《机器学习实用教程》将根据高等院校所开设的《机器学习》教学实践的要求，结合重庆工商大学教学实践情况，重点讲授重要的机器学习理论以及相关算法的实现。

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）、类脑芯片技术，给出了基于复合类脑模型的目标检测与跟踪方法及应用示例，旨在提高读者对于类脑人工智能技术的理解、设计及实践能力，为从事类脑人工智能相关的科学研究、工程应用等工作奠定基础。

《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，快速应对复杂多变的AI应用，书中还介绍各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上武装到牙齿，和“AI大师”一样无往不利。人工智能是一门跨学科的技术，本书可作为深度学习的入

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。

本书属于人工智能方面的基础研究的著作,全面探讨研究人工智能的基本理论和技术发展,由人工智能基本概念、确定性知识系统、不确定性知识系统、智能搜索技术、自然语言理解等五大部分组成。全书以人工智能为研究对象,分析人工智能的原理及其在各方面的应用,在此技术基础上,结合现实需求,提出人工智能对社会的重要性与未来的发展方向。

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《深度学习TensorFlow编程实战》讲述深度学习的基本原理，使用TensorFlow实现涉及的深度学习算法。通过理论学习和编程操作，使读者了解并掌握深度学习的原理和TensorFlow编程技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为10章，主要内容包括TensorFlow介绍、TensorFlow文件操作、BP神经网络原理与实现、TensorFlow基础编程、神经网络训练与优化、卷积神经网络原理、卷积神经网络示例、词嵌入模型、循环神经网络原理、循环神经网络示例。全书源码全部在TensorFlow1

本书是相关行业的专利分析报告。报告从该行业的专利（国内、国外）申请、授权、申请人的已有专利状态、其他先进国家的专利状况、同领域领先企业的专利壁垒等方面入手，充分结合相关数据，展开分析，并得出分析结果。本书是了解该行业技术发展现状并预测未来走向，帮助企业做好专利预警的必备工具书。

当人们听说“AI的进化将剥夺人类的就业机会”时，出于对机器的担忧和反感，他们就会产生逆反心理，从而造成对AI能力的过高预估；另一方面，当这种过高的期待没有实现时，人们就会产生对AI的全面否定，如“AI什么也干不了”“到头来还不是一无是处、毫无意义”。我们该如何澄清关于AI的各种误解，使企业能够从容自如地使用AI？本书作者野村直之30多年来一直致力于AI的开发、应用和部署。在本书中，他针对已经参与或即将参与AI系统相关工作的读者揭示了诸多为了充分应用AI系统需要掌握的要点。

本书涵盖了经典控制、现代控制和非线性控制理论的基本内容。从控制理论的基础知识入手，较深入地介绍了控制系统的传递函数、方框图、信号流图以及状态空间模型；详细阐述了用于控制系统稳定性、瞬态性能、稳态性能分析时域法、根轨迹法、频域法和状态空间法，以及相应的系统设计方法；讨论了离散控制系统的模型、性能分析和校正方法；并对非线性控制系统的相平面法和描述函数法进行了简要介绍。此外，在相关章节给出了有关控制系统分析设计的MATLAB仿真方法和示例。全书内容全面、逻辑明确、图文并茂，理论与示例有机结合，适于用作