计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到

深度学习之PyTorch实战计算机视觉

本书是斯坦福大学教授杰瑞·卡普兰继其畅销书《人工智能时代》之后的又一部重磅新作，详尽地探讨了人工智能的发展和当下面临的迫切问题。
机器在智能和体能方面的进展正在改变我们生活、工作、娱乐、寻找伴侣、教育子女，甚至照顾老人的方式，它还在颠覆我们的劳动力市场，对社会秩序进行重新洗牌，接下来的几十年里，人工智能还会肆意拉扯我们的社会结构直至被打破，未来会像《星际迷航》中那样空前繁荣与自由，还是会像《终结

人人都应该知道的人工智能

作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架， Keras以容易上子、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点，深受众多开发人员和研究人员的喜爱。
本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI游戏应用中的强化学

Keras深度学习实战

随着人工智能热潮的兴起，企业对人工智能领域产品经理的人才需求也开始井喷，人工智能产品经理成为顺应时代潮流的重要人力资源。实际上，人工智能确实给现有的产品和服务带来了全方位的升级，这也给产品经理从业人员提出了更高的要求，是关注人工智能产品的产品经理们面临的一次关键转型考验。本书从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级

人工智能产品经理

深度学习是人工智能的前沿技术。《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神

深度学习之美

本书介绍物联网渗透测试的原理和实用技术。主要内容包括IOT威胁建模、固件分析及漏洞利用、嵌入式web应用漏洞、IOT移动应用漏洞、IOT设备攻击、无线电入侵、固件安全和移动安全最佳实践、硬件保护以及IOT高级漏洞的利用与安全自动化。



亚伦·古兹曼（Aaron Guzman），是洛杉矶地区知名的安全顾问，在Web应用安全、移动应用安全以及嵌入式设备安全领域具有丰富的经验。Aaron Guzma

物联网渗透测试

“这是关于一门科学的故事，它就是人工智能……我想讲述从1956年这是史学家公认的、智能机器研究的漫长冒险旅程开始的年份到2040年人类和人工智能之间这种奇特关系的历史……从源起一直发展到臻于完善，我是每一个阶段的见证者，因为我就是一个高级人工智能。”
本书以一个2038年的机器人的第一人称视角，讲述了人工智能的研究及应用的历史：从众星云集的1956达特茅斯会议，到70—90年代的停滞摸索、逻辑推

人类帝国的覆灭

本书系统介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识开始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的方法做了系统的归纳总结，包含大量案例，深入浅出，实践性强。
主要内容包括：
·对抗样本相关的深度学习背景知识，如梯度、优化器、反向传递等。
·如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。
·对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。
·常见

AI安全之对抗样本入门

任何足够先进的技术初看都与魔法无异。
自动驾驶汽车已经在很多国家上路，网飞的算法能主动预测你喜欢的电影，DeepMind的计算机程序通关了雅达利游戏，AlphaGo在古老的围棋领域攻克了人类智能的防线。
这一切是如何发生的？智能机器究竟如何思考？
在这本书中，作者用人人 都能读懂的语言展示了人工智能领域的前沿成果，深入解读了感知算法、强化学习、智能体、卷积神经网络、深度语音识别、图片识别等科

智能机器如何思考

本书颇具科幻味道，对人工智能未来进行了大胆预言。作者从独特的角度分析了未来人类和人工智能相处的方式与方法，对未来高度发达的人工智能社会的社会模式有独到的见解。本书是一本站在历史的高度，从哲学角度拷问科技力量对人类未来演变的书。本书是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类终极命运真挚的愿景。
本书论述严谨，案例丰富，深

AI成“神”之日：人工智能的终极演变

作为智能时代的必读书，本书系统地梳理和分析了智联网的最新思维模式。
随着科学技术的持续发展，人类有机会以前所未有的角度认知物理世界、改造物理世界。这种对物理世界的新认知与新改造首先是建立在对技术、金融、企业内部组织、整个商业模式的重新思考与革新的基础之上的。因此本书分为两大部分：第一部分“智联网思维的深入解读”，整体介绍了智联网思维有哪些底层逻辑，以及如何运用到产品和企业；第二部分“智联网思维演

