基于HLA的分布仿真环境设计

本书的主要内容有：计算机仿真与分布仿真；仿真需求与发展；复杂大系统的建模；SIMNET、DIS与ALSP；高层体系结构HLA；运行支撑系统RTI；基于HLA的分布仿真系统设计；基于HLA的通用仿真环境设计；公共成员设计；相关专题；HLA分布仿真系统案例等...

图深度学习

本书全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇，共15 章。第1 篇为基础理论，重点介绍图和深度学习的基础知识，包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深度学习模型的关键方法以及防止训练过程中过度拟合的实用技术；第2 篇为模型方法，涵盖了从基本设置到高级设置的成熟的图深度学习方法，包括图嵌入、图过滤和池化操作、图对抗攻击和图对抗防御技术、可扩展性图神经网络的代表性技术以及图神经网络之外的众多图深度模

机器学习与应用

机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成，共分为三大部分。～3章为靠前部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和很优化方法），以及机器学习中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有

彩图科技百科全书:第4卷:人与智能(精装)

意向性与人工智能

本书围绕塞尔的“中文屋论证”中所提出的“人工智能意向性缺失难题”，借助心灵哲学和认知科学的成果，在重新思考人类智能的种种问题的基础上，反思指导人工智能实践的计算主义和联结主义，进而探讨意向性与人工智能的关系问题以及与之相关的人工智能的发展方向问题。既从哲学意向性理论的角度对人工智能研究中存在的问题及原因作了思考，对其发展方向和战略作了探究，又利用人工智能和认知科学几十年来积累的成果反观哲学的意识和意向性研究，探寻这一研究领域的新生长点

智能制造综合标准化专项研究成果丛书智能制造基础共性标准研究成果(三)0

2015年开始，工业和信息化部与财政部共同实施了“智能制造综合标准化与新模式应用”专项行动。专项行动包括智能制造综合标准化和新模式应用两部分内容。本系列丛书是专项行动中智能制造综合标准化的部分研究成果。丛书分为基础共性标准成果和行业应用标准成果两大体系，本书是其中基础共性标准成果的第三册，收录了智能工厂安全一体化方面的4项标准成果...

文字识别:原理,方法和实践(精装)

《文字识别：原理、方法和实践/清华大学学术专著》基于模式识别和信息熵理论，全面、系统和深入地分析介绍了各种汉字、多文种文字识别的理论和方法，以及解决复杂多变的多文种文字和文档识别中关键问题的有效算法和具体实践。　　《文字识别：原理、方法和实践/清华大学学术专著》可以作为相关专业研究生的参考书，也可以供从事模式识别、文字和文档识别等计算机信息处理研究的科研人员和从事相关产品开发的工程技术人员阅读参考...

机器学习

机器学习是计算机科学的重要分支领域，该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、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以

混流装配线生产计划智能优化方法

针对混流装配线生产计划的智能优化需求，在概要阐述混流装配线及其生产计划内容的基础上，归纳混流装配线中的多种生产计划方式，介绍如何利用建模、分析和决策等一系列理论方法实现生产计划的智能优化方法体系，提升装配制造企业对多变客户需求的适应能力，为提高企业制造水平提供有益参考。全书分为10章，第1章介绍混流装配线中的生产计划体系；第2章总结混流装配线生产计划的现有优化方法；第3章提出混流装配线生产计划智能优化体系；第5至7章分别介绍智能优化方

新型冠状病毒肺炎影响诊断与人工智能

主要介绍：NCP背景介绍，影像CT技术应用规范，CT征象定义及征象代表的病理表现，征象识別三步法与闭环分析五步法，NCP与常见病的影像鉴别诊断，操作规程中防控与质控，AI对NCP定量及征象特征提取与分类。人工智能、云计算与5G新技术应用展望...

深度学习私房菜:跟着案例学TENSORFLOW

本书通过案例讲解如何使用TensorFlow 解决深度学习的实际任务， 每章都包含TensorFlow 1.x 和2.0 的代码实现。全书共分10 章，主要讲解卷积神经网络、LSTM、Seq2Seq、Transformer、BERT、文本卷积、GBDT、FM、FFM、Dlib、MTCNN、VGG、AlphaGo / AlphaZero、BiLSTM、DQN、Gym、GAN 等技术，包含的项目有CIFAR-100 图像分类、彩票预测、古

人工智能科学与技术丛书分布式机器学习实战/人工智能科学与技术丛书

本书由浅入深，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用，内容板块包括主流大数据算法系统架构设计、大数据基础、mahout分布式机器学习平台、Spark分布式机器学习平台、TensorFlow等。同时配套完整工业级实战项目，例如个性化推荐算法系统、人脸识别，对话机器人。通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。 本书适合想学习分布式机器学习的初学者阅读，对于有一定经验的分布式大数据方

人工智能出版工程人工智能(语音识别理解与实践)(精)

全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干优选深度学习技术...

