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《深入浅出强化学习：原理入门》用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从*基本的马尔科夫决策过程入手，将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中，接着阐述了解决此类问题*基本的方法动态规划方法，并从中总结出解决强化学习问题的基本思路：交互迭代策略评

本书全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有

《自动控制原理（第2版）》系统地阐述了自动控制理论的基本分析和研究方法，包括自动控制系统数学模型的建立，控制系统的时域分析、根轨迹分析和频域分析，控制系统的频域设计方法，离散控制系统理论与分析，非线性控制系统分析中的描述函数法和相平面法。本书书末附有MATLAB/Simulink简介、仿真实验指导书以及拉氏变换Z变换表

这本书的主要目的之一就是帮助你更好地了解AI、社交网络和其他一些相关技术，从而使得你能够更好地理解，并且更重要的是更好地帮助塑造未来的社会机器。在本书中，我们将描述AI技术的演化进程、它可以做什么以及它的局限性。我们会讲述人类如何通过使用机器获得收益以及机器如何通过与人类交互获得收益。同时，我们还会讲述AI技术与其他技

人工智能+行业+商业，讲述了新兴的人工智能怎样影响行业、产业布局，以及如何在商业中运用。第1章以政府官员和研究者对话的方式，探讨了人工智能的历史与前景。第2章解读了未来的人工智能社会与AI商业的形式。第3章介绍了为实现人工智能社会而努力的企业。第4章分析并展望了人工智能的实际商业运用。

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《当代机器深度学习方法与应用研究》对当前新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了解和学习深度学习的读者会有极大的帮助。

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