深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架DeZero。DeZero 是本书原创的框架，它用最少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架，在此过程中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。

本书沿袭《深度学习入门：基于Python 的

《机器学习中的标记增强理论与应用研究》由东南大学计算机科学与工程学院助理研究员徐宁撰写。全书聚焦标记端多义性这一当今机器学习领域的热点问题，针对学习过程中不可避免的信息损失这一突出问题，提出了标记增强的概念，以期在不增加额外数据标注负担的前提下，挖掘训练样本中蕴含的标记重要性差异信息，将逻辑标记转化为标记分布。

《机器学习中的标记增强理论与应用研究》共六章：
第1章绪论，介绍了全书的研究背景和研究内容。
第2章标记增强研究进展，介绍了标记增强的研究进展。
第3章标

本书系统介绍了机器学习常用算法及其应用，在深入分析算法原理的基础上，结合当前热门应用场景，向读者展现了机器学习算法的综合应用，带领读者进入机器学习领域，开启人工智能行业的大门。 全书共 21 章，分为 3 部分。第 1 部分介绍机器学习基础算法，包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SVM、随机森林、朴素贝叶斯、PCA 降维等，针对每个算法给出应用案例，让读者既掌握算法原理，又能够使用算法解决问题。第 2 部分是机器学习基础算法综合应用，通过学生分数预测、自闭症患

本书讲解了经典的高级机器学习算法原理与知识，包括常见的监督学习、无监督学习、概率图模型、核方法、深度神经网络，以及强化学习等内容，同时更强调动手实践。所有算法均利用PyTorch计算框架进行实现，并且在各章节配备实战环节，内容涵盖点击率预估、异常检测、概率图模型变分推断、高斯过程超参数优化、深度强化学习智能体训练等内容。
本书附赠所有案例的源代码及各类学习资料来源，适合具有一定编程基础的人工智能爱好者学习，也是相关从业者和研究人员的学习指南。

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。
本书可以作为理工科大学相

《Python机器学习项目实战》引领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念!使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。要想掌握机器学习，需要有优质的范例、清晰的讲解和大量的练习。本书完全满足这三点! 本书展示了现实、实用的机器学习场景，并全面、清晰地介绍了机器学习的关键概念。在学习本书的过程中，读者将会完成一些引人入胜的项目，比如使用线性回归预测汽车价格，部署客户流失预测服务等。读者将**算法，学习在无服务器系统上部署机器学习应用，以及使用Kubern

至少从 20 世纪 50 年代起，人们就开始大肆宣传可能很快就会创造出一种能够与人类智能的全部范围和水平相匹配的机器。现在，我们已经成功地创造出了能够解决特定问题的机器，其准确度达到甚至超过了人类，但我们仍然无法获得通用智能。这本书想和大家探讨一下还需要做什么样的努力才能不仅获得专用智能，还能获得通用智能。
如果读者对智能感兴趣，想了解更多关于如何建造自主机器的知识，或者担心这些机器突然有一天会以一种被称为“技术奇点”的方式统治世界，请阅读本书。

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本书全面介绍人工智能的基本理论、技术及应用。全书共10章，主要内容包括人工智能概论、知识表示与知识图谱、确定性与不确定性推理、搜索策略、遗传算法、群智能算法、人工神经网络、机器学习与深度学习、专家系统、自然语言理解，附录部分给出了实用性强的12个实验。本书强调人工智能知识的基础性、整体性、综合性和广博性，使学生掌握人工智能的主要思想和应用人工智能技术解决专业领域问题的基本技术，培养创新精神。 本书的适用对象广泛，可作为高等学校各专业人工智能基础课程的教材，也可供对人工智能技术感兴趣的广大读

本书旨在帮助读者深入理解嵌入式系统的体系结构、软硬件工作原理，嵌入式系统设计和软件开发所需的基础知识和思维方法，以及嵌入式系统互联(即物联网)的基础知识和编程应用。在内容组织方面，本书分为四大部分，分别为导论(第 1 章)、嵌入式系统的基本原理(第 2～3 章)、嵌入式系统设计(第 4～6 章)、嵌入式系统互联(第 7～8 章)。本书将课内理论讲解结合课内验证和课外实践，不仅理论知识覆盖较全，而且重视实践验证和应用，提供大量动手实践和验证的环节，理论知识的应用场景始终以自制开源板的应用为线索。

为实现人工智能实用型人才的培养，本书以迈进人工智能领域的高效学习路径为切入点，目标是让读者快速进入人工智能的世界，成为一名人工智能应用的开发者。本书切入日常工作与生活场景，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，利用高效可复用的Python代码进行人工智能算法实现及可视化，让读者从中学到一些核心的“人工智能+”应用开发技术，如分类、预测及推荐等。本书通过“原理简述—问题实例—实际代码—运行效果”方式介绍每个人工智能应用的开发方法，使读者能够边学边用，通过代码的实现加深对人工智能算法的理解。本书具有