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本書遵循循序漸進、深入淺出的理念，引領讀者夯實相關基礎知識，掌握傳統(tǒng)目標檢測方法，再逐步過渡到深度學習的基本概念及分類用法，進而深入講解目標檢測的兩階段深度學習方法、一階段學習方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學習方法、以YOLO系列為代表的一階段學習方法等，層層揭開深度學習用于目標檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

·9.1萬字

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AI改變設計 : 人工智能時代的設計師生存手冊

我們是否會被人工智能取代？我們要如何在人工智能時代下成為更好的設計師？這正是作者寫這本書的目的。希望通過這本書，能為大家深入淺出地講解現(xiàn)在的人工智能是什么，尤其是為沒有開發(fā)經驗的設計師講解清楚人工智能的歷史背景和現(xiàn)有技術；再結合一些人工智能和設計的案例，讓大家清楚現(xiàn)在和未來我們能做什么、怎么做；最后通過對一些跨界設計師的采訪，希望能給大家?guī)硪恍﹩l(fā)。

·11.1萬字

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駕馭ChatGPT：學會使用提示詞

本書主要介紹了ChatGPT和AI作畫提示詞的寫作技術，不僅包括如何利用角色扮演、具體翔實和舉例提示等原則寫出高效、有趣的提示詞，如何將提示詞應用于提升效率、創(chuàng)意思考和加速學習，還包括思維鏈技術、工具調用、程序調用、使用LangChain庫構建應用等進階內容。本書有大量應用示例，可讀性極強，適合對自然語言處理、機器學習和人工智能等領域感興趣的讀者閱讀。無論是初學者還是從業(yè)者，都能通過本書全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作畫提示詞。

·6.3萬字

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機器學習實戰(zhàn)：模型構建與應用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創(chuàng)建不同應用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務的場景。

·12.4萬字

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MATLAB在電子信息工程中的應用

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎知識和電子仿真技術，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內容涉及MATLAB基礎知識、MATLAB常用語法、Simulink應用、控制系統(tǒng)數學模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統(tǒng)中的應用、數字信號處理在MATLAB中的實現(xiàn)、濾波器模型、MATLAB在通信系統(tǒng)中的應用及示例、通信系統(tǒng)的評估及MATLAB示例等。

·14.9萬字

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AI游戲開發(fā)和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現(xiàn)得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優(yōu)化理論和系統(tǒng)工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

·7.8萬字

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機器學習與學習資源適配

本書針對學習者在選擇合適的學習資源時所面臨的學習資源問題，利用深度學習技術分別對學習者模型、學習者的反饋信息、學習者的社交關系和學習資源的知識圖譜等方面的內容進行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評估了所提出的學習資源適配模型，并實現(xiàn)和開發(fā)了學習資源適配服務平臺，從理論和實證研究相結合的角度對學習資源適配技術進行了系統(tǒng)性的研究。本書圖文并茂，既有詳細的模型算法圖，又有嚴謹的公式推導和實驗驗證，所構建的模型能夠有效的提高學習資源適配的準確率，使學習者在進行在線學習過程中，獲得更加個性化的學習體驗，以此提高學習者的學習體驗和學習效率，具有一定的理論研究價值和較高應用可行性。

·11.2萬字

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精通ROS機器人編程（原書第3版）

本書提供了實用且易于理解的示例，對ROS機器人編程的高級概念進行了全面的介紹。本書首先介紹用ROS進行機器人編程所需的基本概念和ROS框架，討論了如何用運動規(guī)劃庫和ROS導航棧對機器人進行仿真和交互，還討論了ROS插件、控制器和節(jié)點、各種ROS接口（如何把I/O開發(fā)板、傳感器和執(zhí)行器等與ROS連接起來），以及如何用ROS和ROS-Industrial對復雜機器人進行仿真。最后，本書介紹了ROS的故障排除和最佳實踐。

·15.5萬字

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焊接機器人基本操作及應用

本教材內容針對于松下機器人YA-1NC/YA—1PC/YA—1QC/YA—1RC/YA—1SC系列(機器人本體：VR2/TA/TB、控制裝置：WG/G2/GXP)，圍繞著從認識到熟練操作機器人為目的，結合CO2/MAG弧焊機器人的應用這一主題，通過各類圖片、圖表等資料，對機器人的基本概況、編程方法與焊接應用進行了較為全面的講解。

