本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，将基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难点，进行深入的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、

本书基于备受读者推崇的王树森“深度强化学习”系列公开视频课，专门解决“入门深度强化学习难”的问题。 本书的独特之处在于：第一，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟最新技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，

机器学习是人工智能的重要方向之一，对提升各行业的智能化程度正在起越来越大的作用。本书通过凝练机器学习的核心思想与方法，综合介绍了Python、常用库和相关工具，以及机器学习的原理与实现，囊括了机器学习与行业相结合的实例，可让没有深厚计算机、编程背景的读者在有限的时间内掌握机器学习的相关知识和应用工具。本书各部分的比例适

本书从理论结合实践编程来学习推荐系统。由浅入深，先基础后进阶，先理论后实践，先主流后推导。第1章较为简单，仅初步带领大家了解什么是推荐系统及推荐系统的简史。第2章到第5章介绍的是主流的推荐算法及推荐算法的推导过程，这部分是本书的核心，每个算法都描述的非常详细且有具体代码帮助大家理解，深度学习的框架将采用PyTorch。

面向MATLAB工具箱的神经网络（第4版）

袁红春,男,博士,教授,博士生导师,1971年1月生。 人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包

本书属于人工智能与区块链原理及应用方面的著作。主要包括区块链与人工智概述，区块链与下一代人工智能，区块链的发展，区块链体系架构，区块链与人工智能数字经济发展，区块链与人工智能技术的融合，人工智能技术发展的困境，密码学与安全技术，基于区块链架构的商业应用，区块链与人工智能融合的行业应用，区块链的未来发展等内容。

本书共分8章，内容涉及物联网“端-管-云”全链路开发流程。第1章介绍物联网发展趋势、应用架构、典型应用和相关学术研究及前沿问题；第2、3章分别从硬件平台和操作系统的角度介绍物联网设备端开发；第4、5章分别介绍物联网应用中常用的低功耗短距离协议及低功耗广域网；第6、7章分别介绍主流的物联网云平台和物联网云-端一体开发平台

●本书首先介绍AI与AI安全的发展起源、世界主要经济体的AI发展战略规划，给出AI安全技术发展脉络和框架，并从AI安全实战出发，重点围绕对抗样本、数据投毒、模型后门等攻击技术进行案例剖析和技术讲解；然后对预训练模型中的风险和防御、AI数据隐私窃取攻击技术、AI应用失控的风险和防御进行详细分析，并佐以实战案例和数据；最后