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2201.
人工智慧改變世界 工業4.0時代的商業新引擎（簡體書）
作者：
陳炳祥
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2017/08/08
裝訂：
平裝
《人工智慧改變世界：工業4.0時代的商業新引擎》為讀者一一講解人工智慧新趨勢與“互聯網+”商業模式創新，旨在幫助讀者明確商業模式的概念和本質，瞭解“互聯網+”商業模式的價值，轉變傳統的商業思維；發現創新的規律，掌握商業模式設計模型工具，學會重構商業模式的方法；透析企業盈利模式，通過解讀阿裏、百度、英代爾等案例，學習新的商業模式及創新秘訣。 《人工智慧改變世界：工業4.0時代的商業新引擎》適合各企業
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2202.
商業狂潮：人工智慧的未來（簡體書）
作者：
劉贊
;
林仁翔
;
張鳳
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/08/04
裝訂：
精裝
新一輪人工智慧的浪潮正在席捲世界。它正在改變我們的行為、我們的決策乃至我們的商業，在這股浪潮之下未來的商業將被如何改變？我們的管理者如何能讓自己的企業在新的商業秩序下脫穎而出? 本書將深入解讀人工智慧的商業價值、應用場景和未來１０ 年的發展，並終對人工智慧的未來形態進行大膽展望。
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2203.
人工智能中的深度結構學習（簡體書）
作者：
(加拿大)尤舒亞‧本吉奧
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/08/04
裝訂：
平裝
理論結果表明，為了學習用於表示高層次的抽象（例如視覺、語言以及其他AI級別的任務）的複雜函數，我們需要深度結構。深度結構的組成包括了多層次的非線性操作，比如具有許多隱含層的神經網路，或者重用了許多子公式的複雜命題公式。搜索深度結構的參數空間是一件很困難的任務，但是近提出的諸如用於深度信念網路等的學習演算法，對於探索這類問題取得了顯著的成功，在某些領域達到了新的水準。本書討論深度學習演算法的方法和原
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2204.
人工智能及其應用（簡體書）
出版社：
哈爾濱工程大學出版社
出版日：
2017/08/01
裝訂：
平裝
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2205.
機器學習之路：Caffe、Keras、scikit-learn實戰（簡體書）
作者：
阿布
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2017/08/01
裝訂：
平裝
機器學習需要一條脫離過高理論門檻的入門之路。本書《機器學習篇》從小紅帽采蘑菇的故事開篇，介紹了基礎的機器學習分類模型的訓練（第1章）。如何評估、調試模型？如何合理地發掘事物的特徵？如何利用幾個模型共同發揮作用？後續章節一步一步講述了如何優化模型，更好地完成分類預測任務（第2章），並且初步嘗試將這些技術運用到金融股票交易中（第3章）。自然界最好的非線性模型莫過於人類的大腦。《深度學習篇》從介紹並對比
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2206.
機器智慧：人工心理（簡體書）
作者：
王志良
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/08/01
裝訂：
平裝
本書是一本較為全面地介紹人工心理的研究方法和相關技術的著作。在對人工心理、人工情感和情感計算的基本概念、主要內容和應用領域進行介紹之後，分別對心理建模、情感建模、人工大腦、人臉識別、人臉合成、表情識別、行為理解、人性化資訊服務系統、數位虛擬人技術、個人機器人技術做了詳細的介紹，並對對人工心理的未來研究做了展望。
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2207.
白話深度學習與TensorFlow（簡體書）
作者：
高揚
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/08/01
裝訂：
平裝
基礎篇(1-3章)：介紹深度學習的基本概念和Tensorflow的基本介紹。原理與實踐篇（4-8章）：大量的關於深度學習中BP、CNN以及RNN網路等概念的數學知識解析，加以更樸素的語言與類比，使得非數學專業的程式師還是能夠比較容易看懂。擴展篇（9-13章）：介紹新增的深度學習網路變種與較新的深度學習特性，並給出有趣的深度學習應用。讀完本書，基本具備了搭建全套Tensorflow應用環境的能力，掌
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2208.
