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元學習是當今人工智能研究的熱門領域之一，被視為實現通用人工智能的基礎。本書介紹元學習及其原理，講解各種單樣本學習算法，例如孿生網絡、原型網絡、關系網絡和記憶增強網絡，并在基于Python的TensorFlow與Keras中實現它們。讀者能夠從本書中了解先進的元學習算法，如模型無關元學習、Reptile和元學習的上下文適應。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學習，以及如何使用元學習來進行無監督學習。本書適合機器學習愛好者、人工智能研究人員和數據科學家閱讀。

·6萬字

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創新求索錄：第三集

本書收錄了李國杰院士2018年至2022年五年間寫的100余篇文章、報告、評語、新書序言等，反映了作者參與中央網信辦、國家發展改革委、工業和信息化部、科技部、中國工程院和中國科學院的咨詢課題的成果。內容包括科技自立自強、理解人工智能、做強先進計算、展望新興技術、戰略咨詢建議、人才培養教育等。既有宏觀的政策建議，又有關鍵的技術研究；既高屋建瓴，又落到實處。適合相關領域的科研人員、高校老師和學生、立志科研的青少年、信息產業的高管以及制定政策方針的政府工作人員。

·37萬字

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人人都離不開的算法：圖解算法應用

你是否發現，購物、短視頻、資訊等平臺背后的智能推薦算法，不斷分析著你的購物偏好和瀏覽習慣；價格算法時刻計算調整著你能購買到的商品價位；導航算法、網約車平臺算法和無人駕駛汽車算法等等，時刻影響著我們的出行……無論是否愿意，我們的生活已被算法包圍。為了幫助大家全面認知我們當前所身處的世界，消弭技術發展過快帶來的困擾與隱憂，《人人都離不開的算法——圖解算法應用》一方面從人工智能算法的五大核心應用領域—公共、商業、醫療、工業、金融的典型場景出發，以通俗化、故事化和漫畫化的具體事例，深入解讀算法是如何在各行各業具體發揮作用和對日常生活的影響；另一方面，將從算法的責任監管和立法治理等角度，闡述算法開發與應用者們應該如何守好倫理底線，讓科技向善而行。《人人都離不開的算法——圖解算法應用》脈絡清晰，圖文并茂，無論你是工作中會接觸到算法應用的從業人員，還是對算法應用感到好奇的小白，本書都有助于你打開視野，看到算法在實際應用中的波瀾壯闊。

·5.4萬字

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智能RPA實戰

本書從RPA一詞的概念講起，循序漸進地介紹了企業級智能RPA實踐要點，內容全面、結構合理，附有大量的圖表輔助說明，相信無論是RPA入門級讀者還是專業人士，均可在閱讀本書的過程中獲得啟發。本書內容系統全面，智能RPA的概念、技術結構和應用案例盡在其中。注重實戰是本書的另一特點，作者不僅以大量篇幅介紹了各個細分行業中的真實案例，還提供了重復可用的方法論工具。

·14.4萬字

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人工智能原理與實踐

人工智能的日益廣泛的應用和普及，而要深入理解人工智能，我們必須全面理解底層的各類機器學習算法基本原理并能駕馭人工智能各種應用。《人工智能原理與實踐》分為13章，前7章為原理篇。原理篇中，我們重點討論機器學習模型建模的全部流程，各類常用的機器學習算法原理，深度學習和強化學習原理，機器學習涉及的優化論原理，以及機器學習和自然語言處理技術。后面6章為實戰篇，我們重點討論信用卡場景中的客戶細分，保險行業中的生活事件時間序列預測，電商交易中欺詐客戶預測，信用卡和金融貸款場景中的風控預測，房價估值和預測，以及股市短期回報率預測等多個實際應用場景。《人工智能原理與實踐》理論知識覆蓋面廣而又保留了有價值的推導，特別適合在各個行業工作的數據科學從業者，在校學習的人工智能和數據科學專業學生，科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學者和愛好者。

·15.9萬字

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神經網絡設計與實現

本書是一本神經網絡實踐進階指南，適合對AI和深度學習感興趣并且想進一步提高技能的讀者閱讀。本書從機器學習基礎、深度學習應用和高級機器學習這三個方面入手，結合算法理論、代碼實現和應用場景，介紹了機器學習的新動向和新技術。本書分為三部分：第1部分網絡神經入門，主要介紹了人工智能歷史、機器學習概述和神經網絡基礎；第二部分，深度學習應用，主要是基于卷積神經網絡圖像處理、文本挖掘、循環神經網絡、利用遷移學習重用神經網絡；第三部分，高級應用領域，主要介紹對生成對抗網絡、自動編碼器、損失函數、深度信度網絡、強化學習基本定義等。

