这是一部指导读者如何将软件工程的思想、方法、工具和策略应用到机器学习实践中的著作。 作者融合了自己10年的工程实践经验，以Python为工具，详细阐述机器学习核心概念、原理和实现，并提供了数据分析和处理、特征选择、模型调参和大规模模型上线系统架构等多个高质量源码包和工业应用框架，旨在帮助读者提高代码的设计质量和机器学习项目的工程效率。 全书共16章，分为4个部分：第一部分 工程基础篇（1～3章） 介绍了机器学习和软件工程的融合，涉及理论、方法、工程化的数据科学环境和数据准备； 第二部分 机器学习基础篇（4、5章） 讲述了机器学习建模流程、核心概念，数据分析方法； 第三部分 特征篇（6～8章） 详细介绍了多种特征离散化方法和实现、特征自动衍生工具和自动化的特征选择原理与实现； 第四部分 模型篇（9～16章） 首先，深入地剖析了线性模型、树模型和集成模型的原理，以及模型调参方法、自动调参、模型性能评估和模型解释等；然后，通过5种工程化的模型上线方法讲解了模型即服务；最后，讲解了模型的稳定性监控的方法与实现，这是机器学习项目的最后一环。

人工智能：智能驾驶

本书主要内容有：比较不同机器学习方法的优缺点、监督学习、无监督学习和强化学习。从头到尾的建立和管理机器学习项目。建立一个异常检测系统，以捕捉信用卡交易的欺诈。将用户集群到不同的同构组中。执行半监督学习。使用受限制玻尔兹曼机开发电影推荐系统。使用生成对抗网络生成合成图像。

深入深度神经网络，揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。 探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。 探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。 评估神经网络的健壮性；学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。 考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知。

《诱发式脑-机接口技术》主要介绍诱发式脑-机接口技术。《诱发式脑-机接口技术》共12章，主要内容包括：SSVEP特征机理研究与SSVEP-BCI优化，基于听触觉的非视觉P300-BCI方法，基于P300和SSVEP的多模态BCI，基于P300和ErrP的多模态BCI等。《诱发式脑-机接口技术》是作者在多项国家自然科学基金项目和科技委创新特区项目支持下取得的研究成果的总结，意在推动脑-机接口理论与应用的发展，对于人-机混合智能的机理研究和脑-机智能融合系统的应用具有一定的科学意义。

《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》分为盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理Alluxio解密篇，分别对人工智能开发框架、机器学习案例及Alluxio系统进行透彻解析。盘古人工智能框架开发专题篇，通过代码讲解多层次神经网络、前向传播算法、反向传播算法、损失度计算及可视化、自适应学习和特征归一化等内容。机器学习案例实战篇，选取机器学习中具代表性的经典案例，透彻讲解机器学习数据预处理、简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类等分类算法、ｋ均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并对回归模型、分类模型进行性能评估。分布式内存管理Alluxio解密篇，详细讲解Alluxio架构、部署、底层存储及计算应用、基本用法、运行维护等内容。

本书由认识篇、技术篇和案例篇三部分组成，以商业领域中的问题为背景，主要讲解数据挖掘技术的应用。认识篇介绍数据挖掘的各种技术和数据挖掘建模方法，可使读者了解数据挖掘技术在商业领域中的应用概貌；技术篇介绍数据挖掘中的聚类分析、分类分析、关联规则分析、离群点检测、回归分析等方法；案例篇介绍实际领域应用较多的RFM分析、社会网络分析和文本挖掘，展示数据挖掘在不同领域中的应用案例，使读者理解如何应用数据挖掘技术解决商业领域中的问题。 本书可作为经济、管理类等相关专业学生学习数据挖掘技术的教材或参考书，也可作为计算机相关专业学生学习数据挖掘技术的参考书，还可作为企事业单位管理者、数据分析人员、市场营销人员、研究与开发人员的参考资料。

《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言，结合大量图示，对机器学习、深度学习、AI相关技术中的通用技能进行了解说。主要内容包括深度学习的概念，Python基础，深度学习必备数学知识，神经网络的结构及编程实现，反向传播算法原理，小型深度神经网络的构建，卷积神经网络CNN的原理及编程实现，最后一章对循环神经网络RNN、自然语言处理、强化学习等内容进行了简要介绍。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。

这是国内首本将人工智能和区块链放在一起讨论的专业学术著作。人工智能是一场生产力革命，其发展对全球大变局具有重大而深刻的影响，但同时其发展也给人类社会带来一系列的挑战，诸如隐私、安全以及公平等问题，因此区块链的意义就更加凸显。区块链是一场生产关系革命，其将对人工智能发展后产生的隐私、安全以及公平等难题提出重要解决方案。该书不仅讨论了目前人工智能发展面临的问题，以及人工智能对未来全球治理带来的新机遇和挑战，并且从区块链的角度对智能革命的进一步发展方向给予解释。该书还讨论了在区块链技术背景下智能城市进一步的发展方向。在最后，作者还讨论了算法政治学作为一个新兴研究领域的可能。无论在学术贡献还是对大众的知识传播方面，该书都具有重要的意义。将人工智能和区块链放在一起讨论的学术成果几乎为空白，而本书就填补了这一空白。

本书主要介绍如何应用智能控制技术来实现非线性机械系统的振动控制。全书共分为6章，前3章介绍理论知识，后3章介绍案例应用。第1章对非线性振动与非线性振动的控制进行简单介绍；第2章介绍非线性动力学的相关内容；第3章介绍非线性控制与智能控制的相关内容；第4章介绍柔性机械臂控制应用，使柔性机械臂在高速运动情况下保持振动最小；第5章介绍液体晃动控制应用，使液体在高速运载情况下保持自由液面运动最小；第6章介绍起重机控制应用，使起重机绳索在运载过程中保持负载摆动最小，以满足绳索吊挂高速运载需要。