《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。

《人工智能导论（第4版）》是一本基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。读者通过学习《人工智能导论（第4版）》，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。《人工智能导论（第4版）》可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。由于书中几大部分内容相对独立，教师可以根据课程计划灵活选择相关内容。

物理学家史蒂芬·霍金曾警告说：“人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝。”这是真的吗？ 毋庸置疑，机器人技术和自动化正在改变我们的世界。初创公司如雨后春笋般纷纷成立，利用人类期盼已久的智能机器，帮助我们完成一些单调乏味的任务，比如驾驶汽车。以制造完全自主机器人为目标的自动化在不断激发人们的灵感和创新热情的同时，也令人为之忧心忡忡。 机器人会给我们带来什么？如果工作领域因为智能机器的介入而发生颠覆性变化，那么传统意义上由人类扮演的角色，将来该由谁来负责呢？我们的生活又将发生怎样的变化？ 本书作者通过亲身体验与广泛深入的访谈，借助麻省理工学院以及其他机构的*新研究成果，把读者带到高空、深海、太空等极端环境。在这些环境中，*先进的机器人技术已经捷足先登，正在帮助科学家和探索者重新认识远古文明，测绘世界上*大的地质特征，甚至还开设了前往火星完成日常实验的“通勤飞机”。 不过，这些智能机器在天空、海洋和太空大展身手的同时，还向我们预示了各种危险、伦理困境和意想不到的结果：未来，机器人和自动化技术有可能渗透到我们日常生活的方方面面。明德尔认为，我们在载人与无人、人工与自动化之间划出的那条泾渭分明的界限，对于理解人与机器人之间的关系并没有多大的帮助作用。 我们将看到人们操控机器人和利用自主机器完成工作，我们还将看到人机协作对人类的工作、体验以及知识技能的影响，所有这些并非对未来的想象，而是活生生的现实。导致工作性质与工作者发生改变（进而增强人类的想象力和创造力）的不是智能机器本身，而是人机协作的创新方式。

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章，分为两个部分；第一部分（第1章～10章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第11～15章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第16章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。　本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考，以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书，同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

本书在介绍分析双足步行机器人的发展动态和相关理论、技术的基础上，着重通过实验操作的方法向读者讲述双足步行机器人的制作技术。在介绍双足步行机器人概况、理论与方法、相关技术、实验平台、动作生成器、情感化步态等内容之后，针对双足步行机器人设计了12个标准实验。这些实验都可以在基于作者自主研究开发的双足步行机器人平台上实际运行，并给出了所有的参考答案，以飨读者。

书从工业机器人应用实际出发，以工业机器人工作站的全局为视角，介绍工业机器人的相关技术。内容共分为十一章，介绍了工业机器人的应用现状、机械结构、控制系统、机器人的运动学、动力学知识、机器人的示教编程、离线仿真、机器人各工作站的组成和各部分设备的功能以及相互之间的联系等，本教材由浅入深，从机器人技术的基础出发，涉及机器人的操作、日常维护检修、安全使用等各个方面，实用性强。

本书主要内容以YL—399型工业机器人系统实训考核装备为载体，分为基础篇、应用篇和综合篇，讲解了搬运工作站、机床上下料工作站、焊接工作站、模拟涂胶工作站、装配工作站、伺服电机变位机工作站、自动生产线工作站等10个典型应用。从实际工程入手，以学习真实工程项目为目的，从大量真实工程项目中提炼出具有代表性的典型工业机器人工作站应用案例，由易到难，由单一到综合，完成工业机器人工作站安装与调试的项目化实践学习。本书可作为中高等职业院校工业机器人应用技术、机电一体化技术、电气自动化技术等制造大类专业相关课程的教学用书，也可供相关工程技术人员参考。

本书基本独立成册，适用于零基础的初学者。 基础篇（第1～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。 原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过大量示例、推理与实现，帮读者*大化降低学习曲线。 扩展篇（第9～13章），介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性，涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习，这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。最后给出了一些有趣的深度学习应用：人脸识别、作诗姬、大师风图像处理，有趣又有用。

本书以任务驱动教学法为主线，以应用为目的，以具体的项目任务为载体，主要项目任务有：认识工业机器人、工业机器人的机械结构和运动控制、工业机器人工具坐标系的标定与测试、工业机器人基础学习套件的编程与操作、工业机器人模拟焊接单元的编程与操作、工业机器人码垛单元的编程与操作、工业机器人搬运单元的编程与操作、机器人写字绘图单元的编程与操作、机器人大小料装配工作站的编程与操作、机器人涂胶工作站的编程与操作、机器人自动生产工作站的编程与操作、机器人变位机工作站的编程与操作。本书可作为中等职业学校机电技术应用专业和高等职业院校机电一体化专业教材，也可作为电气设备安装与维修和机电设备安装与维修岗位培训教材。

该书结合语音识别、人脸识别等人工智能技术，将机器人的应用为客户提供更加优质的服务体验，也为客户服务行业向着智慧型、盈利型、人性化方向转型提供了新思路。还选取了行业内炙手可热的机器人作为案例佐证，探讨了机器人在道德、伦理、法律等方面可能遇到的挑战与思考。为客服行业领域专业人士提供参考。