·6.6萬字

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虛擬現實：另一個宜居的未來

“一個可以讓人生活在其中的虛擬現實系統”是虛擬現實技術的終極發展目標，也是本書希望討論的一個重要問題。本書首先從人對虛擬環境的需求入手，討論虛擬現實技術存在的意義；之后通過對過往二十余年間相關領域的研究進行總結，對如何實現多感官高沉浸的虛擬環境進行討論；此后，本書分別討論虛擬現實與心理學、虛擬現實與電影工業的關系，最終提出并詳細闡述“宜居的虛擬現實”這一概念。

·15萬字

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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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解碼智能時代：刷新未來認知

本書是立足智能時代的背景編寫的，全書分為12個部分，對大數據、人工智能、區塊鏈、5G、物聯網、智慧城市、云計算、數字政府、金融科技、智能醫療、智能制造、智慧教育相關內容進行了深度闡述，力圖全景呈現智能技術的概念、思想及發展現狀，以及它們對未來產業和社會的影響。該書在智能化產業起步階段具有行業影響力和啟發作用。適合于不同層次和領域的研究人員及學生閱讀，也是相關領域的科研與工程技術人員的參考書。

·17萬字

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自主AI設計：方法與實踐

本書將介紹如何將早期AI的實用性與深度學習能力和工業控制技術結合起來，在現實世界中做出穩健的決策。作者使用具體的例子、最基本的理論和經過驗證的架構框架，展示了如何教授自主AI明確的技能和策略。讀者將了解何時以及如何使用和組合各種AI架構設計模式，以及如何設計高級AI，而無須操作神經網絡或機器學習算法。學生、流程操作員、數據科學家、機器學習算法專家以及擁有和管理工業流程的工程師都可以使用本書中的方法來設計自主AI。

·11.4萬字

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移動平臺深度神經網絡實戰：原理、架構與優化

這是一本講解怎么養大象，以及如何把大象裝進口袋里的實戰書。<br/>深度學習的出現和應用，把許多科幻小說中預言的機器智能變成現實，也助力計算機將海量數據處理能力轉化為更深層的解構、洞察和創造力，進而提供更加人性化的服務。在深度學習炸裂式發展的背后，是無數科研工作者對算法網絡的不斷改善和工程師們夜以繼日的努力，才將這些成果轉化為更多人觸手可及的力量。<br/>然而深度學習并不是一門程序語言或者一個編程框架，而是一個知識體系。對于有志進入這個領域發展的人來說，這個名詞所代表的數學知識和計算機技術，以及將這些概念轉化為應用所牽涉的框架和體系，恰如一只身軀龐大、威力無窮的大象。它的鼻子、耳朵、四肢、尾巴，每一處都飽含新知，每一處都值得細細琢磨。這很容易讓人感覺處處都要學習，無從下手，生出畏懼心來。

·20.9萬字

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量子人工智能

量子計算與人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不斷發展。本書旨在采用對深度學習愛好者友好的方式，構建量子人工智能應用。全書共13章，第1章和第2章系統介紹量子計算機發展脈絡和量子計算編程的基礎知識。第3~7章分別介紹不同的深度學習方法和在這些算法邏輯上構建量子啟發算法的方式，用量子線路中的相位作為神經網絡的可學習參數，重構為量子神經網絡算子。這些算子可以在PyTorch環境中直接調用。第8章和第9章是量子人工智能的進階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經網絡基于Torch.Script技術進行算子化的內容。第10~13章通過在原生的深度學習PyTorch環境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，并分別實現了對材料晶體結構相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預測、藥物虛擬篩選中親和能的預測及基因表達藥物設計等案例。

·7.6萬字

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人工智能原理認知與應用研究

人工智能是一項高科技技術，也是計算機技術的一個重要分支，此技術是以人工的方法，對人類的行動和思維進行模仿，同時在人的智能基礎上進行拓展。人工智能應用面比較廣泛，可代替人類進行各個方面的工作，可以說大大提高了人類在日常生活工作中的效率。但人工智能具有兩面性，對人類有好的一面也有不好的一面。因此，本書將結合人工智能技術的發展及應用現狀，對整體的人工智能技術在未來的技術走向及覆蓋面進行研究分析，同時提出人工智能技術對人類生存的威脅與隱患，以此完善人工智能技術。本書主要介紹了搜索技術、群智能算法、機器學習、人工神經網絡與深度學習以及人工智能應用研究等內容。本書力求將人工智能的發展脈絡、技術理論、產業成果詳解展現在讀者面前。

·15.6萬字

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玩轉機器人：基于Altium?Designer的PCB設計實例（移動視頻版）

