本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其

PyTorch深度学习实战

OpenCV深度学习应用与性能优化实践

向深度学习勇敢迈出下一步吧，这种机器学习方法正在改变我们周围的世界。通过这本实用的参考书，你将学会使用Facebook的开源PyTorch框架快速了解深度学习的关键思想，掌握创建一个神经网络所需的最新技能。伊恩?波特（IanPointer）首先会为你展示如何在云计算环境中设置PyTorch，然后介绍如何创建神经网络，以

在你的iOS,macOS,tvOS和watchOS的Swift应用中创建和实现基于人工智能和机器学习的功能。有了这本实用的指导书，各种背景德程序员都将找到一个Swift一站式人工智能和机器学习解决方案。你将学习如何通过强大的人工智能软件来实现识别图像、进行预测、生成内容、提出建议等功能。

《机器学习中的基本算法》共八章.第1章和第2章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法.第3章和第4章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用.第5章和第6章着重介绍了两类常用的数据预处理方法

《机器学习与人工智能》涵盖了与人工智能相关的机器学习核心方法，包括深度卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、蒙特卡罗树搜索、强化学习。《机器学习与人工智能》也包括一些应用非常广泛的机器学习方法，例如，支持向量机、决策树和随机森林、隐马尔可夫模型、聚类与自组织映射。《机器学习与人工智能》还包含一些重要的大数据分析方法

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

计算智能是人工智能领域较为前沿的研究方向，它是受“大自然智慧”启发而被设计出的一类算法的统称。计算智能所具有的全局搜索、高效并行等优点为解决复杂优化问题提供了新思路和新手段，引起了国内外学者的广泛重视并掀起了研究热潮。目前，计算智能的相关技术已成功应用于信息处理、调度优化、工程控制、经济管理等众多领域。 本书在归纳近年

当前，人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术，已在国家安全、国防军事、社会治理、文化教育、医疗健康、家居娱乐等领域初露峥嵘，成为世界各国极其重视的核心竞争力技术之一。本书主要研究人工智能新技术、新构想、新应用，面向未来，从人工智能发展历程、机器学习、感知认知、人机交互、机器人、脑科学、"智能+"未来应用，以及人工智能