本書(shū)介紹交互式設(shè)計(jì)的技術(shù)與技巧，講述如何從目標(biāo)用戶的需求和期望出發(fā)，結(jié)合人類本身的心理特征和行為特點(diǎn)，用簡(jiǎn)單的方法創(chuàng)建易用、有效且讓用戶愉悅的設(shè)計(jì)。書(shū)中闡釋了合理刪除、分層組織、適時(shí)隱藏和巧妙轉(zhuǎn)移這4個(gè)令交互設(shè)計(jì)成果最大程度簡(jiǎn)單易用的策略。第2版根據(jù)近年來(lái)交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域的實(shí)踐和發(fā)展，對(duì)書(shū)中案例進(jìn)行了全面更新。

《創(chuàng)造力與人工智能的概念整合研究（英文版）/德古意特認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)應(yīng)用叢書(shū)》從概念整合理論的視角，解析了創(chuàng)造力與人工智能，探討了創(chuàng)造力的過(guò)程、理論與表征，以及計(jì)算實(shí)現(xiàn)的各個(gè)方面，包括組合、完善和擴(kuò)展等。

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(mén)的三大應(yīng)用方向，本書(shū)旨在幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較為薄弱的讀者入門(mén)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(shū)，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)

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning，DRL）是深度學(xué)習(xí)算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的巧妙結(jié)合，它是一種新興的通用人工智能算法技術(shù)，也是機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿技術(shù)，DRL算法潛力無(wú)限，AlphaGo 是目前該算法*成功的使用案例。DRL算法以馬爾科夫決策過(guò)程為基礎(chǔ)，是在深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的非線性函數(shù)的擬合能力下構(gòu)成

本書(shū)從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程講起，以豐富的圖例從理論和實(shí)踐兩個(gè)層面介紹了深度學(xué)習(xí)的各種方法，以及深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。內(nèi)容涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、受限玻爾茲曼機(jī)、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在內(nèi)

《AI人工智能：發(fā)展簡(jiǎn)史+技術(shù)案例+商業(yè)應(yīng)用》通過(guò)“知識(shí)＋案例”兩條線索幫助讀者全方位、多角度地了解人工智能�？v向知識(shí)線包括三大認(rèn)識(shí)、三大價(jià)值、三大盈利模式、三種營(yíng)銷變化、四個(gè)時(shí)代、五大商業(yè)模式、八大技術(shù)、八大熱門(mén)領(lǐng)域、八種研究成果、九種熱賣商品等，針對(duì)人工智能的基本概念、發(fā)展階段、研究?jī)r(jià)值、市場(chǎng)狀況、基礎(chǔ)技術(shù)、發(fā)展前

本書(shū)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了全面講解，幫助讀者順利完成從理論到實(shí)踐的過(guò)渡。書(shū)中首先介紹用于描述機(jī)器學(xué)習(xí)算法的統(tǒng)計(jì)與概率的知識(shí)，接著詳細(xì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的兩類主要方法——生成方法和判別方法，后深入研究了如何使機(jī)器學(xué)習(xí)算法在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮更大的作用。本書(shū)提供程序源代碼，便于讀者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析實(shí)踐。本書(shū)適合高等院校計(jì)算機(jī)、

本書(shū)預(yù)測(cè)了人工智能時(shí)代哪些職業(yè)會(huì)受到巨大沖擊。在未來(lái)，被人工智能所取代的，不僅僅是勞動(dòng)密集型的行業(yè)，醫(yī)療、教育、宗教、法律、新聞、審計(jì)、管理咨詢、建筑這些此前被認(rèn)為是技術(shù)無(wú)法取代的專業(yè)行業(yè)，也面臨著衰變的風(fēng)險(xiǎn)。 人工智能不僅是一次技術(shù)革命，它還將引發(fā)社會(huì)結(jié)構(gòu)的變化。人工智能對(duì)生產(chǎn)效率的大幅度改進(jìn)、對(duì)人類勞動(dòng)的大規(guī)模替代

本書(shū)選取了智能家居、智能小車、智能停車場(chǎng)等智能系統(tǒng)項(xiàng)目設(shè)計(jì)，讓學(xué)生掌握使用Arduino設(shè)備搭建傳感器網(wǎng)絡(luò)，編寫(xiě)智能系統(tǒng)的方法，體驗(yàn)創(chuàng)客教育活動(dòng)的快樂(lè)。

《基于免疫進(jìn)化的算法及應(yīng)用研究》中人工免疫系統(tǒng)是繼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算之后新的計(jì)算智能研究方向，是生命科學(xué)和計(jì)算科學(xué)相交叉而形成的交叉學(xué)科研究熱點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)安全、故障診斷、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、智能優(yōu)化等領(lǐng)域。《基于免疫進(jìn)化的算法及應(yīng)用研究》從人工免疫系統(tǒng)原理入手，在對(duì)免疫網(wǎng)絡(luò)理論與算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，在以下