机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度

本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲

大部分TensorFlow教材应用案例少，理论讲解比较概括，学生数学基础薄弱，对人工神经网络较难入门。本教材介绍TensorFlow的发展和特点后，通过案例详细介绍TensorFlow的使用，着重细致地讲解学生学习中遇到的难点，比如张量的形状、卷积、池化、交叉熵等。通过案例让学生逐层递进地掌握TensorFlow，最后

场景化机器学习

《人工智能简史》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。 第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，

本书致力于推动人工智能的普及教育，结合最新的人工智能科学技术的发展成果，使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的相关知识，重点介绍了人工智能的孕育、人工智能的诞生、人工智能的复苏、人工智能的高速发展、人工智能的应用分支和哲学与思考等方面，在每章节后都有与之对应的章节习题，供学习者学习，以强化学生解决问题的能力。

本书以TensorFlow2深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出介绍TensorFlow2深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习入门、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现、基于CNN的门牌号识别、基于LSTM的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换等技术,以及如何使用Ti

《数字媒体交互设计原理与方法》通过丰富的案例，系统地讲解了数字媒体交互设计的基本原理和方法。本书共7章，主要讲解了数字媒体交互设计的基础知识、用户体验、用户研究方法，以及设计流程、设计工具和设计法则，由浅入深地带领读者逐步加深对数字媒体交互设计的认知，提升自身工作能力。本书每一章的章末都附有同步模拟题及作业，以帮助读者

语言智能处理一直是人工智能领域的重要研究方向之一。本书按照研究历程与现状、关键技术与方法、发展趋势与展望的基本脉络，重点介绍了语言智能处理中的语言模型与知识表示、语言分析技术、语言情感分类、自然语言生成技术、自动问答与人机对话、机器翻译、信息检索与信息推荐等主题。本书所描述的内容涉及人们日常生活中的真实应用场景，理论与

据联合国预测，2050年全球将达到100亿人口。本书认为，地球养活100亿人口是一个巨大的挑战，人类将面临“FEW”困境。“FEW”是食物(Food)、能源(Energy)、水(Water)三个英文单词的首字母缩写，是人类生存与发展不可或缺的基础性资源。然而，随着地球上人口的增长，食物安全、淡水资源短缺、化石能源枯竭等