本书是《Scikit-learn机器学习详解》（潘风文编著）的进阶篇，讲解了Sklearn（Scikit-learn）机器学习框架的各种高级应用技术，包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、异常检测、管道、 信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级配置。通过本书的学习，读者可快速掌握Sklearn框架的高级知识，迈入人工智能殿堂的大门。本书适合有志于从事机器学习、人工智能技术开发的人员或爱好者使用，也可作为相关专业的教材。

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

本教材可以作为人工智能学科相关的机器学习技术的入门教材, 目的不在于覆盖机器学习技术的所有知识点, 而是介绍机器学习的常用算法及其应用, 使读者了解机器学习的基本构成及不同场景下使用何种机器学习算法。为了增强实践效果, 本教材引入了多个基础技术案例及综合实践案例, 以帮助读者了解机器学习涉及的基本知识和技能。

深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支，经过短短十几年的发展，已经在计算机视觉与图像处理、自然语言处理等领域取得令人瞩目的成就。本书作为深度学习方面的专门书籍，融合了机器学习、人工神经网络和深度学习的相关概念，并且从信号处理视角呈现了深度学习背后的几何学原理，以便从统一的角度去深化理解深度学习的主要模型和算法，从而更好地用于指导理论分析和实践开发。全书分为三个部分，共14章。第1～4章为第一部分，主要介绍机器学习基础知识，包括向量空间、矩阵代数、凸优化等数学预备知识，以及支持向量机、核回

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。

本书以人工智能下的大数据时代为背景, 从数据素养、数据分析基础、统计分析、机器学习多个维度全面系统地介绍了如何探索数据、整理数据并分析数据。本书没有给出晦涩难懂的数学公式, 也不涉及复杂烦琐的程序代码, 而是在阐述基本原理的基础上, 辅以简洁的Python程序, 让读者能够快速入门, 提升个人的数据综合素养。

从取代简单机械的重复劳动到辅助内容创作、医药开发、科学实验，人工智能产品正以惊人的速度在各行业大展拳脚，预示着人类即将进入一个全新的发展阶段。本书通过浅显易懂的语言帮助你理解人工智能产品是什么，人工智能产品是怎么创造出来的以及人工智能产品是如何进行创新迭代的。 人工智能行业的快速发展对产品经理提出了更高的要求，产品经理需要具备的专业技能是广泛的，从产品设计、开发、营销到服务，无一不包括在内。产品经理需要对人工智能的原理、应用场景、发展潜力等有扎实的了解，这样才能够将人工智能的优势转化为产品的优势

本书介绍了软件测试的基本概念、原理、基本方法及测试过程等内容，包括软件测试技术概述、静态测试、黑盒测试、白盒测试、集成测试、系统测试、测试报告管理、智能软件测试以及单元测试框架Junit、压力测试工具Jmeter的使用方法，同时还介绍了软件测试与质量保证等内容。
本书为软件测试的基础教材，旨在让学生能够熟练地对实际软件进行有效测试，为后续核心课程的学习积累知识，培养学生专业技能，满足软件开发、软件测试、软件质量保障等技能要求。
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智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等构建的前沿交叉学科。脑科学研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等心智活动；人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。本书系统地介绍了智能科学的概念和方法。全书共分12章。本书可以作为高等院校计算机、自动化、人工智能、智能科学等相关专业的本科生教材，也可供高职培训教材。

本教材遵循案例教学模式进行课程教学设计，围绕人工智能应用案例展开，强调学科教学设计、主要研究内容、核心研究领域及前沿理论和技术等，内容涉及图像、视频、语音、文本和机器人。本教材覆盖人工智能（师范）专业入门必须掌握的知识，强调基础性和前沿性并重，理论和实验相统一，着力于师范生的课程设计能力、案例分析能力和动手实践能力的培养，使学生掌握人工智能的教学设计、课程教学案例和机器人实践等方面的内容。本教材可作为高校人工智能（师范）、智能科学与技术、计算机科学与技术及相关专业的教学设计课程的教材，也可作为其