深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，全书共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网

随着人工智能热潮的兴起，企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷，人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上，人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级，这也给产品经理从业人员提出了更高的要求，是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。本书从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家

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

10余位研究人员，历时1年多，涉及8个领域，走访全国上百家企业，深入调研人工智能在各个产业的商业应用。全彩印刷，9章内容，13个表格，122幅统计图、流程图、设计图……精彩呈现人工智能未来发展面临的挑战与机遇。

《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

《学习科学视域下的网络深度学习：理论·技术·趋势》首先通过对学习科学的主旨—深度学习进行研究，借鉴学习科学领域对学习环境、学习过程和学习结果研究的相关成果，结合深度学习的时代背景，构建了技术增强环境下网络深度学习的理论体系和分析框架；然后对深度学习的创新技术、工具及场景等进行探讨，对网络深度学习的策略等进行推演，对国际

《强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在

本书内容一共分为三大部分：第一部分介绍证据理论的基本概念、主要问题、研究现状以及主要应用等。第二部分共包括五章，主要介绍作者多年来针对证据理论在实际应用中所存在的传感器信息建模问题、冲突证据融合问题、信度决策问题、计算复杂度问题等四个关键问题展开深入研究，所取得的最新研究成果及相关解决方案，同时介绍针对这些关键问题的国

本书以深度学习算法入门为主要内容，通过系统介绍Python、NumPy、SciPy等科学计算库，深度学习主流算法，深度学习前沿研究，深度学习服务云平台构建四大主线，向读者系统地介绍了深度学习的主要内容和研究进展。本书介绍了Python、NumPy、SciPy的使用技巧，面向谷歌推出的开源深度学习框架TensorFlow

本书全面梳理了各个学科与智能研究相关的成果，在此基础上归纳了一般智能的构成要素，形成了生物智能和非生物智能统一的智能理论体系。系统分析了智能的进化、发展、使用和评价，提出了语义逻辑的主要准则和不同于冯?诺伊曼体系的智能计算架构。并且为构建本书所述非生物智能体或人工智能学界讨论的通用人工智能提出了一条可实现的路径。本书适

本书以软件工程的角度把一个看似不可能完成的大型金融软件系统，抽丝剥茧，层层剥离，逐步完善，从而提高技术人员的大局观、合作意识和问题分解能力。全书一共五章，第一章介绍了专家系统与金融专家系统，起到提纲挈领点明任务主题的作用。第二章是系统设计的核心思想是需求是设计更是算法，通用性极强。第三章则以PHP开发者的角度详细介绍了

人工智能快速发展，已经进入寻常百姓的日常生活，主要国家都将人工智能的发展作为占领世界科技制高点的关键政策与措施。它不仅是一种技术，而且是一个技术集群；它不仅是一门科学，而且是一个系统的理念，“将给人们的生产方式和生活方式带来革命性的变化”。把人们带入“人类命运共同体”的新时代。本书介绍了什么是人工智能及其由来，解答了它

非线性科学是一门研究非线性现象共性的基础学科，被誉为20世纪自然科学的第三次革命。非线性科学与神经科学交叉融合，形成了新兴的交叉学科——神经动力学。《神经元网络时空行为的动力学研究》主要研究了网络单元特性对神经元网络时空模式的影响，利用非线性动力学的理论和方法，通过数值模拟分析，揭示了神经元网络单元特性（具有共存行为、

本书是国内较早关于TensorFlow大数据与量化交易的原创图书，配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习，是一套完整的大数据分析、量化交易的学习教材，可直接用于实盘交易。本书有三大特色：*，以实盘个案分析为主，全程配有Python代码；第二，包含大量的图文案例和Python源码，无须专业编程基础，

本书结合实际应用介绍神经网络和深度学习等技术领域相关信息，从结构上重点介绍了前馈型神经网络、反馈型神经网络，以及自组织竞争型神经网络，并针对当下深度学习中比较重要的网络进行了详细介绍，包括卷积神经网络、循环（递归）神经网络、深度信念网络、生成对抗网络，以及深度强化学习。本书不仅能让读者对当前神经网络和深度学习技术有体系

《21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏等。全书共包含2

《新未来简史：新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活》旨在颠覆过往绝大多数有关人类未来的预测与推断，*限度地靠近事物的本原。以特有近乎刁钻的视觉、博杂的知识、激情的文风和严密的逻辑，联动前沿科技与社会、自然、经济、金融、人文、历史以及人性驱动下的人类竞争、价值创造等进行了深入的思考与推演，展现出"气势恢宏

未来已来。在AI世界，限制我们的是认知，面对指数式增长的知识和信息，焦虑成为了这个时代的底色。我们应该如何迎接和拥抱智能文明？面对人工智能带来的翻天覆地的变化，我们应该如何自处？本书有趣有料，通过研究人类面对复杂世界不同领域的知识，探索面对未来智能文明的现代人必须掌握的生存原则。全书分为智能的未来：技术进化与人类理性价

本书将智能计算中的人工免疫系统用于计算机领域的相关问题求解，主要关注人工免疫系统中的克隆选择算法、否定选择算法、危险理论等的具体应用实现。本书主要介绍了基于克隆选择算法的认知无线电网络频谱分配、频谱决策优化、认知OFDM资源分配方案；基于否定选择算法的入侵防御；基于危险理论的网络风险感知和评估模型与方法、用于异常检测的

本书针对大数据的数据体量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度高等特点，以粒计算方法为理论基础，以经典粗糙集模型和区间值信息系统为研究对象，以Hadoop开源平台为实验环境，构建大数据下知识约简计算模型及知识获取方法。本书主要介绍大数据下Pawlak模型知识约简、区间值信息系统知识约简、层次粗糙集模型知识约简及知识获取