·6.6萬字

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基于機器學習的數據缺失值填補：理論與方法

這是一部講解如何基于機器學習技術實現(xiàn)數據缺失值填補的專著，與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學的缺失值填補方法相比，效率上得到了較大的提升。作者基于多年的研究和實踐成果，創(chuàng)新性地提出了基于神經網絡的缺失值填補方法和基于TS模型的缺失值填補方法。全書共8章，可分為4個部分。第一部分（第1~3章）：首先介紹缺失值填補領域的缺失數據機制、基本概念、性能度量等基礎知識，隨后詳細闡述目前基于統(tǒng)計學、機器學習的缺失值填補理論與方法。第二部分（第4~5章）：對目前神經網絡在缺失值填補領域的研究成果進行歸納總結，并從網絡模型、填補方案角度闡述神經網絡填補方法的設計及應用。第三部分（第6~7章）：詳細介紹面向不完整數據的TS建模過程，隨后通過特征選擇算法處理TS建模中的特征冗余問題，并從前提參數優(yōu)化和結論參數優(yōu)化兩個角度改進TS模型。第四部分（第8章）：以缺失值填補方法在我國貧困問題研究中的應用為例，展現(xiàn)缺失值填補方法的現(xiàn)實意義。

·16.6萬字

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量子機器學習及區(qū)塊鏈技術導論

機器學習是人工智能發(fā)展和研究過程中最受重視和應用最廣泛的方向之一，與人工智能并行發(fā)展的量子計算，其被廣泛關注的領域之一是量子機器學習。量子計算給現(xiàn)代密碼體制帶來了巨大的沖擊，而建立在現(xiàn)代密碼體制基礎之上的區(qū)塊鏈技術也將受到影響。基于量子密碼體系的區(qū)塊鏈，即量子區(qū)塊鏈系統(tǒng)便是一種探索。本書主要對機器學習、深度學習、區(qū)塊鏈和量子計算技術及其應用進行全面介紹，主要內容包括機器學習基礎、量子信息與量子計算基礎、量子計算與機器學習、區(qū)塊鏈技術基礎、區(qū)塊鏈技術應用、量子區(qū)塊鏈初探。

·10.4萬字

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你好中小學人工智能

本書是一本體系完整、綜合全面介紹中小學人工智能相關內容的書籍。本書涉及人工智能的歷史與發(fā)展，中小學人工智能戰(zhàn)略定位、課程體系建設、計算思維，編程、機器人、知識工程、搜索算法、機器學習、深度學習、人工智能+X、人工智能對教育賦能、人工智能道德倫理與法律以及人工智能未來發(fā)展的展望等相關內容。本書可以作為中小學教師教授人工智能課程的輔助書籍，也適合對中小學人工智能教育感興趣的廣大讀者閱讀使用，還可以作為廣大讀者系統(tǒng)了解人工智能相關知識的參考用書。

·18.7萬字

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生成對抗網絡入門指南

生成對抗網絡毫無疑問是2018年最熱門的人工智能技術之一，被美國《麻省理工科技評論》評選為2018年“全球十大突破性技術”。《生成對抗網絡入門指南》是一本結合基礎理論與工程實踐的入門型書籍，深入淺出地講解了生成對抗網絡的各類模型以及技術發(fā)展。本書面向機器學習從業(yè)人員、在校相關專業(yè)學生以及具備一定基礎的人工智能領域愛好者。通過本書的學習，能夠了解生成對抗網絡的技術原理，并通過書中的代碼實例深入技術細節(jié)。本書共分10個章節(jié)，其中前半部分分別介紹了目前研究領域已經較為成熟的生成對抗網絡模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結構的生成對抗網絡變種。本書后半部分介紹了生成對抗網絡在文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成以及其它應用中的研究與發(fā)展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上人工智能技術的潮流，成為AI時代的先行者。

·8.9萬字

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AI加速器架構設計與實現(xiàn)

