隨著人工智能熱潮的興起，企業(yè)對(duì)人工智能領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)理的人才需求也開始井噴，人工智能產(chǎn)品經(jīng)理成為順應(yīng)時(shí)代潮流的重要人力資源。實(shí)際上，人工智能確實(shí)給現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)帶來(lái)了全方位的升級(jí)，這也給產(chǎn)品經(jīng)理從業(yè)人員提出了更高的要求，是關(guān)注人工智能產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理們面臨的一次關(guān)鍵轉(zhuǎn)型考驗(yàn)。本書從知識(shí)體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家

計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域很熱門的三大應(yīng)用方向，本書旨在幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較為薄弱的讀者入門深度學(xué)習(xí)，達(dá)到能夠獨(dú)立使用深度學(xué)習(xí)知識(shí)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的水平。通過(guò)閱讀本書，讀者將學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學(xué)到深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

10余位研究人員，歷時(shí)1年多，涉及8個(gè)領(lǐng)域，走訪全國(guó)上百家企業(yè)，深入調(diào)研人工智能在各個(gè)產(chǎn)業(yè)的商業(yè)應(yīng)用。全彩印刷，9章內(nèi)容，13個(gè)表格，122幅統(tǒng)計(jì)圖、流程圖、設(shè)計(jì)圖……精彩呈現(xiàn)人工智能未來(lái)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。

《情感計(jì)算與情感機(jī)器人系統(tǒng)》在介紹情感計(jì)算、情感建模以及人機(jī)情感交互概念的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)前人機(jī)情感交互的研究前沿，總結(jié)了在多模態(tài)情感識(shí)別方法、人機(jī)交互氛圍場(chǎng)建模、情感意圖理解方法、情感機(jī)器人的多模態(tài)情感表達(dá)以及人機(jī)情感交互系統(tǒng)應(yīng)用方面的**研究成果，使讀者對(duì)人機(jī)情感交互有更深的理解，對(duì)促進(jìn)我國(guó)在情感計(jì)算與情感機(jī)器人領(lǐng)

《學(xué)習(xí)科學(xué)視域下的網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)：理論·技術(shù)·趨勢(shì)》首先通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)科學(xué)的主旨—深度學(xué)習(xí)進(jìn)行研究，借鑒學(xué)習(xí)科學(xué)領(lǐng)域?qū)�學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)結(jié)果研究的相關(guān)成果，結(jié)合深度學(xué)習(xí)的時(shí)代背景，構(gòu)建了技術(shù)增強(qiáng)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的理論體系和分析框架；然后對(duì)深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新技術(shù)、工具及場(chǎng)景等進(jìn)行探討，對(duì)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的策略等進(jìn)行推演，對(duì)國(guó)際

《強(qiáng)化學(xué)習(xí)精要：核心算法與TensorFlow實(shí)現(xiàn)》用通俗幽默的語(yǔ)言深入淺出地介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本算法與代碼實(shí)現(xiàn)，為讀者構(gòu)建了一個(gè)完整的強(qiáng)化學(xué)習(xí)知識(shí)體系，同時(shí)介紹了這些算法的具體實(shí)現(xiàn)方式。從基本的馬爾可夫決策過(guò)程，到各種復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，讀者都可以從本書中學(xué)習(xí)到。本書除了介紹這些算法的原理，還深入分析了算法之間的內(nèi)在

本書內(nèi)容一共分為三大部分：第一部分介紹證據(jù)理論的基本概念、主要問(wèn)題、研究現(xiàn)狀以及主要應(yīng)用等。第二部分共包括五章，主要介紹作者多年來(lái)針對(duì)證據(jù)理論在實(shí)際應(yīng)用中所存在的傳感器信息建模問(wèn)題、沖突證據(jù)融合問(wèn)題、信度決策問(wèn)題、計(jì)算復(fù)雜度問(wèn)題等四個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題展開深入研究，所取得的最新研究成果及相關(guān)解決方案，同時(shí)介紹針對(duì)這些關(guān)鍵問(wèn)題的國(guó)

本書以深度學(xué)習(xí)算法入門為主要內(nèi)容，通過(guò)系統(tǒng)介紹Python、NumPy、SciPy等科學(xué)計(jì)算庫(kù)，深度學(xué)習(xí)主流算法，深度學(xué)習(xí)前沿研究，深度學(xué)習(xí)服務(wù)云平臺(tái)構(gòu)建四大主線，向讀者系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容和研究進(jìn)展。本書介紹了Python、NumPy、SciPy的使用技巧，面向谷歌推出的開源深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow

本書全面梳理了各個(gè)學(xué)科與智能研究相關(guān)的成果，在此基礎(chǔ)上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進(jìn)化、發(fā)展、使用和評(píng)價(jià)，提出了語(yǔ)義邏輯的主要準(zhǔn)則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計(jì)算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書所述非生物智能體或人工智能學(xué)界討論的通用人工智能提出了一條可實(shí)現(xiàn)的路徑。本書適

本書以軟件工程的角度把一個(gè)看似不可能完成的大型金融軟件系統(tǒng)，抽絲剝繭，層層剝離，逐步完善，從而提高技術(shù)人員的大局觀、合作意識(shí)和問(wèn)題分解能力。全書一共五章，第一章介紹了專家系統(tǒng)與金融專家系統(tǒng)，起到提綱挈領(lǐng)點(diǎn)明任務(wù)主題的作用。第二章是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心思想是需求是設(shè)計(jì)更是算法，通用性極強(qiáng)。第三章則以PHP開發(fā)者的角度詳細(xì)介紹了