计算机视觉与深度学习实战:以MATLAB.PYTHON为工具

本书详细讲解了36个计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习

深度强化学习:基础、研究与应用

深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例，深度强化学习受到大量的关注，相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分，覆盖深度强化学习的全部内容。部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些很好基础的深度强化学习算法及其实现细节，包括第 1～6 章。第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目，这些内容对准备开展深度强化学习研究的读者

机器学习流水线实战

本书介绍如何构建完整的机器学习流水线，从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节，以及如何利用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环，其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工

知识图谱导论

知识图谱的发展历史源远流长，从经典人工智能的核心命题――知识工程，到互联网时代的语义Web，再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因，是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面，100多个基础知识点的内容，同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习

工业级知识图谱:方法与实践

本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结，对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。本书以阿里巴巴的实战经验为中心，以深厚的理论成果为支撑，详细阐述了知识图谱的方方面面。首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计；然后从知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手，介绍大规模商品知识图谱的构建方法；最后结合阿里巴巴的业务实践，详细介绍知识图谱的产品设计、技术实现和

Python机器学习中的数学修炼

数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与z优化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进

零基础实践深度学习

《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

深度学习进阶:自然语言处理

《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术.

虚拟现实VRP深度交互实例精解-(含1DVD)

方浩编著的《虚拟现实VRP深度交互实例精解(附光盘)》是一本介绍如何使用VRP软件进行虚拟现实深度交互实例制作的优秀教材，书中运用典型的案例，循序渐进地讲解了VRP的使用方法和技巧，使读者做到学用结合，很快掌握软件的高级应用方法。本书力求帮助读者掌握VRP软件在虚拟现实制作中的高级应用方法与各种常见虚拟现实项目的设计规范，在熟练运用正确工作方法的同时，迅速提高软件的高级应用能力。本书共分8章，内容包括机械拆装、产品展示、古建仿真、室内

深度学习:一起玩转TensorLayer

本书由TensorLayer作者领衔写作, TensorLayer社区众包完成, 作者全部来自一线人工智能研究员和工程师, 内容不仅覆盖了传统书籍都有的多层网络、卷积网络、递归网络及增强学习等, 还着重讲解了生成对抗网络、学习方法和实践经验, 配有若干产品级别的实例。者将会从零学会目前最新深度学习, 以及使用TL实现各种应用...

知识发现与智能决策

本书系统地介绍了知识发现与智能决策的方法和技术，反映了当前知识发现和智能决策研究的最新成果和进展。内容新颖，总结了作者的科研成果，取材国内外最新资料，反映了当前该领域的研究水平。论述力求概念清晰，表达准确，算法丰富，突出理论联系实际，富有启发性...

Python机器学习的数学

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、很小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，很优化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教

机器学习互联网业务安全实践

互联网产业正在从IT时代迈入DT时代（数据时代），同时互联网产业的繁荣也催生了黑灰产这样的群体。那么，在数据时代应该如何应对互联网业务安全威胁？机器学习技术在互联网业务安全领域的应用正是答案。本书首先从机器学习技术的原理入手，自成体系地介绍了机器学习的基础知识，从数学的角度揭示了算法模型背后的基本原理；然后介绍了互联网业务安全所涉及的重要业务场景，以及机器学习技术在这些场景中的应用实践；很后介绍了如何应用互联网技术栈来建设业务安全技术

TensorFlow深度学习:数学原理与Python实战进阶

掌握深度学习数学原理、编程实战经验轻松构建复杂实际项目的深度学习方案本书重点在帮你掌握深度学习所要求的数学原理和编程实战经验，使你能快速使用TensorFlow轻松部署产品中的深度学习解决方案，并形成开发深度学习架构和解决方案时所需的数学理解和直觉。深入浅出讲解数学基础、深度学习与TensorFlow、卷积神经网络、自然语言处理、无监督学习、高级神经网络等内容，帮助你快速理解数学基础、理论知识，掌握实际项目开发经验，迅速胜任学习、工作

机器学习算法竞赛实战

本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：部分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的优选城市计算AI 挑战赛和 Kaggle 平台的Corporación Favorita Grocery

Python机器学习经典实例 第2版

本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；很后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。 本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱

知识中台:数字化转型中的认知技术

如何利用人工智能技术有效地管理知识资产，成为企业保持持续竞争力的重要问题。作者从数据科学的视角出发，提出知识中台需要管理三类知识（事实知识、原理知识和技能知识）和具备四项能力（知识抽取、知识管理、知识计算和知识演化）。本书结合人工智能的前沿成果，分章节详细讲述了其中的关键技术和实施路径。同时，从业务视角出发，讲解了知识中台在营销、金融、工业领域的经典案例...

