《人工智能与信息技术教程》作为高等职业院校学生人工智能和信息技术通识课程的教材，是按照高等职业教育各专业领域高素质技术技能人才培养目标的要求编写的。本教材采用项目导向、任务驱动方式组织内容，全书共包含6个知识板块：人工智能信息获取、人工智能技术的应用、Word2010文档制作与处理、Excel2010表格处理与分析、P

类脑人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人脑智能的理论、方法及应用的技术科学，将类脑人工智能技术应用于目标检测与跟踪，可大幅提升复杂背景、干扰条件下的目标检测概率及跟踪精度，具有重要而广泛的应用前景。本书系统阐述了人脑视觉信息处理机制的基本原理、主要特性、数学建模及算法设计等。同时，结合深度神经网络（DNN）、类脑

《智能之门：神经网络与深度学习入门（基于Python的实现）》是作者在总结多年的实际工程应用经验的基础上编著而成的，是一本面向本科生的神经网络与深度学习的入门教材。通过阅读该书，读者可以掌握神经网络与深度学习的基本理论，并通过大量的代码练习，在做中学，提高将理论知识运用于实际工程的能力。该书内容丰富，以“提出问题-解决

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积

《零基础实践深度学习》从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业题结合的方式，帮助读者更好掌握深度学习的相关知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快

本书系统全面地覆盖了深度学习的主要原理、方法和应用实践。介绍了深度学习的概念、主流工具及框架，分析了神经网络原理并实现，对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）这些常用的深度学习模型进行了演练，在此基础上展开基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别、文本自动生成等热门应用，为读者提供了

《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、

本书将MATLAB编程与知识点学习相结合，在课堂练习中设置了各类编程验证环节，在四个核心知识点——传递函数、控制系统时域分析、控制系统频域分析和控制系统稳定性分析中均设置了针对性的研究性课题。

本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1~3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础；第4~7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术；第8~9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用；第10~14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方

深入深度神经网络，揭开对抗性输入如何欺骗深度神经网络。 探讨如何生成对抗性输入去攻击深度神经网络。 探索真实对抗性攻击场景和为对抗性威胁建模。 评估神经网络的健壮性；学会增强人工智能系统应对对抗性数据的能力。 考察未来几年可用哪些方式让人工智能更擅长模拟人的感知。