本书是为大学本科、研究生学习参考材料，以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用，也适合自学。 为了配合教师教学及同学们自学，本书提供了配套教学的ppt和所有章节的源代码。

本书系统地论述了神经网络的主要理论、控制技术及应用实例，旨在使读者理解和熟悉神经网络及其控制的基本原理和主要应用，掌握它的结构和设计应用方法，主要内容包括神经网路基础论、神经网络控制原理、感知器神经网络、BP神经网络、时滞神经网络、CMAC网络、模糊神经网络控

《人工智能入门与实战使用RaspberryPi和Python演练》使用RaspberryPi作为计算平台，介绍AI世界。本书探索了大部分主要的人工智能主题，包括专家系统、浅层和深层的机器学习、模糊逻辑控制等。主要内容：AI简介、基本的AI概念、专家系统的展示、游戏、模糊逻辑系统、机器学习、机器学习：人工神经网络、机器学

深度学习：从入门到实战摒弃了枯燥的理论推导，以大量实战应用案例及知识模块等内容帮助机器学习领域的初、中级程序员踏实通过深度学习的技术门槛，切实提升开发技能，积累开发经验。实战应用案例丰富，深入浅出地解析深度学习的方法论和深度学习实战应用是本书的一大特色，全书详细讲述了深度学习中涉及的神经网络基础知识、方法论解析与核心技

数年来，几乎每天都能听到关于人工智能的重大新闻，其间，笔者针对人工智能的产业应用问题展开了一系列思考和研究，并得出了一些结论，本书即是对这些的总结。 本书分三大部分，第I部考察AI在特定行业和业务中的应用前景；具体论及AI的发展程度、人工智能如何改变人类特别是白领阶层的工作、AI与IoT的关系，此外该部分还

本书系统全面地介绍了人工智能与信息感知理论与实践的内容。依据信息感知系统的组成、特点以及信息感知过程，以感知、融合、智能处理为主线，重点介绍了面向信息感知处理背景下的人工智能前沿理论与方法。内容包括：信息感知与数据融合基本原理与方法；神经计算基本方法，神经计算实现技术以及支持向量机；深度学习中典型神经网络实现及其应用；

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《创造力与人工智能的概念整合研究（英文版）/德古意特认知语言学应用丛书》从概念整合理论的视角，解析了创造力与人工智能，探讨了创造力的过程、理论与表征，以及计算实现的各个方面，包括组合、完善和扩展等。

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络

深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合，它是一种新兴的通用人工智能算法技术，也是机器学习的前沿技术，DRL算法潜力无限，AlphaGo 是目前该算法*成功的使用案例。DRL算法以马尔科夫决策过程为基础，是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成