本书主要介绍三种人工智能方法：搜索策略、逻辑推理和机器学习。首先会在第一部分和第二部分分别介绍两类经典的人工智能方法——搜索策略与逻辑推理，然后在第三部分深入浅出介绍机器学习的主流方法。搜索和推理在早期的人工智能领域占据着非常重要的地位，而在如今的人工智能时代，基于大数据的机器学习方法更是举足轻重。

本书一共分为五个部分。第一部分回顾智能源泉、人类智能的核心——人脑的“前世”。第二部分介绍了人工智能从无到有，几经寒冬，几经繁荣的发展历程。第三部分介绍了人工智能技术背后的原理。第四部分介绍了人工智能技术未来的发展方向——通用人工智能。第五部分则是对未来在人工智能的影响下的生活、世界和宇宙做了一些大胆的推测。

本书用浅显易懂的语言，图文并貌地讲解了深度学习的基础知识，从如何挑选硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前*流行的深度学习应用。书中基于目前流行的PyTorch框架，运用Python语言实现了各种深度学习的应用程序，让理论和实践紧密结合。

随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状

本书主要讲述了深度学习中的重要概念和技术，并展示了如何使用TensorFlow实现高级机器学习算法和神经网络。本书首先介绍了数据科学和机器学习中的基本概念，然后讲述如何使用TensorFlow训练深度学习模型，以及如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类，如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的

本书作为作者已出版多次的《人工智能》教材的配套教辅材料，其章节与原教材基本对应，但内容分为学习目标与要求、知识要点、原教材对应的习题解析、补充题、课堂演示与实验指导5个部分。其中，学习目标与要求为每章要达到的学习目标；知识点与原教材的内容对应，基本上全面介绍了人工智能的理论与技术；习题解析对每章的习题进行了解答；补充题

当前，随着技术的发展，智能化已经渗透到社会生活的方方面面。众多读者对智能化技术有浓厚的兴趣，但却苦于不知从何入手。本书借助思科公司PacketTracer7.2.1仿真模拟软件，通过一系列浅显易懂的仿真实验，阐述了智能化的概念，指出实现智能化的关键要素。书中还介绍了硬件连接的基础知识，演示了简单的智能化系统的设计流程，

在人工智能和万物互联的时代，智能和安全是内在关联的两大主题。《智能与安全漫语》一书围绕智能系统、人工智能和安全领域的基本要素及其交织关系，将重要的概念、事实和观点融入往日踪迹现实浪潮和未来世界三个时空背景之中，以精彩、通俗的讲述和阐释，为大众认识蓬勃发展的智能世界、理解日益重要的安全体系，提供有力的帮助和启迪。

本书主要介绍机器学习上的PAC-Bayes理论评价及应用。本书分为上、下两篇。上篇为基础理论篇，下篇为应用篇。上篇探讨了计算学习理论、统计学习理论、PAC-Bayes理论、RKHS、MCMC、探讨各种机器学习算法上的PAC-Bayes理论及计算方法。下篇介绍机器学习上的PAC-Bayes理论应用。将PAC-Bayes边

超级思维一词的意思是多种个体思维形成的强大组合。这本书要讲述的正是超级思维在我们这个星球上的发展历程。我们会看到人类的历史在很大程度上就是人类超级思维的历史，也就是以群体（比如层级制、社群、市场和民主制）为单位的人，如何完成了仅凭一己之力不可能做到的事情。 更重要的是，我们还会看到计算机将对人类超级思维的未来发展产生多