這是一本講解NPU硬件架構設計與技術實現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領域15年的軟硬件工作經驗融會貫通，將四代NPU架構設計經驗融為一體，將端側和云側NPU架構合二為一，總結并提煉出本書內容。本書主要討論神經網絡硬件層面，尤其是芯片設計層面的內容，主要包含神經網絡的分析、神經網絡加速器的設計以及具體實現(xiàn)技術。通過閱讀本書，讀者可以深入了解主流的神經網絡結構，掌握如何從零開始設計一個能用、好用的產品級加速器。通過閱讀本書，你將：透徹理解與深度學習相關的機器學習算法及其實現(xiàn)；學會主流圖像處理領域神經網絡的結構；掌握加速器運算子系統(tǒng)和存儲子系統(tǒng)的設計；摸清加速器設計中遇到的具體問題及其解決方法；了解NPU架構需要考慮的控制通路和數據通路。

·6萬字

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ABB工業(yè)機器人應用技術

本書以ABB工業(yè)機器人為研究對象，分認識工業(yè)機器人、工業(yè)機器人基本操作、工業(yè)機器人現(xiàn)場編程和工業(yè)機器人日常維護四個模塊進行介紹。通過詳細的圖解實例對ABB工業(yè)機器人的操作、編程、日常維護與保養(yǎng)等相關的方法與功能進行講述，讓讀者了解工業(yè)機器人，并且能夠掌握獨立完成操作、編程、維護保養(yǎng)作業(yè)相關的具體操作方法。

·3.2萬字

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ROS機器人項目開發(fā)11例（原書第2版）

本書涵蓋新的ROS發(fā)行版中的項目——ROSMelodicMoreniawithUbuntuBionic（18.04）。從基本原理開始，本書向你介紹了ROS-2，并幫助你了解它與ROS-1的不同之處。你將能夠在ROS中建模并構建工業(yè)移動機械手臂，并在Gazebo9中進行模擬。然后，你將了解如何使用狀態(tài)機處理復雜的機器人應用程序，以及一次處理多個機器人。本書還向你介紹了新的、流行的硬件，如Nvidia的JetsonNano、華碩修補板和BeagleboneBlack，并允許你探索與ROS的接口。

·12.8萬字

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PaddlePaddle深度學習實戰(zhàn)

本書由百度旗下“深度學習技術及應用國家工程實驗室”、百度技術學院聯(lián)合北航人工智能專家共同撰寫，行業(yè)實踐與學術理論兼顧。百度公司總裁張亞勤博士、李德毅院士、百度高級副總裁/AI技術平臺體系總負責人王海峰博士等行業(yè)領袖重點推薦。PaddlePaddle憑借上手容易、運行效率高、支持私有云等優(yōu)勢，受到越來越多的公司和個人開發(fā)者的青睞。本書從實戰(zhàn)角度出發(fā)，旨在幫主讀者掌握在真實的生產環(huán)境中需要的開發(fā)技能。本書既詳細描述了神經網絡的各個細節(jié)，也深入講解了算法性能優(yōu)化的思路和技巧，旨在幫助讀者深入理解深度學習的精髓。

·10.5萬字

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深度學習視頻理解

視頻理解是計算機視覺和深度學習的一個重要分支。本書對視頻理解的3個重要領域進行介紹，對于每個領域，本書不僅解釋了相關算法的原理，還梳理了算法演進的脈絡。全書共分6章，第1章簡要介紹視頻行業(yè)的發(fā)展歷程；第2章回顧經典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動作識別的重要算法；第5章介紹時序動作定位的重要算法；第6章介紹視頻Embedding的重要算法。最后總結了常用的一些視頻處理工具。本書既適合高等院校人工智能相關專業(yè)的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統(tǒng)、搜索引擎和計算廣告等領域的研究人員和從業(yè)者參考。

·13.2萬字

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智能優(yōu)化算法：基于生物行為模型的案例分析與設計

本書從生物建模機理、算法設計和工程應用層面針對典型的生物覓食行為啟發(fā)式計算方法進行研究，取得了具有創(chuàng)新性和應用價值的成果，所提出的改進策略和優(yōu)化方法對于拓展相關領域的研究、指導實際應用都將具有一定的借鑒意義，可為從事相關智能優(yōu)化方法研究的科研工作者提供可借鑒的理論指導。

·3.6萬字

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機器學習與Python實踐

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域.本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機器學習的基礎知識；第2部分（第4～10章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3部分（第11～16章）為進階知識，內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監(jiān)督學習、概率圖模型、規(guī)則學習以及強化學習等.每章都附有習題并介紹了相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

·11.9萬字

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基于深度學習的目標檢測原理與應用