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本書緊密圍繞深度學習及加速技術的基礎理論與應用案例展開敘述，實現了深度學習算法設計與硬件加速技術的有機統一，是一本基礎理論與實踐案例相結合的實用圖書。其具體內容涉及人工智能基本概念，神經網絡數學基礎、神經網絡基本結構與學習策略、反向傳播算法數學原理與訓練機制等神經網絡基礎理論，以及一些高級主題和實踐。本書可作為從事人工智能領域算法研究、架構設計與應用實現等工作的科研人員、工程師以及高等院校師生的參考書籍。

·8.1萬字

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人工智能核心：神經網絡（青少科普版）

本書主要講解了圖像和文本在計算機中的表達和計算方法、神經網絡的基本原理，并以圈叉棋為例講解了計算機在圖像分類問題上挑戰人類的卷積神經網絡技術，以單詞拼寫為例講解了處理文本和語音的循環神經網絡技術。讀者只需要具備基礎的加減乘除計算能力，就可以不借助計算機而掌握書中的所有技術和原理，并嘗試實現書中的所有實例。可以說，這本書的真正目的是實現作者的期望：人人都會人工智能！

·3.4萬字

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深度學習原理與應用

本書系統性地介紹了深度學習的原理、關鍵技術及相關應用，首先從基本概念、必備的線性代數、微積分、概率統計等數學知識等入手，這些預備知識可幫助讀者更好地理解深度學習技術。接著對深度學習方法和技術進行了詳細介紹，包括卷積神經網絡、反饋神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等，針對每個技術都力圖用簡單易懂的語言、詳盡的公式推導說明和生動的圖形展示知識點，并附上應用樣例，便于讀者將概念、原理、公式和應用融會貫通。本書還考慮到初學者盡快入門的需求，對深度學習開發工具和處理技巧進行了細致的梳理和總結。最后本書對深度學習應用前景、發展趨勢、未來研究趨勢等進行了分析，具有一定前瞻性。本書涵蓋了大量深度學習的技術細節，適用于不同層次的讀者。

·12.1萬字

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機器人智能視覺感知與深度學習應用

主要內容包括基于深度學習的智能視覺感知技術概述、相機標定、視覺目標檢測、視覺目標分割、視覺目標跟蹤、行人重識別、人體姿態估計、智能噴碼檢測、智能表格識別、移動機器人視覺感知系統、智能人機交互等。全書擬從理論到實際應用，從算法分析到編程實現等多角度全方位介紹深度學習技術在智能視覺感知方面的研究，并深度結合了當前國內外最新研究熱點，為業內人士從事相關研究與應用工作提供重要參考。

·15.2萬字

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深度學習與信號處理：原理與實踐

本書分析研究了深度學習相關的網絡模型，以及不同網絡模型的算法結構、原理與核心思想及實戰案例。主要內容涉及人工神經網絡、模糊神經網絡、概率神經網絡、小波神經網絡、卷積神經網絡及其擴展模型、深度生成對抗網絡及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網絡及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網絡結構、原理與方法。通過深度學習網絡在信道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特征提取與識別、缺陷早期診斷等領域中的應用案例，為讀者提供應用深度學習網絡解決具體問題的思路和方法。本書適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、大數據科學等相關學科專業的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業博士、碩士研究生的參考書。

·17.6萬字

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人工智能開發語言：Python

本書以淺顯易懂的語言對Python進行了全面系統的介紹，采用范例加圖解的形式講解，讀者可輕松閱讀。全書主要內容包括Python語言的基礎語法、數據類型、運算符、函數、類、對象以及常用的標準功能模塊，最后以實例的形式介紹了開發機器學習和人工智能應用所需的知識及相應的功能模塊。本書適合有志于從事機器學習、人工智能技術開發的人員或愛好者，也可作為相關專業的教材。

