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本書以FANUC工業機器人為研究對象，針對FANUC工業機器人的認識與操作過程進行詳細講解。本書共9章，由淺入深地講解了FANUC工業機器人的安全知識、型號及用途、示教器、坐標系、I/O、程序、指令、維護與保養、部分報警代碼等內容。學完本書，讀者即可獨立應對FANUC工業機器人的日常管理、程序備份與加載等操作。本書非常適合FANUC工業機器人的管理人員、設計人員、調試人員、操作人員及愛好者學習與參考。

·7.8萬字

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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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強化學習：原理與Python實戰

本書從原理和實戰兩個方面介紹了強化學習。原理方面，深入介紹了主流強化學習理論和算法，覆蓋資格跡等經典算法和MuZero等深度強化學習算法；實戰方面，每章都配套了編程案例，以方便讀者學習。全書從邏輯上分為三部分。第1章：從零開始介紹強化學習的背景知識，介紹環境庫Gym的使用。第2～15章：基于折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型，介紹強化學習的主干理論和常見算法。采用數學語言推導強化學習的基礎理論，進而在理論的基礎上講解算法，并為算法提供配套代碼實現。基礎理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強化學習算法，包括經典的非深度強化學習算法和近年流行的強化學習算法。Python實現和算法講解一一對應，還給出了深度強化學習算法的TensorFlow和PyTorch對照實現。第16章：介紹其他強化學習模型，包括平均獎勵模型、連續時間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測模型等，以便更好了解強化學習研究的全貌。

·17.2萬字

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人工智能：智能機器人

本書首先簡要介紹機器人和機器人學的概況，以及機器人學的數學基礎，然后分別詳細討論智能機器人體系結構、智能機器人中的傳感器、環境感知與建模、路徑規劃、機器人控制、多機器人協同，以及智能機器人的HRI等內容。

·12.8萬字

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AI落地：讓人工智能為你所用

面對人工智能（AI）這一技術名詞和概念，你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地？面對人工智能產品爆發式涌現，你是否擔心它會奪走你的工作，進而產生恐慌和憂慮？面對日常見到的“人工智障”工具，你是否對人工智能產生過質疑？進入人工智能時代，你能夠做什么？需要掌握哪些技能？如何讓技術為自己服務？本書結合人工智能落地的方法和案例，采用通俗易懂的語言，為你揭開人工智能的面紗，教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景，以及評價其價值的方法，助你實現降本增效的目標。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比，以便讓你了解技術，還總結了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機會，使讀者能夠在閱讀完本書內容后，對于人工智能的應用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外，閱讀本書，讀者還可以了解目前人工智能技術的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號：AI落地方法論，獲得課程、AI體驗工具。

·14.3萬字

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TensorFlow技術解析與實戰

TensorFlow是谷歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方面。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。本書深入淺出，理論聯系實際，實戰案例新穎，基于zui新的TensorFlow1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。

·11.8萬字

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從機器學習到深度學習：基于scikit-learn與TensorFlow的高效開發實戰

這是一本場景式的機器學習實踐書，筆者努力做到“授人以漁，而非授人以魚”。理論方面從人工智能（AI）與機器學習（ML）的基本要素講起，逐步展開有監督學習、無監督學習、強化學習這三大類模型的應用場景與算法原理；實踐方面通過金融預測、醫療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發讀者將機器學習應用在各行各業里，其中后三個案例使用了深度學習技術。本書試圖用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學習，主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后，介紹使用Python相關工具進行開發的方法、解析經典案例，使讀者做到“能理解、能設計、能編碼、能調試”，沒有任何專業基礎的讀者在學習本書后也能夠上手設計與開發機器學習產品。本書內容深入淺出、實例典型，適合對機器學習感興趣的產品設計、技術管理、數據分析、軟件開發或學生讀者。閱讀本書既能了解當前工業界的主流機器學習與深度學習開發工具的使用方法，又能從戰略方面掌握如何將人工智能技術應用到自己的企業與產品中。

·19.6萬字

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知識圖譜與認知智能：基本原理、關鍵技術、應用場景與解決方案

讀者通過本書可以了解企業認知智能的原理、應用方法、執行策略，以此構建企業認知博弈的最優策略。企業數據智能相關從業者可以參考本書，構建以用戶為中心的企業認知智能解決方案，通過人機協同的方式，實現對業務的認知與引導，并從業務演變中獲益。此外，本書可以作為自然語言處理、知識工程、人工智能、社會計算等相關課程的教材。

