本书从祖先的“仿生”入手，到机器“仿人”，到人工智能技术在人们生活中的应用，集科技与生活于一书，分为八个话题，图文并茂地向读者介绍以“灵性”为核心的“人工智能”基础科学知识，讲述作为世界第一梯队的中国科技工作者在人工智能领域取得伟大成就背后的故事。本书主要讲述民用人工智能技术的基本情况，能够激发读者的阅读兴趣，引领读者了解人工智能，展现了在国家强盛、科技发达的背景下，中国人工智能迅猛发展的宏伟蓝图。

本书系统阐述了智能算法在波束形成设计、波达方向估计与声源定位中的应用。全书分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物进化智能算法、群体智能优化算法和深度学习等的原理、方法及实现框架，宽带波束形成、稳健自适应波束形成、混响背景下波束形成的设计原理与方法，以及宽带信号波达方向估计与近场声源定位算法，也给出了智能算法在波束形成器设计、波达方向估计和声源定位中的应用实例。
本书内容涉及较广，在内容组织上力求系统、科学、合理，特别注重逻辑性，介绍由浅入深，便于自学。本书可作为人工智能、

本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。 本书可以作为高等学校数据科学与大数据技术或人工智能相关专业的教材，也可作为深度学习爱好者的自学

本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势，全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景，详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局，并辅之以大量生动有趣的案例，深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景，旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。
全书分为五个部分，共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变，阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景；第二部分重点剖析AIGC产业现状与生态图谱，以及AIGC产业的发展机遇、挑战与未来趋势；第三部分着

《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。 全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景；第八章主要关注AIGC在法律和道德上可能存在的争议与问题；第九章对AIGC技术进行了总结与

本书介绍了人工智能标准研究的必要性、思路和方法，并通过人工智能发展历史、现状、关键技术及其在工业中应用存在的问题剖析出制定人工智能标准的重要性，分析了人工智能标准研究的现状、成果以及应用情况，并给出了工信部已经发布或者正在制定的人工智能重点标准，最后介绍了我国人工智能标准化研究面临的挑战及下一步工作建议。

本书是2020年上海老年教育教材研发丛书之一，旨在帮助老年人快速了解当今人工智能的基本知识和应用现状，从而更好地融入智慧共享的新型数字生活。本书共分为四章，不仅深入浅出地介绍了人工智能的发展简史及日常生活中各种高科技场景背后的人工智能技术，还细致地介绍了老年人可主动体验的人工智能产品及服务和人工智能技术在各行各业中的应用。在写作风格上，本书力求贴近老年人的实际生活，语言生动，通俗易懂，融科学性、知识性、趣味性于一体；在呈现形式上，本书图文并茂，符合老年人的认知规律和心理特点，尽量从熟悉的场景引入

本书全面介绍了统计机器学习的主要算法，内容涉及多元线性回归、对数线性回归、逻辑斯蒂回归、岭回归、Lasso回归、判别分析和聚类分析等传统方法，也涉及支持向量机、深度神经网络以及集成学习等比较热门的算法，并给出相应算法的R语言实现。本书还给出了向量和矩阵函数求导以及拉格朗日对偶等数学基础，便于读者理解相关算法推导。 本书可以作为统计机器学习等相关专业的教材和参考书，也可供从事相关领域研究的人员参考。

《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经

本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras，从新手的角度出发，详细讲解Keras的原理，力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章，主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化，以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂，从基本原理到案例应用、从基础算法到对复杂模型的剖析，让读者在循序渐进的学习中理解Keras。 本书可作为高等院校计