·6.8萬字

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物聯網+智能家居：移動互聯技術應用

《物聯網+智能家居移動互聯技術應用》是一本綜合性、應用性較強的書。本書從物聯網、智能家居認知入手，由淺入深地把移動互聯技術逐漸引出，逐一講述移動互聯設備；在此基礎上實現移動互聯設備的連接，搭建IP網絡，利用命令搭建無線傳感網絡，最后介紹安卓系統的開發和測試。本書最后一部分要求學生有語言基礎，所以各校可根據學生現狀作為選學內容。本書可作為中、高職院校智能樓宇類、電子信息類、計算機類、通信類專業和物聯網應用專業的智能家居課程的教學、實訓與競賽參考書，也可供廣大裝飾裝修電工和智能小區的從業人員閱讀，還可作為智能家居的培訓教材。

·5.5萬字

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機器學習中的加速一階優化算法

機器學習是關于從數據中建立預測或描述模型，以提升機器解決問題能力的學科。在建立模型后，需要采用適當的優化算法來求解模型的參數，因此優化算法是機器學習的重要組成部分。但是傳統的優化算法并不完全適用于機器學習，因為通常來說機器學習模型的參數維度很高或涉及的樣本數巨大，這使得一階優化算法在機器學習中占據主流地位。本書概述了機器學習中加速一階優化算法的新進展。書中介紹了各種情形下的加速一階優化算法，包括確定性和隨機性的算法、同步和異步的算法，以求解帶約束的問題和無約束的問題、凸問題和非凸問題，對算法思想進行了深入的解讀，并對其收斂速度提供了詳細的證明。本書面向的讀者對象是機器學習和優化領域的研究人員，包括人工智能、信號處理及應用數學特別是計算數學專業高年級本科生、研究生，以及從事人工智能、信號處理領域產品研發的工程師。

·6.9萬字

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智慧家庭終端開發教程

本書是一本介紹智慧家庭終端開發的高職教材。全書共分6章：第1章基礎知識，第2章智慧家庭幾種智能終端簡介，第3章智慧家庭終端的幾種常見硬件，第4章嵌入式軟件開發，第5章智慧家庭終端的開發，第6章智慧家庭終端開發案例。其中第6章既有產品功能定位，還有單元電路原理圖和主要器件性能介紹。本書內容豐富、語言通俗，圖文并茂，可以作為高等職業院校物聯網應用、智能終端技術與應用與智能產品開發等專業教材，還適合于廣大創客、智能產品開發技術人員閱讀，也可作為上崗培訓班的教材。

·11.9萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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AI嵌入式系統：算法優化與實現

本書介紹嵌入式系統中的機器學習算法優化原理、設計方法及其實現技術。內容涵蓋通用嵌入式優化技術，包括基于SIMD指令集的優化、內存訪問模式優化、參數量化等，并在此基礎上介紹了信號處理層面的優化、AI推理算法優化及基于神經網絡的AI算法訓練—推理聯合的優化理論與方法。其中信號處理層面優化介紹了基于線性代數的快速近似算法、基于多項式的快速卷積構造技術、基于數據二進制結構的快速乘法算法等；在AI推理層面，介紹了機器學習推理模型共性結構、運算圖中各個算子的計算優化途徑；對基于神經網絡的AI算法，闡述了如何將推理階段的運算量約束以及底層數據量化約束加入訓練代價函數，從算法訓練端減少運算量以提升AI嵌入式系統的運行效率。此外，本書還通過多個自動搜索優化參數并生成C代碼的例子介紹了通用的嵌入式環境下機器學習算法自動優化和部署工具開發的基本知識，通過應用示例和大量代碼說明了AI算法在通用嵌入式系統中的實現方法，力求讓讀者在理解算法的基礎上，通過實踐掌握高效的AI嵌入式系統開發的知識與技能。

·13.1萬字

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深度學習與目標檢測（第2版）

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。本書側重對卷積神經網絡的介紹，而深度學習的內容不止于此。所以，作者將深度學習分為有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、人臉識別、語音識別、生成對抗網絡和AlphaGo等應用場景歸入不同的類別，并分別對其原理進行了概括性的講解。

·12.6萬字

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一本書讀懂ChatGPT、AIGC和元宇宙

本書以通俗的語言和生動的案例，將ChatGPT、AIGC和元宇宙等熱點一網打盡，全面展示“臺前”“幕后”的來龍去脈，是一本深入淺出的通識書。本書將為你撥開迷霧，搞懂底層邏輯，把握風靡全球的未來科技和AI新時代的成長機會。

