放了源代码，确保读者能学会并落地。 全书一共8章： 第1章介绍了知识图谱的概念、模式、应用场景和技术架构； 第2章围绕知识图谱的技术体系，详细阐述了知识的表示与建模、抽取与挖掘、存储与融合，以及检索与推理； 第3章通过具体的实例介绍了各种知识图谱工具的使用； 第4章和第5章从工业实践的角度讲解了从0到1构建通用知识图谱和领域知识图谱的步骤和方法，并配备详细的代码解读； 第6~7章讲解了知识图谱的具体应用和一个综合性的知识图谱案例——问答系统，进一步指导读者实践； 第8章对知识图谱的未来发展进行了总结和展望。

《人与机器听觉：听见声音的意义》由谷歌首席科学家Lyon撰写，是一部关于听觉研究的系统性学术著作。《人与机器听觉：听见声音的意义》中提出利用CARFAC模型模拟耳蜗对声音信号的分析，利用带有精细时序结构的SAI表征听觉神经模式，明确反对将耳蜗视作傅里叶频率分析器的做法。《人与机器听觉：听见声音的意义》内容系统且全面，涵盖人类听觉原理、机器听觉理论、精密听觉模型建模和机器听觉应用实例，还包括对听觉研究史上的标志性人物及事例的介绍。《人与机器听觉：听见声音的意义》对数学原理的阐释脉络清晰，并配有算法源码，适合相关领域的技术人员和研究人员参考，也适合作为高等院校相关研究生课程的教材。《人与机器听觉：听见声音的意义》构建了一套完整的听觉理论框架，具有鲜明的学术观点和创作特色：创造性地提出利用CARFAC模型模拟耳蜗对声音信号的分析，利用带有精细时序结构的SAI表征听觉神经模式，强调将听觉模型引入机器听觉应用，反对将耳蜗视作傅里叶频率分析器的做法。将听觉系统划分为四层，在底层听觉过程模拟的基础上探索高层信息处理机制并验证模型的有效性，为远近场模型等问题的解决以及CASA等技术的落地提供理论支撑，同时拓展了研究思路。全面涵盖人类听觉原理、机器听觉理论、精密听觉模型建模方法以及利用机器学习方法构建的应用实例，不仅对研究现状进行了系统梳理，而且穿插着对听觉研究史上标志性人物和事例的介绍。对听觉问题的阐释直击本质，对相关数学表述及推导过程的讲解尤为清晰明了，无须复杂的专业知识也能逐步理解。此外，所有听觉处理算法均配有可免费下载的源代码，便于读者实践。

本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结，对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心，以深厚的理论成果为支撑，详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计；然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手，介绍大规模商品知识图谱的构建方法；最后结合阿里巴巴的业务实践，详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和业务应用细节。通过阅读本书，读者不仅可以从零开始认识知识图谱，了解知识图谱技术方法和前沿技术方向，而且可以熟悉知识图谱工业实践的实现路径，清楚知识图谱的应用方向和方法。本书介绍的成果获得钱伟长中文信息处理科学技术一等奖。本书在知识图谱的广度和深度上兼具极强的参考性，适合人工智能相关行业的管理者和研发人员、高等院校的计算机专业学生阅读。

《深度强化学习实践（原书第2版）》包括新的强化学习工具和技术，介绍了强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。《深度强化学习实践（原书第2版）》较上一版新增6章，专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的TextWorld环境、高级探索技术等。学完《深度强化学习实践（原书第2版）》，你将对这个新兴领域的前沿技术有深刻的理解。此外，你将获得对深度Q-network、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等领域的可行洞见，还将学会如何构建经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人，并通过逐步代码优化在短短30分钟的训练后解决Pong环境问题。简而言之，《深度强化学习实践（原书第2版）》将帮助你探索强化学习中令人兴奋的复杂主题，让你通过实例获得经验和知识。通过阅读《深度强化学习实践（原书第2版）》，你将：了解强化学习的深度学习上下文并实现复杂的深度学习模型。学会评估强化学习的方法，包括交叉熵、DQN、actor-critic、TRPO、PPO、DDPG、D4PG等。学会构建经过强化学习方法训练的、价格低廉的硬件机器人。研究Microsoft的TextWorld环境，这是一个文字冒险游戏平台。学会在强化学习中使用离散优化来解决魔方问题。学会教你的智能体使用AlphaGo Zero玩四子连横棋。探索有关AI聊天机器人等主题的较新深度强化学习技术。研究先进的探索技术，包括噪声网络和网络蒸馏技术。

《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。　《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》讲解的内容进行更加深入的了解。　《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工程技术人员阅读，也适合人工智能、计算机科学技术相关专业的本科生、研究生学习参考。

使用深度学习进行人脸识别是近年来AI研究的热点之一。该书使用TensorFlow 2.1作为深度学习的框架和工具，引导读者从搭建环境开始，逐步深入代码应用实践中，进而达到独立使用深度学习模型完成人脸识别的目的。《TensorFlow人脸识别实战（人工智能技术丛书）》分为10章，第1、2章介绍人脸识别的基础知识和发展路径；第3章从搭建环境开始，详细介绍Anaconda、Python、PyCharm、TensorFlow CPU版本和GPU版本的安装；第4-6章介绍TensorFlow基本和高级API的使用；第7章介绍使用原生API处理数据的方法和可视化训练过程；第8章是实战准备，介绍ResNet模型的实现和应用；第9、10章综合该书前面的知识，学习人脸识别模型与人脸检测这两个实战项目。《TensorFlow人脸识别实战（人工智能技术丛书）》内容详尽、示例丰富，是机器学习和深度学习初学者必备的参考书，同时也非常适合高等院校和培训机构人工智能及相关专业的师生教学参考。

《TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书》使用新的TensorFlow2作为语音识别的基本框架，引导读者入门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。《TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书》内容循序渐进，从搭建环境开始，逐步深入理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的好选择。《TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书》分为10章，内容包括语音识别概况与开发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlowDatasets和TensorBoard详解、ResNet模型、使用循环神经网络的语音识别实战、有趣的词嵌入实战、语音识别中的转换器实战、语音汉字转换实战。《TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书》内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别和深度学习初学者必备的参考书，同时非常适合作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业师生的参考教材。