·25.7萬字

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計算機視覺應用與實戰

本書圍繞計算機視覺在農業、醫學、工業等領域的案例，深入淺出地講解計算機視覺核心的模型與關鍵技術。本書中所有案例的代碼均能在達內時代科技集團自主研發的AIX-EBoard人工智能實驗平臺上部署與實施，實現了教學場景化、學習趣味化。本書分為三個部分，循序漸進地介紹計算機視覺相關技術的理論基礎和各案例的實踐步驟。第1部分基于OpenCV介紹傳統視覺應用的基礎算法，同時實現輪廓提取、全景圖像拼接等案例的實踐；在傳統視覺應用的基礎上，第2部分講解基于機器學習和深度學習的視覺應用，結合不同行業的案例對圖像進行分析處理，如水果識別、病蟲害識別、相似圖像搜索、眼底血管圖像分割等。第3部分聚焦市場關注度較高的一些新興視覺應用的原理及實現，如從二維圖像到三維空間的重建、計算機視覺在移動設備中的應用、實時圖像和視頻的風格遷移等。本書適合人工智能相關專業的本科生、專科生及計算機初學者閱讀，既可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能專業的教材，也可以作為相關領域從業者的學習和參考用書。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，深入理解和掌握相關原理與方法，提高解決實際問題的能力。

·8.3萬字

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高性能超標量CPU：微架構剖析與設計

《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》基于當前主流的高性能CPU設計規格，全面介紹了高性能超標量CPU微架構的設計，并做出對應的分析。主要內容包括業界主流高性能處理器架構及超標量流水線背景知識（第1章）；CPU前端，包括指令提取單元、分支預測單元、指令譯碼單元的設計和優化，以及指令緩存的相關設計（第2、3章）；分支預測單元的原理、設計和優化，寄存器重命名與發射隊列的原理和設計（第4、5章）；執行單元與浮點運算單元的設計實現（第6、7章）；訪存單元與數據緩存設計（第8章）；重排序緩沖的原理及設計（第9章）；IntelP6CPU微架構設計實例（第10章）。微架構設計對應于指令的生命周期，為讀者提供直觀和清晰的視角，便于讀者對高性能CPU設計深入理解。《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》可作為從事高性能CPU相關研發工作專業人員的參考書，或用作高等院校計算機及集成電路相關專業研究生和高年級本科生的教學參考用書，也可供對CPU設計感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬字

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深入淺出Embedding：原理解析與應用實踐

這是一本系統、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南，由資深的AI技術專家和高級數據科學家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領域的領軍人物的一致好評和推薦。在內容方面，本書理論與實操兼顧，一方面系統講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優化，一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統等6個重要場景的應用實踐；在寫作方式上，秉承復雜問題簡單化的原則，盡量避免復雜的數學公式，盡量采用可視化的表達方式，旨在降低本書的學習門檻，讓讀者能看得完、學得會。全書一共16章，分為兩個部分：第1部分（第1~9章）Embedding理論知識。主要講解Embedding的基礎知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關技術，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學習方法等，重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預訓練模型及BERT的多種改進版本等。第二部分（第10~16章）Embedding應用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關技術的實際應用，包括如何使用Embedding提升傳統機器學習性，如何把Embedding技術應用到推薦系統中，如何使用Embedding技術提升NLP模型的性能等。

·11.3萬字

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人工智能的神話或悲歌

本書稿是一本科技哲學的文集，多數是關于人工智能問題的，但不限于人工智能，也涉及基因編輯，還有一篇討論“宇宙社會學”——劉慈欣設想的一個存在于科幻中的理論，雖然不是被承認的學科，但其中包含重要的現實意義。主要論文有：《一個反存在的存在論問題》，《近憂遠慮：人工智能的倫理學和存在論分析》，《人工智能的自我意識何以可能？》，《人工智能會是一個要命的問題嗎？》，《是人的問題還是人工智能的問題？——回應博古睿研究院（BerggruenInstitute）關于人工智能的問題》，《完美是最好的嗎？》，《人類可能會死于好事而不是壞事》，《最壞可能世界與“安全聲明”——來自的問題》，《未來的合法限度》，《要命的不是人工智能統治世界,而是人可能先亡于它創造的一切好事》等。書稿較為集中探討了現代人工智能的區分、本質、危險、可能的解決辦法等問題，具有前沿學術價值。

·11.3萬字

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從ChatGPT到AIGC：人工智能重塑千行百業

本書介紹了ChatGPT的前世今生，重點聚焦普通人如何使用ChatGPT獲得工作和生活效率的提升，各行各業如何通過ChatGPT來改變自己的賽道狀態。使用ChatGPT的寶典以及普及ChatGPT背后的技術，普通人可以看懂而且也富有科普性。同時，把AIGC中的生成視頻、圖像和文本也做了介紹，并提供了大量的工具。最后本書認為通過ChatGPT到AIGC,千行百業都會發生革命性變革，應對新變化，只能擁抱新變化，掌握ChatGPT，快人一步。本書四色印刷，所有插圖均為人工智能繪制，為本書增加了很多趣味性。