構建即時機器學習系統（簡體書）
作者：
彭河森
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/08/01
裝訂：
平裝
本書是國內少有的從系統構架角度介紹機器學習應用的圖書，總結了筆者多年來在Google、微軟工作中積累的精華。書中內容可以從工具、理論和案例三條線路來概括： 工具方面，除了數據分析工具Pandas、機器學習工具Scikit Learn和Docker以外，還介紹了RabbitMQ、Elasticsearch，以及MySQL、Cassandra數據庫等。 理論方面，不僅介紹了監督式機器學習基礎、衡量和評
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2209.
人機共創的智慧：著名科學家談人工智慧（簡體書）
作者：
戴汝為
出版社：
湖南少年兒童出版社
出版日：
2017/08/01
裝訂：
平裝
該書系共14冊，，涉及了生命起源、生物工程、氣象學、軍事科學、人工智能等多個科學領域，由中國科學界代表著這些領域Zui高水準的資深院士、專家編寫，為青少年打開一扇了解科學、探索科學的大門。
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2210.
模式識別及MATLAB實現（簡體書）
作者：
楊傑
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2017/08/01
裝訂：
平裝
本書主要介紹模式識別的基礎知識、基本方法、程式實現和典型實踐應用。全書共9章。第1章介紹模式識別的基本概念、基礎知識；第2章介紹貝葉斯決策理論；第3章介紹概率密度函數的參數估計；第4章介紹非參數判別分類方法；第5章介紹聚類分析；第6章介紹特徵提取與選擇；第7章介紹模糊模式識別；第8章介紹神經網路在模式識別中的應用；第9章介紹模式識別的工程應用。每章的內容安排從問題背景引入，講述基本內容和方法，到實
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2211.
人工智慧革命：超級智慧時代的人類命運（簡體書）
作者：
Calum Chace
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/07/31
裝訂：
平裝
人工智慧是近年來火熱的話題。它看似遙遠，實則與我們每個人息息相關。 人類能不能開發出廣義人工智慧？人工智慧會不會終進化為超級智慧？超級智慧是人類的朋友還是敵人？超級智慧時代，人類會不會淪為“無用階級”？在本書中，讓我們跟隨卡魯姆·蔡斯一起預見未來。
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2212.
人工智慧導論(第四版)（簡體書）
作者：
王萬良
出版社：
高等教育出版社
出版日：
2017/07/31
裝訂：
平裝
本書是一本基礎性強、可讀性好、適合講授的人工智慧教材。作者希望讀者通過學習本書，能夠掌握人工智慧的基本知識，並能瞭解人工智慧研究的一些前沿內容，為進一步學習人工智慧理論與應用奠定基礎。
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2213.
人工智能中的機器學習研究及應用（簡體書）
作者：
蔡亮
出版社：
中國紡織出版社
出版日：
2017/07/31
裝訂：
平裝
《人工智能中的機器學習研究及應用》主要介紹了人工智能中機器學習的一些算法和應用，諸如線性回歸、邏輯回歸、神經網絡、支持向量機等一些監督學習算法，以及K-均值聚類、用於降維的主成分分析、異常檢測算法等無監督學習算法，此外還研究了一些機器學習的應用，如推薦系統，大規模機器學習系統，並行系統和映射化簡方法，用於計算機視覺技術的滑動窗口分類算法等，並給出了關於構建機器學習系統的實用建議，談到了偏差和方差的
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2214.
多智能體機器學習：強化學習方法（簡體書）
作者：
(加)霍華德‧M.施瓦茲
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/07/31
裝訂：
平裝
本書主要介紹了多智慧體機器人強化學習的相關內容。全書共6章，首先介紹了幾種常用的監督式學習方法，在此基礎上，介紹了單智慧體強化學習中的學習結構、值函數、馬爾科夫決策過程、策略迭代、時間差分學習、Q學習和資格跡等概念和方法。然後，介紹了雙人矩陣博弈問題、多人隨機博弈學習問題，並通過3種博弈遊戲詳細介紹了納什均衡、學習演算法、學習自動機、滯後錨演算法等內容，並提出LR-I滯後錨演算法和指數移動平均Q學
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2215.
