人工智能图书 - 人工智能好书推荐 - 得书

深度学习原理与 TensorFlow实践

深度学习原理与 TensorFlow实践

黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S

智能机器人　从“深蓝”到AlphaGo

智能机器人　从“深蓝”到AlphaGo

韦康博
本书全面介绍了智能机器人的发展历史、探究过程，以及在各个领域的应用，以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。全书既有科学的严谨性，又不乏趣味性，以生动的笔触将科学之美展现得淋漓尽致，有助于读者开阔视野，激发进一步探索科学的兴趣。本书适合所有关注智能机器人领域的从业者参考阅读。

差分进化算法及其高维多目标优化应用

差分进化算法及其高维多目标优化应用

许小可
本书从群智能优化算法和高维多目标优化两方面入手，一方面系统地介绍了差分进化算法的基本原理及国内外研究现状，通过分析算法的模型、关键步骤及参数设置，设计和构建了高性能的改进算法，并将其应用于医学图像处理、电子商务等实际工程领域；另一方面，深入分析了高维多目标优化算法的基本原理、国内外研究现状及关键技术难点，详细描述了基于差分进化算法的高维多目标优化算法设计、构建与实验分析，以及其在智能交通系统中的实

图像目标检测技术及应用

陈哲
本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章。第1章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍了仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍了仿蛙眼视觉分

开放环境下本体演化方法

张斌
本体是共享概念模型明确的形式化规范说明。其重要性已在知识工程、智能信息集成、信息检索与获取、软件工程、自然语言处理、普适计算等许多方面有所体现。本书全面概括了本体演化的一些方法，重点研究开放环境下本体演化中的本体一致性推理算法、本体演化序列内部与序列之间的冲突检测、冲突诊断算法和本体演化多版本差异检测算法，同时就所涉及的算法进行了系统的实验和比较。本书可作为本体推理、本体演化领域开发人员和技术人员

文本上的算法——深入浅出自然语言处理

文本上的算法——深入浅出自然语言处理

路彦雄
《文本上的算法深入浅出自然语言处理》结合-作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必需的知识和技能。本书主要分两大部分。第一部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、*优化理论知识和一些机器学习的相关知识。第二部分是应用篇，包含第4章到第8

基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究

基于单目视觉的智能汽车行人检测技术研究

于立萍辛晓
基于单目视觉的行人检测是城市交通环境下智能汽车辅助导航技术中的一项关键技术，也是目前计算机应用领域的研究热点之一。本书以作者在智能汽车领域的研究成果为基础，重点讨论了基于树形Adaboost算法和Haar-like特征的行人候选区域分割算法；基于mean－shift方法的多尺度检测融合算法；基于改进Shapelet特征的行人识别算法；基于子结构的部位集成检测器设计方法，该算法主要针对复杂场景下行人

实用机器学习

孙亮黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

数智化零售：科技重塑未来零售新格局

数智化零售：科技重塑未来零售新格局

袁国栋
全面剖析数字时代的零售新图景。

人工智能数学基础

李琳
（1）零基础也能快速入门。本书从最基础的高等数学基础讲起，由浅入深，层层递进，在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理，无论读者是否从事计算机相关行业，是否接触过人工智能，都能通过本书实现快速入门。（2）全新视角介绍数学知识。采用计算机程序模拟数学推论的介绍方法，使数学知识更为清晰易懂，更容易让初学者深入理解数学定理、公式的意义，从而激发起读者的学习兴趣。（3）理论和实践相结合。每章最后提供根据所在章的理论知识点精心设计的“综合性实例”，读者可以通过综合案例进行实践操作，为以后的算法学习奠定基础。（4）大量范例源码习题答案，为学习排忧解难。本书所有示例都有清晰完整的源码，每章之后设有习题并配套题目答案，讲解清晰，解决读者在学习中的所有困惑。

电子书

EASY RL：强化学习教程

王琦，杨毅远，江季

本书重点突出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。

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