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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展。本書面向機器學習從業人員、在校相關專業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。本書共分10個章節，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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智能硬件產品：從0到1的方法與實踐

本書講述了智能硬件產品從0到1需要的方法和技術。內容涵蓋識別市場機會、細分市場、市場分析、產品定位、定義產品需求、定義需求優先級、產品概念生成、產品概念選擇、產品概念測試、產品設計、構建產品原型、可用性測試、智能硬件相關法規與認證、產品發布等。

·26.4萬字

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AI加速器架構設計與實現

這是一本講解NPU硬件架構設計與技術實現的著作。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；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和存儲子系統的設計；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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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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ABB工業機器人應用技術

本書以ABB工業機器人為研究對象，分認識工業機器人、工業機器人基本操作、工業機器人現場編程和工業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工業機器人的操作、編程、日常維護與保養等相關的方法與功能進行講述，讓讀者了解工業機器人，并且能夠掌握獨立完成操作、編程、維護保養作業相關的具體操作方法。

·3.2萬字

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自然語言處理導論

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學、計算機科學、機器學習等多學科內容。本書主要包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。基礎技術部分主要介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術部分主要介紹自然語言處理應用任務和相關技術，主要包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機器學習的自然語言處理模型的穩健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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ROS機器人項目開發11例（原書第2版）

本書涵蓋新的ROS發行版中的項目——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

本書由百度旗下“深度學習技術及應用國家工程實驗室”、百度技術學院聯合北航人工智能專家共同撰寫，行業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、支持私有云等優勢，受到越來越多的公司和個人開發者的青睞。本書從實戰角度出發，旨在幫主讀者掌握在真實的生產環境中需要的開發技能。本書既詳細描述了神經網絡的各個細節，也深入講解了算法性能優化的思路和技巧，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的發展歷程；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的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統、搜索引擎和計算廣告等領域的研究人員和從業者參考。

·13.2萬字

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智能優化算法：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式計算方法進行研究，取得了具有創新性和應用價值的成果，所提出的改進策略和優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、半監督學習、概率圖模型、規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

人工智能重塑世界（第2版）

人工智能是引領未來的新興戰略性技術，可以在推動新一輪科技革命和產業變革的過程中產生深刻影響。本書深度解讀了人工智能的概念、技術架構，以及生成式人工智能的邏輯與應用；全面解析了人工智能在醫療、生活、金融、教育、媒體、安防、汽車、工業制造等行業的融合應用與發展；同時深入剖析了人工智能的創業前景，以及人工智能時代的教育和自我成長的方式。全書內容通俗易懂，旨在使讀者了解人工智能的本質、核心技術、應用情況等相關知識，為更好地迎接并把握智能時代做好準備。本書既適合對人工智能感興趣、想全面了解人工智能的人士閱讀，也可以作為各大院校相關專業課程的參考用書。

·17.6萬字

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新一代人工智能：無代碼人工智能開發平臺實踐

本書是人工智能和機器學習領域專家多年實踐的結晶。它深入淺出地講解了無代碼人工智能開發平臺實踐，可以激發讀者對人工智能的興趣、學習人工智能知識、明確人工智能要素、掌握人工智能應用流程，并在學習和工作中不斷拓展人工智能的應用領域，探索新的人工智能落地應用場景。本書首先介紹了人工智能和無代碼人工智能平臺EasyDL的基本用法，涉及圖像智能分析、文本智能分析、語音智能分析、EasyDLOCR等；然后，重點闡釋了人工智能模型調用、人工智能模型部署方面的內容；最后，分析人工智能在各個領域的應用案例并介紹相關的學科競賽。本書不僅可以作為高等院校各專業的人工智能通識教育教輔，而且可以作為計算機類、人工智能類專業低年級本科學生的入門教輔。此外，本書也可以作為人工智能比賽參賽人員及對人工智能感興趣人員的參考書。

·11.3萬字

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TensorFlow機器學習

TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領域研究和應用的熱門對象。本書主要介紹如何通過TensorFlow來構建真實世界的機器學習系統，旨在讓讀者學以致用，能盡快地上手項目。本書的特色是通過實例來向讀者介紹TensorFlow的經典知識。本書共有12章，包含手寫識別器、貓狗分類器、翻譯器、文本含義查找、金融中的機器學習、醫療應用等多個實例，完整地向讀者展示了實現機器學習應用的全流程。本書適合想要學習、了解TensorFlow和機器學習的讀者閱讀。如果讀者知道基本的機器學習概念，并對Python語言有一定的了解，那么能夠更加輕松地閱讀本書。

·7萬字

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人工智能：數據與模型安全

本教材聚焦學術前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數據和模型，對人工智能領域安全問題以及相關攻防算法展開系統全面、詳細深入的介紹。本教材可以幫助學生充分了解人工智能數據與模型所面臨的安全風險，學習基礎的攻防理論，掌握關鍵的攻防技巧。

·23.9萬字

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移動機器人自主控制

移動機器人自主控制不僅是機器人領域的重要問題，也是人工智能研究中的熱點課題之一。本書首先系統介紹移動機器人的結構和特點，以及移動機器人自主控制的關鍵技術等內容；然后詳細研究人工智能理論與方法在移動機器人導航、路徑規劃、機器人視覺、環境感知、同步定位與建圖、多機器人協作等方面的具體解決思路，并給出實驗結果和分析；最后介紹移動機器人自主控制的進展。

·16.7萬字

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計算社會學：系統應用篇

自2009年至今，計算社會學步入了發展的黃金時期。多學科的深度交叉融合，以人工智能為代表的數據科學方法的快速發展以及跨空間、多模態數據的快速富集等都使得計算社會學得到蓬勃發展，讓社會科學研究呈現出嶄新面貌，為解釋人類行為、群體認知、社會演化等提供了重要的理論和方法支撐。本書采用漸進式的組織思路，以人工智能的經典模型為基礎理論支撐，從社交網絡分析、網絡動力學、社交媒體挖掘與社群智能三個維度進行延伸，圍繞典型應用系統梳理計算社會學的代表性應用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學、社會學、人工智能、復雜網絡、統計學和自然語言處理等多學科的專業概念，突出社會計算學近年來的研究成果和關鍵技術突破。本書為人工智能與社會科學交叉融合提供了系統性的理論框架、方法體系與應用闡釋，是研究人員、專業人員以及工程、計算、AI、互聯網等領域的技術人員不可或缺的參考資料，同時也可作為相關領域的高年級本科生和研究生的教材。

·24.6萬字

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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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深入理解XGBoost：高效機器學習算法與進階

本書主要介紹：XGBoost相關的機器學習基礎算法；XGBoost安裝編譯與簡單使用；XGBoost的實現原理與理論證明；XGBoost基于CPU多線程的實現以及分布式訓練方法；剖析XGBoost源碼，從代碼層面洞徹XGBoost的實現原理，以及XGBoost的應用與調優，通過典型示例為讀者提供使用參考，掌握實戰技能。通過閱讀本書，不僅能使讀者理解XGBoost的原理，將XGBoost應用到業務場景中，更能從源碼的角度深入學習XGBoost的并行化和分布式實現等優化技術，以更短的時間訓練出高準確度的模型，使XGBoost成為學習和工作中的一把利劍。

·16.2萬字

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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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