深度學習算法實踐（簡體書）
作者：
吳岸城
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2017/07/26
裝訂：
平裝
本書以一位軟體工程師的轉型故事為線索，講述演算法思維的建立及實踐。第1章主要講解如何從傳統的工程思維轉入演算法思維，第2-5章分別闡述文本處理、視覺識別、Bot機器人、強化學習方向的演算法實踐，第6章案例闡述預測與推薦的應用。
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2216.
人工神經網絡理論及應用（簡體書）
作者：
韓力群
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/07/25
裝訂：
平裝
該書系統地論述了人工神經網路的主要理論、設計基礎及應用實例，旨在使讀者理解和熟悉神經網路的基本原理和主要應用，掌握它的結構和設計應用方法，為深入研究和應用開發打下基礎。為了便於讀者理解，書中儘量避免煩瑣的數學推導，加強了應用舉例，並在內容的選擇和編排上注意到讀者初次接觸新概念的易接受性和思維的邏輯性，也注意引入目前神經網路研究領域的前沿知識如深度網路等。為便於讀者能將理論轉化為應用，在主要章節的後
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2217.
類別不平衡學習：理論與算法（簡體書）
作者：
于化龍
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2017/07/09
裝訂：
平裝
類別不平衡學習是機器學習與資料挖掘領域的重要分支之一，其在很多應用領域中均發揮著重要作用。本書首先系統地介紹了與類別不平衡學習相關的一些基礎概念及理論(第1、2章)，進而在上述理論的基礎上，討論了一些主流的類別不平衡學習技術及對應演算法，具體包括樣本採樣技術(第3章)、代價敏感學習技術(第4章)、決策輸出補償技術(第5章)、集成學習技術(第6章)、主動學習技術(第7章)及一類分類技術(第8章)等。
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2218.
深度學習輕鬆學：核心算法與視覺實踐（簡體書）
作者：
馮超
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2017/07/04
裝訂：
平裝
適讀人群：本書適合對深度學習感興趣的讀者閱讀，也適合有志於從事電腦視覺研究等領域的廣大學生閱讀，可作為深度學習的入門教材。本書特色?深入剖析卷積神經網路核心：全連接層和卷積層?深入分析Caffe源碼實現架構，瞭解框架背後的運行機理?詳盡介紹網路結構與訓練細節，解密複雜運算的基本原理?經典實踐場景：圖像語意分割，圖像生成。GAN模型的詳細分析與推導?樣例代碼採用C++和Python兩種語言編寫?語言
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2219.
深度學習與R語言（簡體書）
作者：
程顯毅
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2017/07/03
裝訂：
平裝
近年來，深度學習可謂是機器學習方向的明星概念，不同的深度學習模型分別在圖像處理與自然語言處理等任務中取得了前所未有的好成績。 在許多場合都有這樣的需求“如何對感興趣的領域快速理解和使用深度學習技術?”答案涉及複雜的數學、編程語言(如C、C++和Java)。但隨著R的興起,現在使用深度學習技術比以往更容易。因為R易學易用，不要求很扎實的編程基礎，它被廣泛地應用於機器學習實踐和教學中。即使對R語言不是
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2220.
深度學習、優化與識別（簡體書）
作者：
焦李成
;
趙進
;
楊淑媛
;
劉芳
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2017/07/01
裝訂：
平裝
深度神經網路是近年來受到廣泛關注的研究方向，它已成為人工智慧2.0的主要組成部分。本書系統地論述了深度神經網路基本理論、演算法及應用。全書共十六章，分為兩個部分；第一部分（第一章到第十章）系統論述了理論及演算法，包括深度前饋神經網路、深度卷積神經網路、深度堆疊神經網路、深度遞迴神經網路、深度生成網路、深度融合網路等；第二部分（第十一章到第十五章）論述了常用的深度學習平臺，以及在高光譜圖像、自然圖像
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