人工智能是近些年在成为炙手可热的话题，但是很多人对于人工智能并不了解。多数人觉得人工智能虽然热闹，但离自己还很遥远，对人工智能对自己职业、生活的影响更是浑然不觉。其实，人工智能已经来到我们身边，未来30年内，目前社会50%以上工作岗位上的人员将被人工智能取代，人们应当如何看待和认识人工智能对于自己日常生活和工作的

《人工智能应用基础》的设计和编写理念是培养高职学生的人工智能素养、计算思维能力和人工智能应用能力，内容选取既适合高职学生的特点，又突出人工智能的通识性、典型性、实用性和可操作性。 《人工智能应用基础》中选取多个反映人工智能典型问题的案例，并采用项目化思想重构了所有案例，每个案例由循序渐进的递进式任务组成，支持课堂分层

在人工智能异常火热的今天，很多人认为我们生活在一个不可思议的历史时期，人工智能和大数据可能比工业革命更能改变人的一生。然而这种说法未免言过其实，我们的生活确实可能有所改变，但并非是朝好的方面发展。我们过于武断地认为计算机搜索和处理堆积如山的数据时不会出差错，但计算机只是擅长收集、储存和搜索数据，它们没有常识或智慧，不知

本书精讲移动平台深度学习系统所需核心算法、硬件级指令集、系统设计与编程实战、海量数据处理、业界流行框架裁剪与产品级性能优化策略等，深入、翔实。 深度学习基础（第1～4章），介绍开发机器学习系统所需重要知识点，以及开发移动平台机器学习系统算法基石，诸如人工神经网络、稀疏自编码器、深度网络、卷积神经网络等。 移动平台深度学

TensorFlow机器学习由浅入深地对TensorFlow进行了介绍，并对TensorFlow的本质、核心学习算法（线性回归、分类、聚类、隐马尔可夫模型）和神经网络的类型（自编码器、强化学习、卷积神经网络和循环神经网络）都进行了详细介绍，同时配以代码实现。TensorFlow机器学习可作为人工智能、机器学习、深度学习

《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书，本书从机器学习中的数学入门开始，以展示数学的友好性为原则，讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。机器学习作为人工智能的核心技术，对于数学基础薄弱的人来说，其台阶是陡峭的，本书力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡，为读者铺平机器学习的数学之路。 《机器学习中

未来是AI的时代，也是科技快速变革的时代，而现今的青少年未来面对的会是很多未知的工作与创造性的机遇。如何胜任这样的未来，如何迎接AI的挑战，具有终身创造力将会是一个得到广泛认可的答案。但是具体如何培养终身创造力，并将其在实践中体现出来却很难回答。因此知道创造力重要，而知道如何实践培养创造力并体现出来将会更重要，更具价值

不知不觉，人工智能已经走入我们的生活，尤其是图像识别、文本识别、语音识别、自然语言等技术。这些应用的核心技术就是深度学习，也正是本书的核心内容。 本书以TensorFlow为核心，分为3篇，共计15章节。第1篇是基础篇（第1~5章），主要介绍什么是深度学习、深度学习的本质是什么、深度学习所使用的教材和方法，以及深度学习

本书对人工智能的理论基础智能信息处理方法逐一进行了介绍，着重讲解了各种智能算法的思想渊源、流程结构、改进方法及其相关应用。相比于其他的AI类图书，本书的大特点是在介绍每一种类型的智能信息处理方法之前几乎都追溯了算法设计的思想渊源，因此，本书具有较大的启发性，读者在阅读时需要对此认真体会。本书精心地选择了当前人工智能领域

谷歌围棋人工智能AlphaGo与李世石的人机大战让人工智能成为人们关注的焦点。什么是人工智能？人工智能是如何工作的？人工智能对人们的生活有哪些影响？本书将带你找到这些问题的答案。本书共分为6章，第1章简要介绍人工智能的基础知识，第2章讲解神经网络的冲击，第3章叙述人工智能原理，第4章介绍认知系统和AI聊天系统，第5章介