《人工智能导论第2版》系统地阐述了人工智能的基本理论、基本技术、研究方法和应用领域，全面地反映了人工智能研究领域的发展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍，如详细介绍了机器学习方面的内容。《人工智能导论第2版》共分为8章，内容涉及人工智能的基本概念、知识工程、确定性推理和不确定性推理、搜索与优化策略、机器学

人工智能已经上升到了国家战略层面的高度。面对人工智能发展的浪潮与需求高等教育应主动变革，围绕国家人工智能出台的规划和政策，加快促进人工智能技术人才培养。本书以优化知识结构、培养10项能力为出发点，以实施素质教育、培养学生具有新一代人工智能应用意识为目标，以培养学生创新精神、创业能力为重点，以企业人才需求构建新的知识体系

本书从全新的视角诠释了机器学习的基本模型和算法，重点讨论了当前的两项研究热点——神经网络和核方法。全书紧紧围绕从环境约束中学习的概念，将符号知识库作为约束集合，通过采用多值逻辑形式的思想，实现了约束方法与机器学习的深度融合。特别是对深度学习的讲解，很好地呈现了本书中所遵循的基于约束的方法。此外，本书还提供不同难度等级的

本书由机器学习安全领域的学者撰写，针对存在安全威胁的对抗性环境，讨论如何构建健壮的机器学习系统，全面涵盖所涉及的理论和工具。全书分为四部分，分别讨论对抗机器学习的基本概念、诱发型攻击、探索性攻击和未来发展方向。书中介绍了当前*实用的工具，你将学会利用它们来监测系统安全状态并进行数据分析，从而设计出有效的对策来应对新的网

本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第壹部分（1～5章）介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（*后一章）以五子棋为例

本书从基础知识入手，详细讲解通过强化学习和深度学习构建AI系统所需的一切，并通过5个完整的项目实例，循序渐进展示如何使用*佳、*简单的AI编程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）构建智能软件。具体内容包括AI工具包、Python基础、AI基础技巧、你的第一个AI模型、销售和广告中的

本书重点研究机器学习的数学理论。第壹部分探讨了在非凸优化问题中，选择梯度下降步长来避免严格鞍点的*优性和自适应性。在第二部分中，作者提出了在非凸优化中寻找局部极小值的算法，并利用牛顿第二定律在一定程度上得到无摩擦的全局极小值。第三部分研究了含有噪声和缺失数据的子空间聚类问题，这是一个由随机高斯噪声的实际应用数据和/或含

本书是关于迁移学习的基础、方法、技术和应用的一本书。内容分成两个部分：第壹部分介绍了迁移学习的基础。第二部分涵盖了迁移学习的许多应用领域。迁移学习解决的是学习系统如何快速地适应新场景、新任务和新环境。其研究涉及科学和工程的许多领域，包括人工智能、算法理论、概率和统计等。本书是一本供经验丰富的机器学习研究人员和应用程序开

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。

本书以一名深度学习学习者的视角展开深度学习相关的理论、技术和实践写作，因而命名为深度学习笔记。本书作为一本以“笔记”命名的深度学习图书，主要定位是面向广大希望入门深度学习的初学者。本书以深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)为核心，详细介绍了深度学习的理论基础、通用方法和三大网络的原理与