隨著物聯(lián)網的快速發(fā)展，軟件與硬件逐漸融合，硬件產品經理這個角色越來越受到大家的重視。本書主要對與硬件產品經理相關的知識進行了系統(tǒng)梳理，為大家介紹了什么是硬件和硬件產品經理，以及智能硬件產品經理這個新興崗位的特點和發(fā)展。同時本書為讀者介紹了物聯(lián)網產品（也稱智能硬件產品）在市場分析、需求分析、同類產品分析、產品設計、硬件方

本書較為全面地介紹了深度學習的基本概念、算法原理以及實現框架。全書共9章，分別介紹了深度學習的發(fā)展歷史、神經網絡與深度神經網絡、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡、深度學習在目標檢測和圖像描述中的應用、生成對抗網絡、深度遷移學習和深度強化學習等，并提供了應用實例，旨在通過練習和操作實踐幫助讀者鞏固所學的內容。本書可作為高等院校

人工智能深刻影響著人類發(fā)展，本書將帶領讀者從工程化的角度了解人工智能。本書第1章和第2章簡單介紹了人工智能的基本概念及其常見算法。第3章和第4章從工程化的角度探討了人工智能與智能制造、人工智能與智能設計。第5～9章重點介紹了人工智能中臺的概念，以及在企業(yè)中構建人工智能中臺的流程。本書適合人工智能相關領域（特別是人工智能

這是一本以漫畫形式來展現深奧理論的科普書。本書以卡通人物形象為主人公，通過講故事的形式串接內容，以多格漫畫進行展現，帶領大家走入神奇的人工智能世界。從印象篇、歷史篇、概念篇、技術篇、應用篇、安全篇、未來篇、啟示篇多維視角全方位地探索人工智能的神奇與奧妙。人工智能本質上是一個復雜、動態(tài)、關聯(lián)、深奧的知識體系，是用數學方程

目前，市場上的機器學習算法和深度學習算法相關入門書籍大都過于理論化和數學化，提高了學習門檻，使得不具有相關專業(yè)背景的讀者望而卻步；或是過于偏重實操，對于算法原理過于簡略，使得讀者無法形成對算法原理和可應用場景的基本認識。本書共分為上下兩篇，共18章：其中第一篇為經典機器學習模型部分，主要講解了常用的機器學習經典模型。第

數據科學與人工智能數學基礎課旨在幫助讀者快速打下數學基礎，通俗講解每一個知識點。 全書分為3篇，共17章。其中第1篇為基礎篇，主要講述了高等數學基礎、微積分、泰勒公式與拉格朗日；第2篇為核心知識篇，主要講述了線性代數基礎、特征值與矩陣分解、隨機變量與概率估計、概率論基礎、數據科學的幾種分布、核函數變換、熵與激活函數；第

全書共10章分別從構建非生物智能體、感知、描述、連接、記憶和理解、學習與交互、智能體運算模式與處理功能、資源和任務功能系統(tǒng)、生存、思維、控制與主體性、智能體生命周期等角度深入討論了智能體的方方面面，本書討論一個極為龐大、復雜，且沒有先例、沒有形成共識的智能體或機器智能系統(tǒng)的實現機理、過程、要點，沒有能、也做不到面面俱到

本書以深度學習為核心，詳細講解Pytorch技術堆棧，力求使用最直白的語言，帶更多的小白學員入門甚至精通深度學習。本書共分為10個章節(jié)，前五個章節(jié)主要講解深度學習中的基本算法及概念，通過使用Pytorch實現經典的神經網絡并輔以\"課后加油站”小節(jié)補充數學知識，力求讓每一個知識點、每一個章節(jié)、每一個實驗都能在學員腦海中

本書內容屬于控制理論與神經科學的交叉研究方向，以腦疾病中的帕金森病為背景。第1章為緒論，介紹了帕金森病的電生理特性、用于治療帕金森病的DBS技術及PID閉環(huán)調制策略等。第2～3章介紹了用于建模正常狀態(tài)和帕金森病狀態(tài)下的脈沖神經元數學模型，包括單個神經元模型，如經典的Izhikevich模型，Morris-Lecar模型

