全书分为三个部分：？第1章：从零开始介绍强化学习的背景知识，介绍环境库Gym的使用。？第2～15章：基于折扣奖励离散时间Markov决策过程模型，介绍强化学习的主干理论和常见算法。采用数学语言推导强化学习的基础理论，进而在理论的基础上讲解算法，并为算法提供配套代码实现。基础理论的讲解突出主干部分，算法讲解全面覆盖主流的强化学习算法，包括经典的非深度强化学习算法和近年流行的强化学习算法。Python实现和算法讲解一一对应，对于深度强化学习算法还给出了基于TensorFlow 2和PyTorch 1的对照实现。？第16章：介绍其他强化学习模型，包括平均奖励模型、连续时间模型、非齐次模型，半Markov模型、部分可观测模型等，以便更好了解强化学习研究的全貌。

本书阐述弱监督目标检测的建模理论、优化方法和实际应用，主要内容包括弱监督目标检测的任务定义、现有弱监督目标检测算法简介和问题呈现、最小熵隐变量模型方法的建模、连续优化多示例学习方法和弱监督目标检测算法在X射线安检场景中的应用。其中的主要问题包括弱监督目标检测的定位稳定性建模、弱监督学习的非凸优化方法，以及弱监督学习在实际应用场景中的部署等。

本书介绍了图像处理和机器视觉技术在农产品成熟度检测、畜产品的分级、重量预估、尺寸测量，以及奶牛监控图像增强、奶牛发情检测、奶牛运动目标检测、牛脸识别等方面的应用。通过本书的介绍，让读者系统地了解数字农业的发展体系，以及作者近年来最新的一些科研成果，也希望本书能够为我国农业的现代化、智能化、信息化发展贡献一点微不足道的力量。 本书可作为高等院校农业电气化及自动化、自动控制等相关专业的参考书，也可供农业科技人员、农业工程从业者、从事图像处理和机器视觉技术研究人员自学参考使用。

本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时，本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者，也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。

本书阐述了大数据归约（或称数据归约）的背景与作用、数据归约的知识体系及本体模型、大数据维度归约、大数据元组归约、大数据数值归约、大数据归约效果评估和大数据归约系统架构等理论方法及关键技术。本书共7章， 第1章介绍大数据归约在数据预处理中的作用以及面临的技术挑战；第2章介绍多维数据归约的知识体系、业务领域本体和归约任务本体；第3章介绍大数据特征选择策略和评价准则，以及两阶段混合型特征选择的维归约方法；第4章介绍大数据元组相似性度量和快速归约方法；第5章介绍大数据数值归约基本方法和基于约束转变的数据立方体计算技术；第6章介绍大数据归约效果评估指标及基于用户兴趣度的评估方法；第7章介绍基于本体的大数据归约系统体系架构，以及归约工作流模式挖掘和优化等关键技术。本书可作为计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关学科专业的本科生或研究生教材，也可作为大数据工程相关领域科研人员的参考书。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中非常流行的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。 《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的Word Embedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、基于PyTorch的强化学习实战、基于MFCC的语音唤醒实战、基于PyTorch的人脸识别实战。 《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》适合深度学习初学者、PyTorch初学者、PyTorch深度学习项目开发人员学习，也可作为高等院校或高职高专学校计算机技术、人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材。

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在这个快速变革的时代，人机共生已经成为不可避免的趋势，无论我们是否承认，人类与人工智能之间的边界越来越模糊。面对这种趋势，我们不能袖手旁观，更不能盲目抗拒，而应该主动利用人工智能的发展优势，实现人机共生的良性互动。本书旨在为您揭示ChatGPT狂飙背后的人机共生之路，让您了解这个时代的变革如何影响我们的财富、工作和思维，领略人工智能的魅力，一同探寻人类与智能机器共同塑造美好未来的奥秘。相信在这个过程中，每个人都能获得独有的启示，迈向一个充满机遇与挑战的新时代。