本书是一本面向青少年的人工智能科普读本。本书从科普和青少年教育的角度，用浅显易懂和活泼有趣的语言，结合大量漫画图片、情景对话、感知实验、探索实例，介绍人工智能会“学习”、会“看”、会“听说”等方面的技术和应用，并讨论人工智能伦理和展望人工智能未来。本书培养学生对人工智能及新科技的认知，引导学生对人工智能领域产生兴趣，提升学生科学素养和动手能力。本书可作为小学高年级阶段的人工智能教材或科普读物，也可为相关学科教师或科普工作者提供教学素材。本书是“‘人工智能从娃娃抓起’系列丛书”的第一本，是上海市青少年活动中心、上海少年科学院为响应国家“发展新一代人工智能”的号召而打造的青少年人工智能科普读本。

本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支持向量机分类、最近邻分类、高斯过程分类、朴素贝叶斯模型、决策树分类和神经网络分类、无监督学习、半监督学习等。全书结合具体实例和图表详细讲解，语言通俗，易于学习，适合机器学习和数据挖掘专业人员和人工智能爱好者阅读，也可作为高等院校人工智能专业教材。

《智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术》系统地阐述了智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术的发展与应用。《智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术》共7章，内容主要包括智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术的发展现状、位姿图构建技术、位姿图构建中的闭环检测技术、鲁棒闭环检测技术、位姿图优化技术、鲁棒位姿图优化技术以及鲁棒测深信息同步定位与建图的软/硬件系统搭建等。《智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术》内容基本上覆盖了智能水下机器人测深信息同步定位与建图知识专题。

《半监督学习》是国际学术界论述半监督学习理论与方法*为详细、内容*为丰富的一部著作。《半监督学习》，数十位研究人员就半监督学习的各个方面阐述其研究成果，具体包含生成式模型、低密度分割、基于图的方法、表示的变换、半监督学习实践、视角六部分。

《机器学习实战使用R、tidyverse和mlr》将使用RStudio和非常棒的mlr程序包开启你的机器学习之旅。这本实用指南简化了理论，避免了不必要的复杂统计和数学知识，所有核心的机器学习技术都通过图形和易于掌握的示例进行清晰的解释。每一章的内容都十分引人入胜，你将掌握如何把新的算法付诸实践，以解决各种预测分析问题，包括泰坦尼克沉船事件中不同乘客的幸存概率、垃圾邮件过滤、毒酒事件调查等。 主要内容 使用tidyverse程序包处理和绘制数据 监督机器学习和非监督机器学习技术 分类、回归、降维和聚类算法 统计学基础

神经网络在深度学习和人工智能中发挥着非常重要的作用，其应用领域非常广泛，涵盖从医疗诊断、财务预测到机器诊断等多个领域。《神经网络设计与实现》旨在指导你以实用的方式学习神经网络。书中将简要介绍感知器网络，从而帮助你入门。然后，你将获得有关机器学习的见解，并了解人工智能的未来。接下来，你将研究如何使用嵌入来处理文本数据，并学习长短期记忆网络在解决常见自然语言处理问题中的作用。该书还将演示如何实现高级概念，包括迁移学习、生成对抗网络、自编码器和强化学习，以及有关神经网络领域新进展的更多内容。在完成该书的学习后，你将掌握构建、训练和优化自己的神经网络模型所需的技能，该模型能够提供可预测的解决方案。通过阅读该书，你将：●了解如何使用反向传播训练网络。●了解迁移学习的概念，以使用Keras和VGG网络解决任务。●探索如何加载和转换图像以用于神经网络。●掌握LSTM和NLP等高级、复杂的深度学习概念，以掌握新知识。●研究如何将神经网络应用于多个领域。●探索创新算法，例如生成对抗网络和深度强化学习。●解决神经网络开发面临的共同挑战。

《人工智能导论》为大连理工大学“新工科”系列精品教材。 本书内容包括绪论、知识表示、确定性推理、不确定性推理、搜索求解策略、遗传算法及其应用、群智能算法及其应用、人工神经网络及其应用、机器学习、专家系统、自然语言理解及其应用等。 本书可供电子信息类专业本、专科学生作为教材使用，也可供从事人工智能领域的技术人员参考。

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随着人工智能技术的发展，人类对智能化服务更加渴望，聊天机器人成为研发热门之一。《智能聊天机器人：核心技术与算法》从聊天机器人所涉及的多个方面出发，先理论后实践，让读者不仅能了解其中的原理，还能自己动手编程。《智能聊天机器人：核心技术与算法》共9章，第1章以该领域的背景知识作为开篇，重点介绍了聊天系统中的主要模块；第2章阐述了语音识别和隐马尔可夫模型；第3章侧重于通用的自然语言处理技术；第4章讲解如何使用信息检索技术，来实现问答型的聊天系统；第5章介绍一些主流的机器学习算法，以及如何使用这些算法来提升基于信息检索的问答系统；第6章介绍推荐系统相关的知识以及常见的推荐算法，并将其应用到问答系统中；第7章介绍如何使用深度学习来优化问答系统；第8章讲述了聊天系统的前沿领域——知识图谱；第9章讨论任务型和闲聊型聊天系统中更有挑战性的几个课题。《智能聊天机器人：核心技术与算法》可为高等院校计算机科学、信息科学、电子工程和人工智能等领域的科研人员提供参考，也可作为相关专业本科生和研究生教学的参考书，对于从事深度学习及其应用的开发人员同样具有参考价值。

本书共12章：第1章介绍机器学习的基本概念和理论，并介绍用于机器学习的R软件环境的准备；第2章介绍如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化；第3～9章介绍典型的机器学习算法，包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法——神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类，并给出大量的实际案例和详细的分析步骤，例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度的预测、光学字符的识别、超市购物篮关联分析以及市场细分等；第10章介绍模型性能评价的原理和方法；第11章给出提高模型性能的几种常用方法；第12章讨论用R进行机器学习时可能遇到的一些高级专题，如特殊形式的数据、大数据集的处理、并行计算和GPU计算等技术。