·8.1萬字

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智能機器人制作完全手冊

本書匯集了多位創客在智能機器人方面的豐碩成果，不僅為剛接觸機器人制作的初學者提供了從單片機、傳感器選擇到零件設計、組裝過程的詳盡入門教程，覆蓋機器人小車、多足機器人、人形機器人等不同類型，實現遙控、自平衡、語音控制、智能交互等不同功能的豐富實例。通過閱讀這本書，你會全面了解智能機器人的構成，在設計與制作智能機器人方面獲得思路和靈感。

·9.3萬字

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Python程序設計：人工智能案例實踐

本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統計、集中趨勢和分散度量、模擬、靜態和動態可視化、使用CSV文件、用于數據探索和數據整理的Pandas、時間序列和簡單線性回歸。第11~16章提供多種實踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數據挖掘、IBMWatson認知計算、包含分類和回歸的有監督機器學習、聚類無監督機器學習、卷積神經網絡深度學習、遞歸神經網絡深度學習、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯網的大數據等。

·32.1萬字

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機器人制作從入門到精通（第3版）

本書從仿生機器人的角度出發，以實例形式詳細介紹了當今流行的機器人設計、選材和制作方法，意在讓讀者以最快的速度掌握制作小型機器人所需的知識和技能，提高制作水平。本書第3版在第2版的基礎上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內容更加豐富。書中收錄的17個精彩實例涵蓋了模擬機器人、神經網絡機器人、數字機器人、數字式電子計算機等4大門類，內容包括機器人的工作原理、設計思路和具體實現方法，可以循序漸進地助你從入門者進階為高手。

·7.6萬字

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人工智能+機器人入門與實戰

樹莓派是一款基于ARM架構、Linux系統的極簡計算機，既可以用于計算機編程教育，也可以作為機器人的控制核心。第一種運行于樹莓派上的編程語言是Python，這是當前人工智能領域最為流行的編程語言。機器視覺是人工智能中重要的細分研究領域，OpenCV則是當前機器視覺領域主流的開源處理庫，可以方便地用于計算機圖像處理，并應用于面部識別、目標識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python語言，借助OpenCV庫編程，來實現具有機器視覺功能（識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進行面部跟蹤）的智能機器人。《人工智能+機器人入門與實戰》力求通過一系列不同層次的軟硬件任務，由淺入深地講解人工智能的概念，同時覆蓋Linux系統操作、Python編程、機器人系統搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運轉的雙軸云臺和三軸機械臂等，它們可以代表一類智能機器人的形態。本書遵循開源、分享的創客精神，所有的硬件材料和軟件內容均可以從公共平臺獲取，讀者在充分理解的基礎上，不必局限于本書所列硬件，可自行獲取類似設備完成項目。

·5.2萬字

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財稅RPA：財稅智能化轉型實戰

這是一本指導財務和稅務領域的企業和組織利用RPA機器人實現智能化轉型的著作。作者基于自身在財稅和信息化領域多年的實踐經驗，從技術原理、應用場景、實施方法論、案例分析4個維度詳細講解了RPA在財稅中的應用，包含大量RPA機器人在核算、資金、稅務相關業務中的實踐案例。幫助企業從容應對技術變革，找到RPA技術挑戰的破解思路，構建財務智能化轉型的落地能力，真正做到“知行合一”。全書共6章：第1章介紹了在數字化轉型的大背景下，財稅部門正在經歷的信息化、自動化、智能化和數字化4項革新；第2章從技術層面講解了RPA的定義、功能、技術特點、應用領域、發展階段和產品架構；第3章從財務機器人選擇的角度講解了財務機器人的應用場景、適用流程、收益和局限性等；第4章系統講解了財稅機器人的整套實施方法論，包括策略與評估、設計與構建、實施與應用、運營與優化4個步驟，以及如何建立RPA卓越中心；第5章通過近10個案例講解了財稅機器人在核算類、資金類、稅務類業務場景中的應用和實施；第6章對未來RPA和AI技術的結合進行了展望，探討了RPA對財務人員的影響。

·9.9萬字

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人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學的研究卻剛剛起步。與以往的技術革命不同，AI有望在多個領域取代人類，但也有傷害人類的潛在風險。為防止對AI技術的濫用，我們在復雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預想到、分析到。

·27.7萬字

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自然語言處理應用與實戰

本書系統介紹了自然語言處理及深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領域的相關知識。全書共15章，分為4個部分。第1部分是自然語言處理基礎，首先介紹自然語言處理的相關概念和基本技能，然后介紹詞向量技術和實現方法，最后介紹關鍵詞提取技術。第2部分是自然語言處理核心技術，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學習框架、FastText模型文本分類和基于深度學習的文本分類。第3部分是序列標注，介紹序列標注的具體應用，如HMM詞性標注和HMM命名實體識別等常見的自然語言處理應用場景。第4部分是預訓練模型，它在很大程度上促進了自然語言處理的發展，這部分內容關注預訓練模型的具體應用，如ALBERT的命名實體識別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。

·6萬字

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FANUC工業機器人實操與應用技巧