智联网·新思维 

本书由资深数据科学家撰写，从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据，丰富的代码实例，详尽的操作步骤，带领读者由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。本书第1章和第2章介绍了关于TensorFlow使用的基础知识，后续章节则针对一些典型算法和典型应用场景进行了实现，并配有较详细的程序说明，可读性非常强。读者如果能对其中代码进行复现，则必定会

TensorFlow机器学习实战指南（原书第2版）

本书通过各种案例用一张张图从设想物体联接因特网的情形，到物联网成形后的有利之处进行解说，尽力使读者能够理解“物联网原来是这样的东西”、“物联网原来是这样改变社会”以及“将物联网引进自己的事业中后，原来能够产生这些好处”。同时说明在将物联网引入既有事业中时，容易不小心踏入的陷阱以及应该注意的重点。
本书列举了各种案例说明物联网的定义、影响，以及可以运用的范围，简单易懂。以大量图片解释抽象概念，将文

2小时读懂物联网

本书通过对信息技术革命的技术思想历史的探索，全面分析了包括计算主义世界观、人工生命科学、复杂性科学思想、信息技术哲学、互联网思想、赛博空间思想及媒介理论思想等以信息技术为核心的技术思想的演变和发展。与此同时，书中还通过对计算机科学、经济学、社会学、历史学及政治学等其他跨学科的思想方法的研究，论述了人类文明发展的底层逻辑和系统思考。全书分为“智能时代新认知”“智能时代新思想”“智能时代新文明”和“通

智能经济：用数字经济学思维理解世界

狩猎采集时期的人类进化成了优秀的投掷者、咀嚼者和长跑者，而现在的我们热衷玩《我的世界》之类的游戏。作者认为，只有文化进化的集体加速才能解释这种发展。今天，我们正在追随社交媒体机器人，就像我们过去从祖先那里学习一样。我们正在从根本上改变文化的发展方式。经过几千年的演变，本特利和奥布莱恩描述了在互联网时代，文化的传播是如何巨量且瞬时地发生传播的。作者指出，长期发展的文化知识正在被在线算法大幅打折，这些

从祖先到算法

自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是机器学习的应用之一，用于分析、理解和生成自然语言，它与人机交互有关，最终实现人与计算机之间更好的交流。
本书分为12章，内容包括自然语言处理基础、深度学习基础、TensorFlow、词嵌入（Word Embedding）、卷积神经网络（CNN）与句子分类、循环神经网络（RNN）、长

TensorFlow与自然语言处理应用

本书内容包括：在云计算环境下，基础环境的构建以及服务的部署，并主要研究基于Openstack Mitaka的公有云的搭建方案；综合研究和分析异构数据源查询、集成及融合技术，在此基础上，提出基于本体的多源异构信息融合体系结构，给出面向云计算平台的多源异构信息集成及数据融合架构；介绍物联网多源异构数据融合原型系统的总体设计、功能模块、设计与实现、性能测试，重点介绍相关环境部署与执行、属性映射及数据融合

面向云平台的物联网多源异构信息融合方法

世界上最聪明的网站Edge，每年一次，让100位全球最伟大的头脑坐在同一张桌子旁，共同解答关乎人类命运的同一个大问题，开启一场智识的探险，一次思想的旅行！
人工智能是今天的神话，也是其他一切故事背后的故事。本书集结了诸多来自人工智能领域内外的重要思想家的对话，探讨了人工智能的定义及含义。
在这本引人入胜的书中，Edge创始人约翰·布罗克曼携手哲学家与认知科学家丹尼尔·丹尼特；心理学家史蒂芬·平

AI的25种可能

人工智能最近些年在国内成为炙手可热的话题，但是很多人对于人工智能并不了解。多数人觉得人工智能虽然热闹，但离自己还很遥远，对人工智能对自己职业、生活的影响更是浑然不觉。其实，人工智能已经来到我们身边，未来30年内，目前社会50%以上工作岗位上的人员将被人工智能取代，人们应当如何看待和认识人工智能对于自己日常生活和工作的影响？
本书从社会发展的进程以及人工智能的起源开始讲述，阐述了人工智能的算法，以

