本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语

随着云计算、大数据等的快速发展，越来越多的组织用信息化手段进行流程管理。如何提升流程执行的智能化程度、动态性和柔性，以提高对非标准业务的管理效率，是流程管理面临的一个重要问题。 本书基于流程管理系统积累的日志，提出了3种流程管理的工作流活动推荐方法，分别为基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法，并介绍了一种流程信息的可视化算法，实现了一个可视化原型系统。 本书结构清晰，文字流畅，图文并茂，适合从事流程管理系统研究的读者阅读，也适合作为

本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇，第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括基础序列模型和模型预训练；第三篇主要介绍深度学习在模型优化上的进展，包括模型优化方法。 通过阅读本书，读者可以深入理解主流的深度学习基础算法，搭建起自己的知识体系，领会算法的本

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

人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和行为习惯，也对很多领域和行业造成了影响。本书共3篇，认知篇介绍了人工智能的理论知识与发展现状，详细讲述人工智能与5G、物联网、区块链等技术的融合；价值篇主要讲述了人工智能的价值，分析其为生活、社会、商业、医疗带来的变革；场景篇从服务场景、工作场景、教育场景、营销场景入手介绍人工智能的应用，为读者提供应用指导。如今，人工智能已成为不可逆转的趋势。本书向读者阐述与之相关的知识，并且告诉读者应该如何跟上潮流。总之，本书是一本不可多得的实战书，不仅具备很

《AI可解释性（Python语言版）》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术，使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型：线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。
随着机器学习的发展，如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务(医疗、法律和金融等等)。虽然智能体的设计原则已被理解，但目前的大多数深度学习模型对人类理解而言是“不透明的”。《AI可解释性(Python语言版)》从理论和实践的角度填补了这个新兴主题文献方

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。

作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分 ：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业中对海量数据应用算法，涵盖了从算法原理，到模型搭建、优化以及最佳实践等诸多内容。

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

本书基于嵌入式人工智能开发板EAIDK-310和嵌入式虹膜门禁系统EAIDK-310-P20实验平台, 使用Qt和PyQt作为界面设计和运行框架, 通过在嵌入式Linux系统中使用Python和C++语言编写程序代码, 实现视频采集、物体分类、人脸识别、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取与匹配、虹膜图像采集与定位显示、虹膜识别门禁系统、智能音箱等实践案例。本书重实践、重应用、重开发、重创新, 以人工智能主流应用场景落地为导向、以强化学生应用能力的培养为目标, 详细阐述解决实际问题的前沿技