本书可能是国内第一本较为全面地介绍人工智能伦理的主要概念及人工智能应用伦理等方面知识的书籍。书中系统性地展示了人工智能面临的各方面的伦理问题。在介绍社会关注的热点人工智能伦理问题，如数据、算法、机器人、自动驾驶以及人工智能行业应用伦理等问题的基础上，提出

本书以Python为基础，使用Sklearn平台，逐步带领读者熟悉并掌握机器学习的经典算法。全书共12章，主要内容包括人工智能概述、Python科学计算、数据清洗与特征预处理、数据划分与特征提取、特征降维与特征选择、模型评估与选择、KNN算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯算法、支持向量机和k均值聚类算法，附录介绍了课程

《OpenCV4.0+Python机器学习与计算机视觉实战》详细阐述了机器学习与计算机视觉相关的基本解决方案，主要包括滤镜、深度传感器和手势识别、通过特征匹配和透视变换查找对象、使用运动恢复结构重建3D场景、在OpenCV中使用计算摄影、跟踪视觉上的显著对象、识别交通标志、识别面部表情、对象分类和定位、检测和跟踪对象等

人工智能的发展需要对所解决问题的有深入的数学理解，矩阵代数正是一种基本的数学工具，在人工智能学科的研究中具有根本性的意义。本书的目的是为人工智能的研究和实践提供坚实的矩阵代数理论基础。全书共9章，分数学基础、应用两部分讲述矩阵代数方法在人工智能中的应用。第一部分《人工智能的矩阵代数方法：数学基础》包括第1–5章，提供矩

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。 本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、

本书从强化学习的基础知识出发，结合PyTorch深度学习框架，介绍深度强化学习算法各种模型的相关算法原理和基于PyTorch的代码实现。作为一本介绍深度强化学习知识的相关图书，本书介绍了常用的强化学习环境，基于价值网络的强化学习算法和基于策略梯度的强化学习算法，以及一些常用的比较流行的深度强化学习算法（如蒙特卡洛树搜索

本书结合了最新的深度学习技术应用成果，充分考虑了大学生的知识结构和学习特点，结合各个专业特点介绍了深度学习的基本概念及TensorFlow框架，以及深度学习在各个领域的具体应用。本书为高职高专院校深度学习基础课程教材重点介绍了神经网络与深度学习、TensorFlow环境使用、卷积神经网络、循环神经网络、迁移学习等内容。

本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以，书中将使用开发者喜欢的编程语言（Python）来实现各种数学计算，并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。

本书聚焦信息科学、生命科学、新能源、新材料等为代表的高科技领域，以及物理、化学、数学等基础科学的进展与新兴技术的交叉融合，其中70%的内容来源于IEEE计算机协会相关刊物内容的全文翻译，另外30%的内容由SteerTech和iCANXTalks上的国际知名科学家的学术报告、报道以及相关活动内容组成。本书将以创新的方式宣

《人工智能——何时机器能掌控一切》共12章，从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来；既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法，又引入了量子计算等前沿的人工智能技术；既强调了人工智能对人类生活和社会各个方面的正面促进作用，又指出了其高能耗等缺点。通过阅读《人工智能——何时机器能掌控一切》，零基