本书将理论介绍与经典案例相结合，对文娱行业的现状、人工智能在文娱行业的应用和智能文娱的未来发展进行全面、深入、系统的解读与预测。本书选取的案例都极具代表性，涵盖文娱行业的诸多领域，如影视、游戏、文学等，涉及众多科技巨头，如阿里巴巴、百度、腾讯、今日头条等。笔者在介绍案例时，并非只是简单描述，而是通过深入分析来抛砖引玉，向读者揭示文娱行业的发展方向，帮助文娱行业的从业者学习、了解人工智能带来的改变。

机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型，以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后，需要采用适当的优化算法来求解模型的参数，因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。 本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中全面介绍了各种情形下的加速一阶优化算法，包括确定性和随机性的算法、同步和异步的算法，以求解带约束的问题和无约束的问题、凸问题和非凸问题，对算法思想进行了深入的解读，并对其收敛速度提供了详细的证明。 本书面向机器学习和优化领域的研究人员，包括人工智能、信号处理及应用数学特别是计算数学专业高年级本科生、研究生，以及从事人工智能、信号处理领域产品研发的工程师。

本书介绍如何在PyTorch框架中使用BERT模型完成自然语言处理（NLP）任务。 BERT模型是当今处理自然语言任务效果最好的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。本书共3篇。 -第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建； -第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性； -第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，完成自然语言处理任务。通过本书，读者可以熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端。本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对自然语言处理、BERT模型感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。

《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题并给予解决方法，可供读者举一反三，二次开发。本书从系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合，语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术用书。

本书是普通高等教育“十一五”规划教材，系统介绍了人工智能的基本原理和相关的应用领域。全书共10章，包括：绪论、知识表达方法、问题求解方法、基本推理技术、不精确推理、PROLOG语言、专家系统、机器学习、人工神经网络和人工智能游戏。本书内容丰富、条理清楚，各章都配有例题，并给出了相当数量的习题，以帮助读者理解和掌握本书的内容。本书可作为高等学校信息类相关专业的教材，也可供相关专业领域的科技人员使用。

本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。

本书从理论到实践，循序渐进地介绍人工智能算法的基础知识，帮助读者敲开人工智能算法之门。本书共有8 章，分别为算法入门、算法之内力、算法之招式、算法之****、算法工程的组成部分、算法工程实战、进阶学习、思考与展望。本书主要讲解算法的历史背景与基本概念、与算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构的概念与知识点、业界常用的几类机器学习算法模型；本书还会介绍算法工程比较完整的组成部分，以及一个典型的算法工程项目，手把手带领读者体验算法的魅力；此外，本书会介绍人工智能算法的三大研究方向，帮读者迈向进阶学习之路。本书适合从事人工智能应用实践的科研人员和工程技术人员阅读，也适合高等院校计算机科学与技术、人工智能、大数据等相关专业的本科生和研究生阅读。

《Python数据分析与可视化（第2版）-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》从Python数据分析的基础知识人手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍数据分析与可视化方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。《Python数据分析与可视化（第2版）-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》共13章，主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载人与预处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、pyecharts可视化、时间序列数据分析、SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例实战等。《Python数据分析与可视化（第2版）-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》可作为高等院校数据科学与大数据、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。

科技能解决我们所有的问题吗？尽管有相反的证据，但许多经济学家、专家和新闻记者似乎都这样认为。据他们说，智能机器和大数据不仅把我们从繁复的工作中解脱出来，还教育我们的孩子，改变我们的环境，甚至使宗教信仰变得更加人性化。这就是他们想要告诉我们的――我们应该放下焦虑同时接纳属于我们的机器人时代。但是，你一遍又一遍的讲故事并不会使它变成真的。Curtis White作为最聪明和敏锐的社会评论家之一，他知道如何创作一个充满诱惑力的故事。在《We，Robots》中，他与一群所谓的思想家纠缠在一起，因为他们相信未来是美好的，而机器人是可以进化的。 Curtis White有着渊博的学识和智慧，他认为，我们必须对那些试图在技术上不可避免地推销我们的人表示怀疑。

本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、 HiAI、昇腾，以及人工智能综合实验等内容？这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的？全书注重理论与实践的结合， 注重算法与框架的实际应用与实现方法， 注重创新思维的训练与培养？本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，也可作为自动化？电气工程及其自动化？计算机科学与技术？电子信息工程等专业学生“人工智能” 课程的本科生？研究生教材， 也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考？