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Pytorch是基于python且具備強大GPU加速的張量和動態(tài)神經網絡，更是Python中優(yōu)先的深度學習框架，它使用強大的GPU能力,提供*大的靈活性和速度。本書指導讀者以Pytorch為工具在Python中學習深層強化學習(DQN)。主要內容包括：強化學習概述及分類、強化學習的算法和實施方法、在Pytorch中實施

本書內容主要包括機器學習的基本知識、基本學習方法、集成學習方法、深度學習方法和深度強化學習方法等內容，將機器學習的經典內容與深度學習等前沿內容有機地結合在一起，形成一套相對完整的知識體系，并在每個章節(jié)穿插相應的應用實例，使得廣大讀者不但能夠較好地掌握機器學習基本理論，而且能夠比較系統地掌握其應用技術，為今后的工作和進一

本書全面介紹神經網絡、機器學習和深度學習的基本概念、模型和方法，同時也涉及了深度學習中許多最新進展，附錄中還提供了相關數學分支的簡要介紹，旨在讓讀者知其然還要知其所以然。

本書針對人工智能技術領域人才培養(yǎng)的需要，從實際應用出發(fā)，以人工智能涉及的“會運動、會看懂、會聽懂、會思考”四方面為主線進行編寫。本書采用理實一體的編寫方式，設置了5個學習情境，分別為認識人工智能、運動系統的設計與應用、視覺識別系統的設計與應用、語音識別系統的設計與應用和認知系統的設計與應用，循序漸進地介紹了人工智能控制

本書較為系統地講解了用戶體驗設計師的職能及價值體現的方法，由點到面地分析了用戶體驗設計的方法與技巧，目的是讓讀者能夠全方位地進行學習，使自己在互聯網行業(yè)變化如此迅速的當下不被淘汰。 全書分為8章。第1章對用戶體驗的概念、用戶體驗設計師的職責與價值等內容進行了分析；第2章主要對App設計中的基礎規(guī)范進行了系統全面的講解

《深度學習導論》講述了前饋神經網絡、Tensorflow、卷積神經網絡、詞嵌入與循環(huán)神經網絡、序列到序列學習、深度強化學習、無監(jiān)督神經網絡模型等深度學習領域的基本概念和技術，通過一系列的編程任務，向讀者介紹了熱門的人工智能應用，包括計算機視覺和自然語言處理等。 本書編寫簡明扼要，理論聯系實踐，每一章都包含習題以及補充閱

本書主要討論在智能經濟的浪潮下，人工智能技術與區(qū)塊鏈技術的范式變革與產業(yè)應用，以及如何從數字經濟學視角理解智能經濟發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來的商業(yè)認知升級。全書包括從信息技術到智能經濟、區(qū)塊鏈技術應用與場景、人工智能技術應用與場景、智能經濟時代的商業(yè)趨勢四部分，共20講內容。 本書通過跨學科研究，構建了一整套認知人工

隨著人工智能技術在越來越多的行業(yè)中應用，諸多問題也隨之而來，最主要的問題在于人工智能技術與行業(yè)的結合深度不足。在大多數情況下，人工智能技術只能解決表層的行業(yè)問題，對于深層的業(yè)務問題賦能不足。當前急需探索人工智能技術與行業(yè)結合的方法與模式。本書結合了筆者構建人工智能產品的實際經驗，從人工智能產品流程、行業(yè)能力模型、人工智

本書收錄了《認知物聯網中基于障礙物感知的機會數據傳輸策略》《圖數據流上的子圖查詢》《基于類間稀疏結構保持的鑒別回歸方法》《智能導學系統中基于有效非負矩陣分解的學習成績預測》等。