机器学习

本书为面向高校本科生的机器学习课程教材, 主要内容分为数学基础、回归模型、分类模型、无监督学习、学习理论与概率图模型六大章节, 涵盖机器学习领域的基本概念、典型案例、最新成果、热点问题等内容...

人民邮电出版社职场百面机器学习:算法工程师带你去面试

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能有效占领世界之前完成编写，实属万幸。书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人

物联网深度学习

《物联网深度学习 》详细阐述了与物联网深度学习相关的基本解决方案，主要包括物联网生态系统、物联网深度学习技术和框架、物联网中的图像识别、物联网中的音频/语音/声音识别、物联网中的室内定位、物联网中的生理和心理状态检测、物联网安全、物联网的预测性维护、医疗物联网中的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自

零基础学机器学习

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。

PyTorch深度学习入门与实战:案例视频精讲

本书是基于PyTorch的深度学习入门和实战用书, 结合实际的深度学习案例, 由浅入深地介绍PyTorch在计算机视觉和自然语言处理的相关应用。本书内容上循序渐进, 先介绍了PyTorch的一系列使用方式, 然后结合图像分类、去噪和文本分类, 介绍如何利用PyTorch对深度模型进行可视化、建立卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等。根据真实的图像数据, 介绍如何对图像风格迁移模型进行训练, 利用计算机视觉中的目标检测和语义分隔问题

人工智能实践:动手做你自己的AI

本书通过五个有趣的项目，带领读者在理解原理的同时，动手编写代码，实现自己的人工智能应用。这五个项目分别是：图像识别、图像风格迁移、文本生成、角斗士游戏和红绿灯调度...

机器智能人脸工程

十三五国家重点出版规划项目人工心理与数字人技术共5本竞赛机器人双足步行机器人机器智能：人工心理机器智能：人工情感机器智能：人脸工程...

乐高EV3机器人创意编程精彩实例

本书是我社出版的有关乐高EV3机器人方面全球独有的带有视频和线上学习步骤的出版物。该书注重创新与创意，所有实例均为原创作品，同时都带有视频展示，读者只需要通过手机扫描实例的二维码即可。这一点也是国外和国内同类出版物所不具备的独门特色，为读者学习提供了更为便捷高效的方法。内容水平：本书充分考虑了国内大环境《中国制造2025》总体规划，按照培养工业制造后备人才的定位来开发选题。作者水平：本书的作者码高机器人教育是国内领军的机器人教育培训机

机器智能-人工心理

本书是一本较为全面地介绍人工心理的研究方法和相关技术的著作。在对人工心理、人工情感和情感计算的基本概念、主要内容和应用领域进行介绍之后，分别对心理建模、情感建模、人工大脑、人脸识别、人脸合成、表情识别、行为理解、人性化信息服务系统、数字虚拟人技术、个人机器人技术做了详细的介绍，并对对人工心理的未来研究做了展望...

少自由度并联机器人机构动力学

近十余年，少自由度并联机器人机构成为了国际机构学界研究的热点，受到了各行各业的广泛关注。由于少自由度并联机器人与六自由度并联机器人相比，具有机械结构简单，制造成本低和容易控制等优点，在工业、生活中具有广泛的应用前景。少自由度并联机器人的动力学研究是其高精度控制和应用的前提与基础。本书的主要内容包括:机构学的基础知识、少自由度刚性并联机器人机构的运动学和动力学，以及柔性并联机器人机构的动力学建模与分析等八章内容。同时，为了方便读者阅读本

深度学习在农作物病虫害智能诊断及农业智能系统中的应用与实践

本书运用深度机器学习等人工智能方法研究了农作物病虫害智能诊断及其在农业智能系统中的应用与实践，提供了大量农作物病害图像实例集和MATLAB例程供相关人员参考...

情感机器

如果机器具备了情感, 是不是就可以替代人类? 在这一脑洞大开的著作中, 人工智能之父马文·明斯基继续了他极富开创性的研究, 为大众提供了一种关于人类思维运作方式的引人入胜的新洞见。他有力地论证了: 情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西, 而只是一种不同的思维方式。...