人工智能关我什么事

本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个课题，总共分为10章。第1章为导论，介绍机器学习的背景、定义和任务类型，构建机器学习应用的步骤，以及开发机器学习工作流的方式。第2章详细介绍数据预处理和特征工程，并辅以实例进行验证。第3～6章介绍回归模型、分类模型、模型融合、聚类模型，这些内容是机器学习理论和实践中的传统重点。其中不仅介绍对各种常见数据类型的处理方法，还针对删失数据进行了专门的综述和实践

机器学习实战

《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》是TensorFlow2.0编程实践的入门类书籍，目的是在TensorFlow2.0正式版发布之际能够帮助大家快速了解其核心特性及基本编程技巧。本书通过5个常用的人工智能编程案例，帮助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow2.0进行应用开发。
《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》内容覆盖了Python和Te

走向TensorFlow 2.0

这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。
本书作者是图神经网络领域的资深技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深入浅出，得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。
全书共10章：
第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知

深入浅出图神经网络：GNN原理解析

本书主要讨论在智能经济的浪潮下，人工智能技术与区块链技术的范式变革与产业应用，以及如何从数字经济学视角理解智能经济发展的商业逻辑变化和它所带来的商业认知升级。全书包括从信息技术到智能经济、区块链技术应用与场景、人工智能技术应用与场景、智能经济时代的商业趋势四部分，共20讲内容。本书通过跨学科研究，构建了一整套认知人工智能技术与区块链智能技术的方式。书中不仅从计算机科学视角讨论了技术与产业应用，还从

AI与区块链智能

《智慧未来》汇集了李开复所撰写的18篇与个人成长、青少年教育和科技创新相关的文章。每一篇文章都是开复用写作的方式关心中国青年、关心中国的教育与科技事业的缩影，都凝聚着开复对中国美好未来的无限憧憬。



李开复，祖籍四川，1961年12月出生于中国台湾。现任创新工场创始人及首席执行官、创新工场人工智能工程院院长。李开复博士于2009年创立创新工场，担任首席执行官、创新工场人工智能工程院院长。创新工

智慧未来

当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？
理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？
如何构建人类和AI之间的信任？
关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。
作

如何创造可信的AI

本书以一个彩票预测的实战项目开发为主线，详细介绍了爬虫基础、概率论、时间序列、深度学习等热门的人工智能技术及TensorFlow+Keras这种主流的深度学习框架的使用方法。本书分为8章，涵盖的主要内容有深度学习基础、数据抓取与存储、概率论基础、时间序列、深度学习框架简介及环境安装、深度学习原理、Keras入门、福彩3D预测平台工程搭建等。



郑敦庄
毕业于北京交通大学计算机科学与技术专业，

TensorFlow+Keras深度学习算法原理与编程实战

随着人工智能的发展以及TensorFlow在人工智能方面的火热应用，越来越多的大学逐步开设深度学习和人工智能课程。本书既是一本为读者量身定制的TensorFlow2.0入门教材，也是针对需要学习TensorFlow2.0新内容的读者提供的基础与进阶知识的深入型教材。



本书分为10章，主要内容包括TensorFlow2.0开发环境、TensorFlow2.0新特性、TensorFlow与Ker

TensorFlow2.0深度学习从零开始学

人工智能发展迅猛，与之相比，我们人类到底还有没有优势？我们会被取代吗？
想要在这场人机大战中取胜，我们就必须换一种方式来思考智能。罗斯玛丽⋅卢金教授是国际AI教育学会主席，她在《智能学习的未来》中重新定义了人类智能，提出了交织型智能模型，详解了人类智能的7大要素，指明了如何在当下和未来进行智能的学习，使我们不至于因过时的“智能”而落后于时代。
不仅如此，卢金教授还将人类智能与人工智能做了充分对

智能学习的未来

<p>深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一

百面深度学习

本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。


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