·5.2萬字

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AI源碼解讀：卷積神經網絡（CNN）深度學習案例：Python版

本書以人工智能發展為時代背景，通過20個機器學習模型和算法案例，為讀者提供較為詳細的實戰方案，以便進行深度學習。在編排方式上，全書側重對創新項目的過程進行介紹，分別從整體設計、系統流程和實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練和模型應用等過程，并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能程序開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題及解決方法等資料，可供讀者舉一反三，二次開發。本書語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校相關專業的參考教材，還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。

·4.2萬字

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新智元：機器+人類=超智能時代

谷歌AlphaGO戰勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領地又邁進了偉大的一步。而“互聯網”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，本書是人工智能技術和產業狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一扇大門，不僅可以一窺百度大腦、訊飛超腦、中國大腦計劃究竟，更可以著名人工智能研究院院長等頂級專家大咖的技術解密作為對智能產業未來趨勢的參照。近百位學界、商界、技術界、產業界的專家，從機器人、機器人學習、智能汽車、智能醫療、認知科學、高性能計算和“AI”投資等不同視角，對人工智能和機器人產業進行評析。人類未來在AI時代將何去何從，超智能時代將引發社會更多思考。

·20.7萬字

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智能物聯技術

物聯網被稱為全球信息產業的第三次浪潮，自1999年概念被首次提出后，先后經歷了局部物聯、開放物聯的階段，并開始走向智能物聯的新階段。本書在梳理相關背景、把握時代脈搏的前提下，詳細闡述智能物聯的概念和內涵，從智能感知、智能網絡、智能平臺三方面對智能物聯技術展開分析和研究，并對典型的智能物聯應用進行介紹。最后，從政策、技術和理念多角度，對智能物聯未來發展進行了展望。

·15.6萬字

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人工智能訓練師基礎（上冊）

本書基于《人工智能訓練師國家職業技能標準（2021年版）》，對“人工智能訓練師”這一新興職業給予了清晰的描述。全書從人工智能的相關技術入手，介紹了人工智能領域的發展歷程和相關知識，重點講述了人工智能訓練師的職業技能鑒定要求和各等級從業人員工作要求，講述了人工智能訓練師相關的工作內容及流程方法，包括數據采集和處理、數據標注、智能系統運維、業務分析、智能訓練、智能系統設計、培訓與指導等方面，對人工智能訓練相關工作做了系統的描述和指導。本書可以幫助新入行的人員較快熟悉行業知識和崗位技能，幫助已入行的人員明晰自身的崗位能力定位和職業發展方向。

·16.2萬字

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人工智能簡史

本書全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。本書作者和書中諸多人物或為師友或相熟相知，除了詳實的考證還有有趣的軼事。本書既適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對人工智能感興趣的大眾讀者作為入門的向導。

·16.7萬字

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大語言模型：基礎與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。首先，本書介紹了人工智能領域的進展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構、Transformer、預訓練目標和解碼策略、上下文學習和輕量級微調、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內容；最后，討論了語言模型對環境的影響。本書內容全面、系統性強，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。

·20.1萬字

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TensorFlow知識圖譜實戰

大數據時代的到來，為人工智能的飛速發展帶來前所未有的數據紅利。在大數據的“喂養”下，大量知識不斷涌現，如何有效地發掘這些知識呢？知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構建知識圖譜的入門教程，引導讀者掌握基于深度學習的知識圖譜構建概念、理論和方法。本書分為13章：第1章從搭建環境開始，包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安裝，并通過一個知識圖譜的例子引導讀者開始學習；第2~4章介紹TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，學習使用原生API處理數據的方法；第6~8章是實戰準備部分，介紹ResNet模型、詞嵌入（wordembedding）模型、情感分類；第9~10章在“注意力模型”基礎上搭建了“編碼器模型”；第11~13章搭建了知識圖譜聯合抽取模型，利用本書所學知識實戰知識圖譜的搭建過程和性能提升方案。本書內容詳盡、示例豐富，適合作為知識圖譜和深度學習讀者的參考書，同時也適合開設人工智能專業的大中專院校師生閱讀，還可作為高等院校計算機及相關專業教材使用。

·9.9萬字

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深度學習及加速技術：入門與實踐