《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。
《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。你将了解很多软件工程技术，例如对原型进行实验和实施模块化设计，从而产生弹性架构和一致的跨团队沟通。基于作者丰富的经验，本书中的每一种方法都被成

本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识，为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章，其中，第1～4章为理论部分，第5～13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容，以及TensorFlow开发框架的搭建和使用；应用部分设置了多个项目案例，并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码，使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。 本书采用项目驱动的编写方式，做到了理论和实践的结合。每个项目案例都提供配套的数据源文件和源代码文件，使读者可以直接感受案例效果。读者也可以

本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。
本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，

阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。
《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和

本书基于卷积神经网络和图像识别方法，介绍了PyTorch和PaddlePaddle两种框架，并结合移动机器人讲解了具体的开发过程。书中所用的硬件平台，带有两个摄像头传感器，为机器人和无人驾驶车辆多摄像头导航提供了理论指导。书中提到的模拟沙盘，正是机器人作为园区巡检或无人配送实例的缩影。通过基于理论的实践，本书不局限于具体的平台和场景，可以作为实现深度学习的通用化方法。本书源于工程化实践，抽象为具体方法和案例，为学习基于深度学习的机器人技术提供了指南。

本书汇集了作者从业多年来为体验设计师、交互设计师解答过的疑问, 以及个人的成长经验, 内容包括四大部分: 设计思考、工作经验、应聘建议和生活感悟, 既传授了专业的、扎实的体验设计方法, 又分享了职场上的一些必备技巧。好的问题见微知著, 好的回答授人以渔。希望这些回答可以帮助更多的读者走出疑惑、延伸视野、拓展思维。

《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有小清爱提问在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读

ChatGPT的发布被业界认为是通用人工智能的iPhone时刻，标志着自然语言处理领域新时代的到来。本书将由浅入深地为广大读者介绍ChatGPT的基础概念、底层原理，不同场景下的运用实践技巧，行业生态中热门的应用，并适度展望多模态下的通用人工智能应用前景。最后，本书以群聊和文档问答两个具体场景的开源项目为例，演示讲解如何使用ChatGPT API、向量数据库和LangChain工具集，开发构建自己的ChatGPT应用。希望本书能为读者深入了解ChatGPT的应用和潜力提供全面的指导和参考，激发更

计算神经科学作为脑科学与人工智能之间的桥梁，是一门高速发展的新兴交叉学科。本书采用理论与实践结合的方式为读者讲述计算神经科学的基础知识。它从基础的数学和物理原理出发，详细介绍了各类神经元模型、突触模型，以及具有不同结构和功能的网络模型，如兴奋—抑制平衡网络、决策网络、连续吸引子网络、库网络等。本书不仅讲解了理论知识，还基于BrainPy（专门针对计算神经科学设计的编程框架）提供了实践代码，使读者能够动手模拟和分析神经系统的行为和性质。本书既可以作为计算神经科学的教材，也可以作为对该领域感兴趣的读

本书共9章，内容包括近年来作者在Clifford代数上的模糊运算与时标上Clifford代数的紧几乎自守函数理论及应用方面的最新研究成果，主要包括概周期时标上的紧几乎自守函数的定义及基本性质，在Clifford代数上的模糊运算的定义及相关性质以及时标上Clifford值神经网络系统的概周期解、伪概周期解、加权伪概周期解、几乎自守解的存在性问题方面的应用。