本书作为国内*本系统性地探讨设计与人工智能方面议题的学术专著，探讨了广义设计（观念、实践、应用、工具、方法等）和广义人工智能（观念、批判、技术、政策、伦理等）之间存在集合的可能性。全书共分为六大部分：数字经济下的设计，设计与数字经济、商业价值，数据和运算可为设计带来更多的可能性、无限想象，人脑与机器（人工智能）的比例

本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系：从马尔可夫决策过程开始，根据价值函数、策略函数求解贝尔曼方程，到利用深度学习模拟价值网络和策略网络。书中详细介绍了深度强化学习相关算法，如Rainbow、Ape-X算法等，并阐述了相关算法的具体实现方式和代表性应用（如AlphaGo）。此外，本书还深度剖析了强化学习各算法

《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例，通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况；第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。

本书是“人工智能技术应用核心课程系列教材”的*本，通过对人工智能基础概念、技术分类、开发平台、应用场景和开发运行环境及编程语言等的系统介绍，结合样板程序、经典案例的上机实践与代码分析，使初学者快速地对人工智能的技术全貌建立起系统的认识，并且掌握典型应用开发环境与平台的安装、配置及应用编程基础技术。本书非常适合：对人工智

本书分为三篇，共15章。*篇为神经网络基础篇（第1~3章），主要内容包括生物神经网络理论基础、人工神经网络概述、人工神经网络数理基础，从生物神经网络角度出发介绍了神经元的结构、生物电活动，在细胞层面解释了神经网络进行信息传递和信息存储的机理，并对人工神经网络理论在各个阶段的发展、特点、应用，以及人工神经网络算法中运用到

新知图书馆（探索系上中下卷）是USA美国科学书架（科学探索）八本的合成，内容丰富，从海洋、信息、智能、宇宙等方面切入，非常契合我过目前科技攻坚领域的*动态。让读者能理解目前*兴的科技领域的基础知识，是培养读者爱科学、走近科学的阅读喜好课科学素养。

本书系统地介绍了直觉模糊核匹配追踪理论与方法在模式识别、图像信息融合等领域的应用。全书分为三个部分，共13章。第1部分为基础知识部分（第1~5章），第1章介绍目标识别的背景、意义、发展现状及直觉模糊集、核匹配追踪的概况；第2章介绍直觉模糊集的定义、性质及基本运算；第3章介绍直觉模糊集非隶属度函数的几种规范性确定方法；第

TensorFlow深度学习 第2版（影印版）

经过近几年的发展，人工智能已经从实验室走出来，被应用到人们的实际生活和工作中。那么，人工智能的应用是怎样落地的呢？它又给人们带来了哪些变化？本书就是带着这些问题，为读者做出解答。首先，本书重点讲述了人工智能的发展历史、技术支撑等内容，其技术支撑点包括大数据、云计算及深度学习；然后，本书选取农业、工业、金融、医疗、泛娱乐

近几年，物联网从诞生到迅速发展，受到了产业界及学术界的广泛重视，并上升到国家战略性新兴产业的高度。本书对物联网中的关键技术及其在众多生产与生活领域中的应用进行了研究，主要内容涵盖了RFID技术、智能传感器与无线传感器网络技术、物联网通信与传输技术等。本书结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，可供从事物联网相关工作的研究人员