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

本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在内

《AI人工智能：发展简史+技术案例+商业应用》通过“知识＋案例”两条线索帮助读者全方位、多角度地了解人工智能。纵向知识线包括三大认识、三大价值、三大盈利模式、三种营销变化、四个时代、五大商业模式、八大技术、八大热门领域、八种研究成果、九种热卖商品等，针对人工智能的基本概念、发展阶段、研究价值、市场状况、基础技术、发展前

本书对机器学习的关键知识点进行了全面讲解，帮助读者顺利完成从理论到实践的过渡。书中首先介绍用于描述机器学习算法的统计与概率的知识，接着详细分析机器学习技术的两类主要方法——生成方法和判别方法，后深入研究了如何使机器学习算法在实际应用中发挥更大的作用。本书提供程序源代码，便于读者进行数据分析实践。本书适合高等院校计算机、

本书预测了人工智能时代哪些职业会受到巨大冲击。在未来，被人工智能所取代的，不仅仅是劳动密集型的行业，医疗、教育、宗教、法律、新闻、审计、管理咨询、建筑这些此前被认为是技术无法取代的专业行业，也面临着衰变的风险。 人工智能不仅是一次技术革命，它还将引发社会结构的变化。人工智能对生产效率的大幅度改进、对人类劳动的大规模替代

本书选取了智能家居、智能小车、智能停车场等智能系统项目设计，让学生掌握使用Arduino设备搭建传感器网络，编写智能系统的方法，体验创客教育活动的快乐。

《基于免疫进化的算法及应用研究》中人工免疫系统是继人工神经网络、进化计算之后新的计算智能研究方向，是生命科学和计算科学相交叉而形成的交叉学科研究热点，广泛应用于计算机安全、故障诊断、模式识别、数据挖掘、智能优化等领域。《基于免疫进化的算法及应用研究》从人工免疫系统原理入手，在对免疫网络理论与算法进行分析的基础上，在以下

《情感计算与情感机器人系统》在介绍情感计算、情感建模以及人机情感交互概念的基础上，分析了当前人机情感交互的研究前沿，总结了在多模态情感识别方法、人机交互氛围场建模、情感意图理解方法、情感机器人的多模态情感表达以及人机情感交互系统应用方面的**研究成果，使读者对人机情感交互有更深的理解，对促进我国在情感计算与情感机器人领

《物联网项目规划与实施》是国家职业教育物联网应用技术专业教学资源库配套教材之一。国家职业教育专业教学资源库是教育部、财政部为深化高等职业教育教学改革，加强专业与课程建设，推动优质教学资源共建共享，提高人才培养质量而启动的***高职教育建设项目。物联网应用技术专业于2014年6月被教育部确定为国家职业教育专业教学资源库年