本書主要介紹使用AltiumDesigner進行機器人PCB設計的方法。本書內容涉及AltiumDesigner的基礎操作、元件庫繪制、原理圖繪制和PCB繪制。書中完整介紹了5個利用AltiumDesigner進行機器人PCB設計的實例，包括六足機器人PCB設計實例、雙足機器人PCB設計實例、遙控小車機器人PCB設計實例、循跡機器人PCB設計實例和避障機器人PCB設計實例。讀者可以在熟悉AltiumDesigner操作的同時體會機器人PCB設計的思路，為DIY機器人PCB打下基礎。

·7.8萬字

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機器人構建實戰

隨著科技的不斷發展，軟硬件之間的整合越來越密切，機器人也在這樣的大環境下獲得了前所未有的發展。機器人構建實戰是一本基礎的介紹機器人設計與搭建的指南，能夠幫助更多的人了解機器人。機器人構建實戰通過6篇，共計30章內容，全面細致地向讀者介紹了有關機器人的相關知識。機器人構建實戰從基礎知識講起，分別介紹了避障機器人、除障機器人、全向運動機器人以及幾個綜合項目。機器人構建實戰內容全面、講解細致，可作為高等院校的機械、電子、計算機、自動化等相關專業學生的機器人課程與實訓的指導用書，也可供機器人愛好者及參加機器人比賽的師生選用。

·8.1萬字

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機器人系統設計及應用

本書系統地介紹了機器人學的基礎知識和工作原理，以及設計與應用實例。全書共分8章。主要內容有機器人的定義與分類、基本組成，機器人的技術參數、移動機構和傳動機構，機器人的運動學和動力學，機器人的軌跡規劃，焊接、噴漆、裝配、潔凈與真空機器人、移動式搬運機器人等工業機器人的設計與應用，點焊、弧焊機器人工作站的設計與應用，最后介紹了具有實時顯示速度、自動尋跡、避障以及可遙控行駛等功能的智能車的硬件及軟件設計實例。本書可作為科研工作者和工程技術人員的參考書，也可以作為控制科學與工程、計算機科學與技術等學科研究生或高年級本科生的教材。

·9.6萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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大話機器人

本書第0章為緒論，對機器人的需求及教育現狀進行概述；第1章主要介紹機器人定義、機器人分類、機器人組成部件及相關技術參數等基本概念；第2章系統闡述前工業機器人時代國內外機器人的起源和發展歷史，以及現代機器人的暢想；第3章主要介紹工業機器人到現代機器人的發展歷程，包括第一代、第二代和第三代機器人；第4章主要介紹當前機器人在各行業領域中的應用狀況；第5章預測了機器人發展的兩個趨勢，即“向人”和“向機器”的對立屬性發展，并圍繞道德、法律、責任、義務、權利等對機器人倫理問題進行了討論。本書對機器人發展歷史進行全面而系統的梳理，圖文并茂，調動學生對機器人的興致，并為教師配備了電子教案，方便教師開展教學。本書可作為高等院校各類專業的機器人普及教材，也可為相關人員了解和認識機器人提供參考。

·18.6萬字

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人工智能：未來商業與場景落地實操

經過近幾年的發展，人工智能已經從實驗室走出來，被應用到人們的實際生活和工作中。那么，人工智能的應用是怎樣落地的呢？它又給人們帶來了哪些變化？本書就是帶著這些問題，為讀者做出解答。首先，本書重點講述了人工智能的發展歷史、技術支撐等內容，其技術支撐點包括大數據、云計算及深度學習；然后，本書選取農業、工業、金融、醫療、泛娛樂、生活、文化產業及教育8個領域，通過大量的實際案例，對人工智能的商業應用落地進行了詳細介紹。總之，本書立足于時代發展，以豐富的案例向讀者介紹人工智能的落地應用，力求為從事人工智能業務的企業提供借鑒。本書適合所從事工作與人工智能相關的企業管理者、專家、創業者及高等院校相關專業的師生閱讀。

·11.8萬字

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自適應和反應式機器人控制：動態系統法

本書主要介紹如何通過動態系統學習控制律，從而使機器人具備實時反應能力。本書首先介紹機器人學習數據的收集方法，然后重點講解使用動態系統學習控制律的核心技術，使用動態系統進行軌跡規劃的方法，以及使用動態系統進行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應用示例，包括機械臂、擬人手和仿人機器人的全身控制等。本書要求讀者熟悉關于機器人控制的基礎知識，并熟悉機器學習、統計、優化以及動態系統等相關內容，適合作為高等院校機器人控制方向的研究生課程教材，也適合相關領域的技術人員參考。

·20.3萬字

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Python元學習：通用人工智能的實現