人工智能快速發(fā)展，已經(jīng)進(jìn)入尋常百姓的日常生活，主要國(guó)家都將人工智能的發(fā)展作為占領(lǐng)世界科技制高點(diǎn)的關(guān)鍵政策與措施。它不僅是一種技術(shù)，而且是一個(gè)技術(shù)集群；它不僅是一門科學(xué)，而且是一個(gè)系統(tǒng)的理念，“將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來(lái)革命性的變化”。把人們帶入“人類命運(yùn)共同體”的新時(shí)代。本書介紹了什么是人工智能及其由來(lái)，解答了它

非線性科學(xué)是一門研究非線性現(xiàn)象共性的基礎(chǔ)學(xué)科，被譽(yù)為20世紀(jì)自然科學(xué)的第三次革命。非線性科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)交叉融合，形成了新興的交叉學(xué)科——神經(jīng)動(dòng)力學(xué)。《神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)空行為的動(dòng)力學(xué)研究》主要研究了網(wǎng)絡(luò)單元特性對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)時(shí)空模式的影響，利用非線性動(dòng)力學(xué)的理論和方法，通過(guò)數(shù)值模擬分析，揭示了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)單元特性（具有共存行為、

本書是國(guó)內(nèi)較早關(guān)于TensorFlow大數(shù)據(jù)與量化交易的原創(chuàng)圖書，配合zwPython開發(fā)平臺(tái)和zwQuant開源量化軟件學(xué)習(xí)，是一套完整的大數(shù)據(jù)分析、量化交易的學(xué)習(xí)教材，可直接用于實(shí)盤交易。本書有三大特色：*，以實(shí)盤個(gè)案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無(wú)須專業(yè)編程基礎(chǔ)，

本書結(jié)合實(shí)際應(yīng)用介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)信息，從結(jié)構(gòu)上重點(diǎn)介紹了前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及自組織競(jìng)爭(zhēng)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并針對(duì)當(dāng)下深度學(xué)習(xí)中比較重要的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)（遞歸）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書不僅能讓讀者對(duì)當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)有體系

《21個(gè)項(xiàng)目玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)基于TensorFlow的實(shí)踐詳解》以實(shí)踐為導(dǎo)向，深入介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)和TensorFlow框架編程內(nèi)容。通過(guò)本書，讀者可以訓(xùn)練自己的圖像識(shí)別模型、進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和人臉識(shí)別、完成一個(gè)風(fēng)格遷移應(yīng)用，還可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成圖像和文本，進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)、搭建機(jī)器翻譯引擎，訓(xùn)練機(jī)器玩游戲等。全書共包含2

《新未來(lái)簡(jiǎn)史：新未來(lái)簡(jiǎn)史：區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)陷阱與數(shù)字化生活》旨在顛覆過(guò)往絕大多數(shù)有關(guān)人類未來(lái)的預(yù)測(cè)與推斷，*限度地靠近事物的本原。以特有近乎刁鉆的視覺(jué)、博雜的知識(shí)、激情的文風(fēng)和嚴(yán)密的邏輯，聯(lián)動(dòng)前沿科技與社會(huì)、自然、經(jīng)濟(jì)、金融、人文、歷史以及人性驅(qū)動(dòng)下的人類競(jìng)爭(zhēng)、價(jià)值創(chuàng)造等進(jìn)行了深入的思考與推演，展現(xiàn)出"氣勢(shì)恢宏

未來(lái)已來(lái)。在AI世界，限制我們的是認(rèn)知，面對(duì)指數(shù)式增長(zhǎng)的知識(shí)和信息，焦慮成為了這個(gè)時(shí)代的底色。我們應(yīng)該如何迎接和擁抱智能文明？面對(duì)人工智能帶來(lái)的翻天覆地的變化，我們應(yīng)該如何自處？本書有趣有料，通過(guò)研究人類面對(duì)復(fù)雜世界不同領(lǐng)域的知識(shí)，探索面對(duì)未來(lái)智能文明的現(xiàn)代人必須掌握的生存原則。全書分為智能的未來(lái)：技術(shù)進(jìn)化與人類理性價(jià)

本書將智能計(jì)算中的人工免疫系統(tǒng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的相關(guān)問(wèn)題求解，主要關(guān)注人工免疫系統(tǒng)中的克隆選擇算法、否定選擇算法、危險(xiǎn)理論等的具體應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。本書主要介紹了基于克隆選擇算法的認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)頻譜分配、頻譜決策優(yōu)化、認(rèn)知OFDM資源分配方案；基于否定選擇算法的入侵防御；基于危險(xiǎn)理論的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)感知和評(píng)估模型與方法、用于異常檢測(cè)的

本書針對(duì)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快、價(jià)值密度高等特點(diǎn)，以粒計(jì)算方法為理論基礎(chǔ)，以經(jīng)典粗糙集模型和區(qū)間值信息系統(tǒng)為研究對(duì)象，以Hadoop開源平臺(tái)為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，構(gòu)建大數(shù)據(jù)下知識(shí)約簡(jiǎn)計(jì)算模型及知識(shí)獲取方法。本書主要介紹大數(shù)據(jù)下Pawlak模型知識(shí)約簡(jiǎn)、區(qū)間值信息系統(tǒng)知識(shí)約簡(jiǎn)、層次粗糙集模型知識(shí)約簡(jiǎn)及知識(shí)獲取

本書主要介紹深度學(xué)習(xí)的核心算法，以及在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理中的相關(guān)應(yīng)用。本書的作者們都是業(yè)界第一線的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者，所以書中所寫內(nèi)容和業(yè)界聯(lián)系緊密，所涵蓋的深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)比較全面。本書主要講解原理，較少貼代碼。本書適合深度學(xué)習(xí)從業(yè)人士或者相關(guān)研究生作為參考資料，也可以作為入門教程來(lái)大致了解深度學(xué)習(xí)的相