《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题并给予解决方法，可供读者举一反三，二次开发。本书从系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合，语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术用书。

本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。

本书从理论到实践，循序渐进地介绍人工智能算法的基础知识，帮助读者敲开人工智能算法之门。本书共有8 章，分别为算法入门、算法之内力、算法之招式、算法之****、算法工程的组成部分、算法工程实战、进阶学习、思考与展望。本书主要讲解算法的历史背景与基本概念、与算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构的概念与知识点、业界常用的几类机器学习算法模型；本书还会介绍算法工程比较完整的组成部分，以及一个典型的算法工程项目，手把手带领读者体验算法的魅力；此外，本书会介绍人工智能算法的三大研究方向，帮读者迈向进阶学习之路。本书适合从事人工智能应用实践的科研人员和工程技术人员阅读，也适合高等院校计算机科学与技术、人工智能、大数据等相关专业的本科生和研究生阅读。

《Python数据分析与可视化（第2版）-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》从Python数据分析的基础知识人手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍数据分析与可视化方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。《Python数据分析与可视化（第2版）-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》共13章，主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载人与预处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、pyecharts可视化、时间序列数据分析、SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例实战等。《Python数据分析与可视化（第2版）-微课视频版/大数据与人工智能技术丛书》可作为高等院校数据科学与大数据、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。

本书分为三个部分：基于知识图谱和神经网络的构建部分；结合知识图谱和神经网络的混合体系结构；实际应用部分。在三个部分中，主题通常是独立的，允许读者快速、轻松地阅读所需的信息。本书的两个特点是实用性和拥有前沿信息。书中准确地演示了如何创建和使用上下文表示，对意义嵌入和知识图谱嵌入有着明确的处理方法，解释了使用它们的语言模型和Transformer体系结构。

本书对目前自动驾驶的构成及工作原理进行了阐述，主要内容包括自动驾驶概论、自动驾驶基本结构与组成、自动驾驶感知与定位系统、自动驾驶决策与规划、自动驾驶控制系统、自动驾驶线控系统与动力电池系统、自动驾驶发展环境等。本书内容深入浅出、图文并茂、结合实际、专业性强，适合自动驾驶行业研究人员、从业人员和有意向从事自动驾驶领域工作的读者阅读，同时也可供高等院校对自动驾驶感兴趣的理工科学生学习参考。

本书分为十四个章节，分别从新智器时代降临、身边的智能应用、计算机真的有智能吗、智能来自何方、刷出你的脸、计算机视觉识别原理、机器识物、像人类一样学习、人工智能之棋艺、辩论赛、机器识字、智能管家、智慧校园、未来已来等方面介绍人工智能，以浅显易懂的语言，理论联系实际，向读者展示了人工智能的原理、应用和发展。 人工智能在社会和学校中的应用还是新生事物。在中小学开展人工智能教育意义重大，学校既可将人工智能作为教学内容，又可将人工智能作为教学手段，更可将人工智能与学科教学、学生发展结合起来，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新。编委会全体成员认真探索、不断总结，整理了一些人工智能与中小学教学相结合的课程素材，并编写成书。 本书适合在校学生和对人工智能感兴趣的读者阅读。

计算机视觉解决方案日益普及，在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》从计算机视觉和深度学习基础知识开始，教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的Al库的特性，以及直观的Keras接口，继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例，《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，以及如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net提取特定内容。《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》还将介绍如何构建生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）来生成和编辑图像，以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中，你将深入了解迁移学习、数据增强、域适应，以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》，你将获得使用TensorFlow 2解决高级计算机视觉问题的理论知识和实际技能。通过阅读《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》，你将学到：如何从头开始创建神经网络。如何使用包括Inception和ResNet在内的现代神经网络架构进行图像分类。如何使用YOLO、MaskR-CNN和U-Net检测、分割图像中的目标。如何解决自动驾驶汽车开发和面部表情识别系统中的问题。如何使用迁移学习、GAN和域适应提升应用的性能。如何使用循环神经网络进行视频分析。如何在移动设备和浏览器上优化和部署神经网络。

《游戏中的人工智能（第3版）详细阐述了与游戏人工智能相关的基本解决方案，主要包括游戏AI、移动、路径发现、决策、战略和战术AI、学习、程序化内容生成、棋盘游戏、执行管理、世界接口、工具和内容创建、游戏AI编程、游戏AI设计、基于AI的游戏类型等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学读物和参考手册。》

《人与机器听觉：听见声音的意义》由谷歌首席科学家Lyon撰写，是一部关于听觉研究的系统性学术著作。《人与机器听觉：听见声音的意义》中提出利用CARFAC模型模拟耳蜗对声音信号的分析，利用带有精细时序结构的SAI表征听觉神经模式，明确反对将耳蜗视作傅里叶频率分析器的做法。《人与机器听觉：听见声音的意义》内容系统且全面，涵盖人类听觉原理、机器听觉理论、精密听觉模型建模和机器听觉应用实例，还包括对听觉研究史上的标志性人物及事例的介绍。《人与机器听觉：听见声音的意义》对数学原理的阐释脉络清晰，并配有算法源码，适合相关领域的技术人员和研究人员参考，也适合作为高等院校相关研究生课程的教材。《人与机器听觉：听见声音的意义》构建了一套完整的听觉理论框架，具有鲜明的学术观点和创作特色：创造性地提出利用CARFAC模型模拟耳蜗对声音信号的分析，利用带有精细时序结构的SAI表征听觉神经模式，强调将听觉模型引入机器听觉应用，反对将耳蜗视作傅里叶频率分析器的做法。将听觉系统划分为四层，在底层听觉过程模拟的基础上探索高层信息处理机制并验证模型的有效性，为远近场模型等问题的解决以及CASA等技术的落地提供理论支撑，同时拓展了研究思路。全面涵盖人类听觉原理、机器听觉理论、精密听觉模型建模方法以及利用机器学习方法构建的应用实例，不仅对研究现状进行了系统梳理，而且穿插着对听觉研究史上标志性人物和事例的介绍。对听觉问题的阐释直击本质，对相关数学表述及推导过程的讲解尤为清晰明了，无须复杂的专业知识也能逐步理解。此外，所有听觉处理算法均配有可免费下载的源代码，便于读者实践。