在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，创造力也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人ChatGPT的出现，无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造，从PGC、UGC到AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。本书将结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科

本书是近年来作者对混合智能系统研究成果及经验的总结。本书界定了混合智能系统的研究范围和研究层次，给出了混合智能系统的概念。以设计科学的思想为基础，以基于案例推理的混合智能系统技术选择为核心，依据“从定性到定量综合集成研讨厅”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系统构造方法。在对串型混合智能系统、并型混合智能系统、反馈型混合智能系统、内嵌型混合智能系统、混联型混合智能系统的应用特点进行分析的基础上，对基于案例推理的混合智能系统构造方法进行了实证研究，并将混合智能系统引入商务智能的应用中。最后对

本书重点分析非线性时滞系统的迭代学习控制方案设计及其稳定性分析问题。内容包括：不确定时变参数化非线性时滞系统迭代学习控制、非参数化非线性时滞系统迭代学习控制、控制方向未知的非线性时滞系统迭代学习控制、基于观测器的非线性时滞系统迭代学习控制、机械臂系统自适应迭代学习控制等。

本书从语义匹配的角度解决搜索引擎和推荐系统的关键痛点，为构建解决语义匹配问题的深度学习模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推荐中的语义匹配问题，以及近年来的研究进展。第2章介绍传统匹配模型，包括潜在空间模型。第3章介绍深度学习技术在构建匹配模型时的应用。第4章和第5章分别介绍用于搜索和推荐的深度匹配模型，并将当前的深度学习解决方案分为两类：表示学习方法和匹配函数学习方法。第6章对全书内容做了总结，并为读者指明进一步学习的方向。

本书适合对深度学习感兴趣的各类读者，包括

2019年我社联合南京大学人工智能学院出版了国内外率先公开出版和发表的人工智能本科专业教育培养体系，在国内人工智能教育领域起到了很好的引领和示范作用，有效推动了中国人工智能高等教育的发展。经过3年多的探索和实践，南京大学完成了一整轮本科和研究生培养方案的修订，准备集结出版这本AI人才培养体系的第2版，一方面对原有的AI本科体系进行了调整，另一方面是新设了AI方向研究生培养的内容，使得体系更加系统化和全面化。

本书从原理和实战两个维度对GAN进行了全面讲解。 全书一共12章，分为两个部分： 第一部分（第1-5章） 原理篇 对生成模型，以及GAN的优化、训练、评估、可视化、结构等原理性内容进行了详细讲解。 第二部分（6-12章） 实战篇 这部分对GAN的主要应用场景的实战性内容进行了讲解，包括图像生成、风格迁移、图像增强、图像分割、目标检测、对抗攻击、语音生成等场景下的GAN实战进行了讲解。

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使用TensorFlow为多个移动平台构建智能深度学习和强化学习应用程序。
本书涵盖了10余个由TensorFlow提供支持并从头开始构建的完整iOS、Android和树莓派应用程序，可在设备上离线运行各种TensorFlow模型：从计算机视觉、语音识别和自然语言处理到生成对抗网络以及AlphaZero（如深度强化学习）。你将学习如何使用或再训练现有的模型、构建模型以及开发能运行这些模型的智能移动应用程序，并通过分步教程快速掌握如何构建此类应用程序，同时学会利用大量宝贵的故障排除技巧来避免

本书主要介绍了线性表、栈与队列、递归、搜索和排序、树、图等常用的数据结构和算法的概念和最基本的应用。本书引入了各种各样的生活知识来类比，并充分运用图形语言来体现抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法逐行分析、多算法比较。

本书讲述如何快速利用无服务器计算和基于云的人工智能服务的能力。介绍基础知识后, 将带你领略第一个实际操作的无服务器人工智能项目: 一个可识别任意网页图像的系统。在本书中, 你将探索用于图像分析的Amazon Rekognition工具、云基础设施部署、爬虫服务和简单API等技术。掌握这个有趣项目中的概念和技能后, 你将着手构建一个无服务器的应用程序, 它使用基于云的人工智能工具, 如基于AWS Transcribe和Polly来实现“语音-文本”双向转换功能, 基于Lex来创建交互式聊