这是一本基于Python和TensorFlow的全栈式的深度学习指南，基础和理论讲解全面，原理和拓展分析深入，应用和实践也极具实战性，是多位人工智能和大数据领域的专家多年经验的结晶。 全书一共24章，在结构上分为四大部分： 第一部分 TensorFlow基础 详细讲解了TensorFlow的数据处理基础以及它的各种常用功能。 第二部分 深度学习基础 这部分想想讲解了深度学习、机器学习、NLP、神经网络、目标检测、生成式对抗网络等深度学习技术。 第三部分 深度学习实践 通过人脸识别与检测、目标检测与识别、文本检测与识别、人机对话、文本生成、图像处理等方面的案例详细讲解了TensorFlow的用法。 第四部分 强化学习 详细讲解了强化学习的基础和算法。

文本挖掘与信息检索是近年来人工智能领域的热点研究方向。本书共8章，包括信息检索概述、信息检索模型、信息检索的评价、文本分类技术、文本聚类技术、自动摘要技术、文本推荐技术和网页链接分析，融合了统计学、机器学习、数据库等知识，具有多学科交叉的特点。 内容全面，案例丰富，适合作为人工智能、数据科学、计算机、软件工程等专业的本科生和研究生教材，也可作为企事业单位相关研究人员的参考资料。

“十四五”规划中，脑科学、认知科学、人工智能等相关领域研究被纳入科技前沿攻关领域，并计划实施一批具有前瞻性、战略性的相关国家重大科技项目。其中，脑与认知启发的人工智能研究既有利于突破人工智能前沿基础理论，又有助于类脑计算与脑机融合技术研发实现根本突破，是实现“十四五”规划目标的重要抓手。本书将围绕脑科学、认知科学与人工智能及其交叉领域，在纵向系统性地回顾领域发展历史和国内外主要趋势，在横向全面地梳理当前重点前沿理论、技术与应用，以及当前国际布局重点。脑与认知科学启发的人工智能新理论、新技术与新应用是当前国内外研究的前沿交叉领域，本书也将对这一领域进行探索，希望能对有兴趣的读者有所启发。

《用户体验增长》是国际体验设计大会的演讲案例的论文集，汇聚了当下具有影响力的数位国内外知名企业的设计师、商业领袖、专家的大量实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所面临的新问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略。 本书适合用户体验、交互设计的从业者阅读，也适合管理者、创业者以及即将投身于这个领域的爱好者、相关专业的学生阅读。

《机器人编程探索与实践》聚焦于移动机器人软件开发这一现代机器人学中*为重要的主题，书中不仅展示了如何将树莓派控制器和摄像头安装到车模或其他简易驱动系统上，以来构建低成本机器人实验平台，还对自行开发的一款免费机器人仿真系统EyeSim进行了介绍，利用该系统可以对轮式机器人、水上/水下机器人以及足式机器人进行仿真实验。机器人控制算法的开发贯穿本书始终，书中所有示例代码都可以在真实机器人硬件平台和仿真系统上运行。书中使用的所有软件和示例程序均可免费下载，并且针对MacOS、Windows、Linux和树莓派等操作系统提供了不同的程序代码。本书既可以作为机器人爱好者及工程研究人员的参考资料，也可以作为人工智能或机器人工程专业本科或研究生课程的教材。

未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界顶级公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。

迅猛发展的人工智能（AI）对当代社会产生了强力冲击。《我们的人工智能》一书分“生物灵性的探索”“思维逻辑与符号主义”“AI联结主义”“神经网络的内部行为”“深度学习·AI复兴”“现代物理学介入”“AI哲学与探索”“未来AI与人类”等8章，回答了什么是人工智能，我们要它干嘛，它从何而来、走向何处等人们关心的问题，以通俗清晰的语言、明明白白的逻辑、有趣的历史回眸和作者自己的工作收获引导读者，了解AI概念和知识，熟悉AI的主要内容和发展趋势。

本书为中国人工智能产业创新联盟《智能之巅》丛书的技术分册，重点聚焦人工智能的关键前沿技术，先对人工智能技术领域进行了概述，主要介绍核心及前沿领域的发展现状和趋势，并分析国内外人工智能发展战略；之后深入介绍、分析支撑或影响人工智能产业发展的核心和前沿技术，如计算机视觉、智能语音语义、人工智能芯片等。 本书适合人工智能、互联网和计算机行业的从业人员和研究人员（技术岗位和非技术岗位），以及创投相关人员阅读参考。

本书以实际业务场景为例，介绍自然语言处理（NLP）系统开发项目的整个生命周期——从收集数据到部署和监控模型。读者将深入理解NLP系统的开发流程，知道如何消除开发痛点，从算法、数据等方面提高NLP系统的质量。全书分为四大部分，共有11章。第一部分概述NLP技术，为全书奠定知识基础。第二部分从实战角度讲解NLP系统的开发要点，内容涉及文本分类、信息提取等。第三部分专注于NLP重点应用的垂直领域：社交媒体、电子商务、医疗行业、金融业等，并辅以Python示例。第四部分将所有知识点融会贯通，并讲解如何利用所学知识部署NLP系统。

本书涉及人工智能及信息系统相关科学理论前沿，并横跨哲学、科学史、心理学、逻辑学、语言学、数学、脑科学、人类学、计算机科学等多个学科，内容广泛、文笔简洁、思想深刻。全书共有6个章节，分别对应信息系统、智能系统、推理系统、自组织过程、经验与行为，以及社群与科学，主要讨论的是一般意义下的智能系统的特征，以具体的智能形式为例，尤其是人类智能和人工智能，厘清了许多智能理论中容易混淆的概念。其中，有关智能是一个信息系统在知识和资源相对不足时的适应能力，以及非公理逻辑等提法都是原创性的，极具启发性。