本书将社会机器人这一议题带入传播学领域，分析家居情境下社会机器人使用者的经验和公众对机器人进入日常生活的接受意愿，探讨人工智能将如何改变日常生活。本书有三个特点：第一，系统介绍社会机器人、人机传播等概念，为相关研究添砖加瓦；第二，定性和定量研究兼备，系统诠释人工智能进入日常生活带来的影响；第三，详细描绘中国社会情境下用

本书总体目标是介绍群体智能与演化博弈交叉领域的现状、发展趋势和重要应用，为读者在群体智能、无人系统、仿生智能、对抗与博弈等领域开展跨学科研究和技术开发打下基础。全书共7章，主要内容包括绪论、基于粒子群优化算法的群体演化博弈、有限群体中任务分配博弈的动力学、带有破坏者的任务分配博弈演化动力学、基于演化博弈的多智能体覆盖控

本书旨在展示如何运用机器学习算法解决现实世界中的行业问题,清晰地描述了如何通过工业物联网架构实现数据管理;对机器学习的关键技术进行了全面概述,并介绍了一些关键领域知识及如何改进算法来推动第四次工业革命的发展意义。本书内容共分为七章。第1章介绍了第四次工业革命的现状、机遇、趋势、问题和挑战;第2章着重于机器学习的基础知识

本书围绕人工智能国际治理问题,汇编了跨学科、多领域的研究成果,集中探讨了人工智能对国际关系的影响,以及人工智能全球合作的发展趋势,并对不同国家的人工智能战略进行了分析比较。同时,本书也探讨了人工智能军事化给国际安全带来的严峻挑战,分析了人工智能国际安全治理路径,并从不同角度审视人工智能技术相关的风险、治理与伦理问题。

本书主要内容包括社会生活中的计算机及人类妥协危机、人工智能专业知识和写作、语言和“修复”、人类如何学习计算机无法掌握的内容、人工智能模式的两类模型与未来发展方向等。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、

本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习TensorFlow、Keras和PyTorch等热门工具的使

本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向

PyTorch是基于Torch库的开源机器学习库，它主要由Meta（原Facebook）的人工智能研究实验室开发，在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目，方便快速上手，如MNIST数字识别，读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模

本书从贝叶斯理论的基本原理讲起，逐步深入算法、机器学习、深度学习，并配合项目案例，重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理，及其在机器学习中的应用。 本书分为10章，涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图