全天候机器人视觉

本书主要依托国家自然科学基金“共融机器人基础理论与关键技术研究”重大研究计划：面向室外复杂光照与气象条件的共融机器人多模感知系统（项目编号：91648118）的研究成果，结合作者多年的科研及工程实践经验，针对复杂的光照环境与气象条件明显降低机器人视觉鲁棒性的问题，主要从大气物理与光学成像的新角度出发去详细系统地论述复杂光照（如阴影，反光）与恶劣天气（如雨雪雾）环境下机器人视觉系统的环境感知、建模、及图像预处理技术。主要内容涉及光照建模

人工智能通信理论与方法

通信的基本理论源于香农定理，之前人们认为信息是不会变化的，因此香农信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑，给出了估算通信信道容量的方法。认知信息是什么呢？信息从产生之后，在不断传输过程中，人们会自发的嵌入一个认知的环节。此时信息量会发生变化。这就是认知信息。而在研究认知信息时，很核心的是怎么度量认知信息的价值。价值是动态变化的，而且是有极性的，即信息存在正面和负面影响。为什么人类历目前很多信息消失了？因为它是负面的，是不符合规律、自

深入浅出强化学习:原理入门

从零起步掌握强化学习技术精髓，称霸人工智能领域！ 《深入浅出强化学习：原理入门》针对初学者的需求，直接分析原理，并辅以编程实践。从解决问题的思路，层层剖析，普及了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法，直接将读者带入强化学习的殿堂。读完本书，读者能在熟练掌握原理的基础上，直接上手编程实践。 本书的叙述方式简洁、直接、清晰，值得精读！...

零起点TensorFlow与量化交易

本书以实盘个案分析为主, 全程配有Python代码, 包含大量的图文案例和Python源码, 无须专业编程基础, 懂Excel即可开始学习, 并配有专业的zwPython集成开发平台、zwQuant量化软件和zwDat数据包...

TensorFlow 实战Google深度学习框架(第2版)

前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵，新版力邀现谷歌专家加盟，共话新版核心技术与前沿案例。 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球，旨在面向生产|商业场景，彻底贯通原理|实践。 深入原理|走访主创|结合真实项目，AI、ML团队争相赞誉力荐，与Tensorflow一道成为事实标准。 代码全面升级为1.4 版，重点关注新版功能，增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。...

人脸识别原理与实战-以MATLAB为工具

人脸识别是当今世界科技领域攻关的高精尖技术。本书作为该技术的进阶指南，在内容上尽可能涵盖人脸识别的各技术模块，立足于作者在中国科学院、985工程大学国家重点实验室从事视频识别与智能监控项目开发的研究积累及实战体验，分享了作者对人脸识别算法设计的一些最直观的感触和认识。全书可大致分为三个部分：第一部分（初体验）分享作者在人脸识别技术摸索阶段的一些简单尝试和其间获取的心得体会；第二部分（再认知）演示一些比较前沿的识别算法，代表作者对人脸识

突围算法:机器学习算法应用

本书主要对算法的原理进行了介绍，并融合大量的应用案例，详细介绍使用机器学习模型的一般方法，帮助读者理解算法原理，学会模型设计。本书首先介绍数据理解、数据的处理与特征，帮助读者认识数据；然后从宏观、系统的角度介绍机器学习算法分类、一般学习规则及机器学习的基础应用；接着根据项目研发的流程，详细介绍了模型选择和结构设计、目标函数设计、模型训练过程设计、模型效果的评估与验证、计算性能与模型加速；很后通过多个应用案例帮助读者加强对前面知识点的理

PyTorch深度学习实战:从新手小白到数据科学家

本书以深度学习为核心，详细讲解Pytorch技术堆栈，力求使用很直白的语言，带更多的小白学员入门甚至精通深度学习。本书共分为10个章节，前五个章节主要讲解深度学习中的基本算法及概念，通过使用Pytorch实现经典的神经网络并辅以"课后加油站”小节补充数学知识，力求让每一个知识点、每一个章节、每一个实验都能在学员脑海中留下印象，做到看了能做、做了能会、会了能用。后面五个章节作为Pytorch的进阶，会讲使用Pytorch构建深度神经网络

图神经网络 基础与前沿

图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，它不仅迅速得到了学术界的广泛关注，而且被成功地应用在工业界的多个领域。本书介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究，以及它们在不同领域（如推荐系统、生化医疗、自然语言处理等）的实际应用。本书既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年

视觉SLAM十四讲:从理论到实践(第2版)

本书系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用...