本书共有19章，分为六大部分，详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和新进展，内容包括：MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学习器强化学习等内容，并阐述强化学习与心理和神经科学、游戏领域、机器人领域的关系和应用，后提出未来发展趋势及研究热点问题，有助于年轻的研究者了解整个强化学习领域，发现新的研究方向。本书适合作为高等院校机器学习相关课程的参考书，也可作为人工智能领域从业技术人员的参考用书。

本书以非常容易理解的方式解说了人工智能研究中机器学习的各领域知识，以这些知识为前提，说明了深度学习是什么，以及相关学习方法。本书不是单纯地罗列概念，而是通过适当介绍具体处理流程和程序示例，来具体化地、易于理解地介绍这些技术到底是什么。

《智能化未来：“暴力计算”开创的奇迹》是全面深入剖析智能化信息技术的著作。作者将历史文明视角、哲学思考、科学与技术分析、创新思维等内容有机结合在一起，既高屋建瓴又深入本质，论之有据、语言风趣易懂而又不失严谨，对信息技术提出了独特的、系统的、深刻的理念与看法，揭示出了信息技术发展的客观本质规律与趋势，以及对人类文明的颠覆性影响。《智能化未来：“暴力计算”开创的奇迹》适合高校师生、科技与社科学术研究人员、信息技术相关产业从业人员以及政府产业主管部门相关人员阅读。

机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者京东这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。 本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。全书采用由浅入深、循序渐进的讲授方式，完全遵循和尊重初学者对机器学习知识的认知规律。本书适合有一定程序设计语言和算法基础的读者学习使用。

曾经机器人只出现在科幻小说中，如今，它们已是现代工业的重要组成部分，并且正逐步进入并影响我们的日常生活。对于有兴趣在机器人领域获得发展和潜在工作机会的人，该从何开始学习机器人技术呢？强烈建议你从本书开始，可以帮助你从0到1快速轻松入门。 通过超过200幅全彩图片全景解读机器人技术，让你仿佛置身其中，用真实、有趣的方式告别以往枯燥、灰暗的学习体验。 本书包含了作者在机器人领域多年经历和对机器人的热爱，针对不同种类机器人系统的使用和教学经验，提炼机器人品牌的通用精华知识，帮助你理解关键的知识点，搭建知识体系，进入机器人的世界。

人工智能已成发展趋势，而深度学习则是其中*有用的工具之一。虽然科技发展速度迅猛，现在实用技术更新换代的频率已经迅速到以周来计算，但是其背后*为基础的知识却是共通的。本书较为全面地介绍了神经网络的诸多基础与进阶的技术，同时还介绍了如何利用神经网络来解决真实世界中的现实任务。本书各章的内容不仅包括经典的传统机器学习算法与神经网络的方方面面，还对它们进行了对比与创新。如果能够掌握本书所讲述的知识，相信即使具体的技术更新得再快，读者也能根据本书所介绍的知识来快速理解、上手与改进它们。 本书兼顾了理论与实践，不仅从公式上推导出神经网络的各种性质，也从实验上对它们进行了验证，比较适合初学者进行学习。同时，本书所给出的框架更能直接、简单、快速地应用在实际任务中，适合相关从业人员使用。

旨在全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会AlphaGo战胜人类世界冠军的奥秘。

人工智能是指通过普通计算机程序实现的人类智能技术，这一学科不仅具有非凡的科学意义，对人类自身生存方式的影响也在不断加深。本书作为人工智能领域的入门读物，内容围绕人工智能的核心框架展开，具体包括数学基础知识、机器学习算法、人工神经网络原理、深度学习方法与实例、深度学习之外的人工智能和实践应用场景等模块。本书力图为人工智能初学者提供关于这一领域的全面认识，也为进一步的深入研究奠定坚实的基础。

《数理情感学》以“统一价值论”为理论基础，提出了情感的本质就是“人脑对于价值关系的主观反映”，并从价值论的角度对情感进行了数学定义和数学运算，在此基础上推导出情感强度三大定律和意志强度三大定律；根据情感与价值的对应关系，本书分析了情感分类、情感模式、情感动力特性等，阐述了感、知、情、意的本质及其逻辑关系；本书还在分析情感问题、解释情感现象、探索情感规律、建立情感的数学模型、揭示情感的逻辑程序等方面取得了重大突破，从而为研制真正意义的情感机器人奠定了理论基础。

人工智能极简历史、开发环境准备、初识TensorFlow、简化神经网络模型、用神经网络解决非线性问题、从文件中载入训练数据、多层全连接神经网络、保存和载入训练过程、查看图形化的模型、用训练好的模型进行预测、用高层工具简化建模和训练过程、在其它语言中调用TensorFlow模型、用卷积神经网络进行图像识别、循环神经网络初步、下一步学习方向指南