本书围绕应用环境中实际问题的求解过程来阐述和讲解程序设计思想方法和相关技术知识, 向学生展示如何设计和选择合适的数据结构来表示实际问题中的处理对象, 如何把一个实际问题转化成一个程序可计算的逻辑模型, 以及如何考虑程序运行的效率来满足问题求解对时间的要求等。
本书主要从技术原理和技术应用两方面讲述人工智能技术。全书共12章，内容涵盖人工智能概述、人工智能软硬件、人工智能与数据、计算机视觉、语音识别、自然语言理解、知识推理、经典机器学习、深度学习与强化学习、自动驾驶、智能问答及人工智能伦理等。本书不仅可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专业的低年级本科生或专科生的教材，同时也可作为人文社科类各专业本科生的通识课程教材，还可为对人工智能技术及其应用感兴趣的工程技术人员提供参考。
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。
嗨，大家好，我是人工智能小艾，是一个能像你们一样思考的电脑程序，我通过大量地读取数据进行学习，今天就由我当向导，带领你们去认识一下我的人工智能朋友们吧。他们有的负责驾驶无人车，有的负责人脸识别，有的负责推荐衣食住行，有的协助你和外国人交流翻译，有的协助医疗检查，对了对了，还有协助抓小偷的呢……该绘本还有“新科技小提示”“增长知识”“开阔眼界”等栏目，对绿色能源的相关科普知识也进行了简洁透彻的讲解。
本书内容共分为10章，从学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理法律5方面系统、整体介绍人工智能的定义、方法、体系、应用及其内涵。第1章介绍人工智能定义及新知识体系。第2章介绍人工智能孕育史、机械论、计算历史、控制论、联结主义起源
● 本书首先介绍AI与AI安全的发展起源、世界主要经济体的AI发展战略规划，给出AI安全技术发展脉络和框架，并从AI安全实战出发，重点围绕对抗样本、数据投毒、模型后门等攻击技术进行案例剖析和技术讲解；然后对预训练模型中的风险和防御、AI数据隐私窃取攻击技术、AI应用失控的风险和防御进行详细分析，并佐以实战案例和数据；最后对AI安全的未来发展进行展望，探讨AI安全的风险、机遇、发展理念和产业构想。
● 本书适合AI和AI安全领域的研究人员、管理人员，以及需要实战案例辅助学习的广
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
针对每个想要了解深度学习概念的数据科学爱好者，本书通过通俗易懂地解释R代码，让读者可以很容易起步。在深度学习算法和应用的理论和实践方面做到了平衡，在讲述基础理论的同时，通过45个基于R语言的编程实例让读者循序渐进地掌握深度学习技术。？ 读者将通过实战案例实现卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、序列到序列模型、生成对抗网络（GAN）和强化学习，还将学习使用GPU进行大型数据集的高性能计算，以及R语言中的并行计算编程。？ 各个部分内容安排合理，
本书以Python为开发语言，采用理论与实践相结合的形式，系统全面地介绍了机器学习涉及的核心知识。本书共6章，其中第1章介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的概念、分类、研究范围、开发环境等，介绍第一个机器学习案例； 第2、3章介绍机器学习的主要方法： 监督学习与无监督学习，涉及目前机器学习最为流行的经典算法和模型，如KNN、朴素贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、SVM、神经网络、PCA降维、KMeans，每个算法模型都配有代码及可视化演示，让读者能更直观形象地理解机器学习； 第4章介绍机器
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