本書是智能計算平臺應用開發(fā)中級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數據管理、應用開發(fā)等相關知識。全書共分9章，內容包括智能計算平臺應用開發(fā)概述、人工智能與平臺搭建、平臺管理、數據采集、數據存儲、數據處理、數據備份與恢復、機器學習基礎算法建模和人工智能模型開發(fā)測試。

本書是智能計算平臺應用開發(fā)初級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數據管理、應用開發(fā)等相關知識。全書共8章，內容包括智能計算平臺應用開發(fā)概述、硬件設備、系統(tǒng)與軟件、系統(tǒng)管理、數據采集、數據存儲、基礎應用軟件開發(fā)測試、人工智能示教編程。

本書是智能計算平臺應用開發(fā)高級教材，主要介紹了智能計算平臺搭建、平臺管理、數據管理、應用開發(fā)等相關知識。全書共9章，內容包括智能計算平臺應用開發(fā)概述、智能計算高級環(huán)境、平臺管理、數據存儲、數據處理、數據備份及恢復、深度學習基礎算法建模、人工智能算法優(yōu)化、人工智能高級應用軟件開發(fā)測試。

本書首先簡要介紹機器人和機器人學的概況，以及機器人學的數學基礎，然后分別詳細討論智能機器人體系結構、智能機器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機器人控制、多機器人協(xié)同，以及智能機器人的HRI等內容。

本書旨在為讀者建立完整的深度學習知識體系。全書內容包含3個部分，第一部分為與深度學習相關的數學基礎；第二部分為深度學習的算法基礎以及相關實現；第三部分為深度學習的實際應用。通過閱讀本書，讀者可加深對深度學習算法的理解，并將其應用到實際工作中。本書適用于對深度學習感興趣并希望從事相關工作的讀者，也可作為高校相關專業(yè)的教學

Kittenblock是深圳市小喵科技開發(fā)的一款基于Scratch3.0的圖形化編程軟件。Scratch3.0強調的是創(chuàng)作與分享，更注重純軟件編程；Kittenblock強調的是教育與創(chuàng)造屬性，根據當下的教育需求，重點增加人工智能、物聯(lián)網和Python編程，盡可能地滿足教育的系統(tǒng)性和連續(xù)性需求，讓學生和老師無須切換多個

本書以實踐為導向，深入淺出，從人工智能技術、機器學習框架和微服務等概念講起，對主流的人工智能云平臺產品進行剖析和比較，對從訓練學習到服務封裝再到模型發(fā)布應用的全過程進行介紹，并對人工智能云平臺技術棧涉及的云計算、集群管理、任務調度、共享存儲等技術進行了詳細講解，以提高研發(fā)人員對人工智能全生產流程的理解。書中結合以上技術

本書對超限學習機近年來取得的各方面成果進行詳細的闡述與分析。本書分為4個部分：第1部分（第1～2章）主要介紹超限學習機的基本概念與核心理論；第2部分（第3～4章）系統(tǒng)介紹超限學習機理論為應對數據分類、回歸以及特征學習等重要機器學習任務所做的技術性調整；第3部分（第5～6章）主要介紹超限學習機的工程實現與領域應用案例；第

本書主要對算法的原理進行了介紹，并融合大量的應用案例，詳細介紹使用機器學習模型的一般方法，幫助讀者理解算法原理，學會模型設計。本書首先介紹數據理解、數據的處理與特征，幫助讀者認識數據；然后從宏觀、系統(tǒng)的角度介紹機器學習算法分類、一般學習規(guī)則及機器學習的基礎應用；接著根據項目研發(fā)的流程，詳細介紹了模型選擇和結構設計、目標

本書把窄帶物聯(lián)網（NB-IoT）的應用知識體系歸納為終端、信息郵局、人機交互系統(tǒng)3個有機組成部分。針對終端，給出通用嵌入式計算機的概念，并將其軟件分為BIOS與User兩部分；針對信息郵局，將其抽象為固定IP地址與端口，并由此設計了云偵聽程序模板；針對人機交互系統(tǒng)，設計了Web網頁、微信小程序、手機App及PC客戶端等

本書較全面地介紹了目前人工智能的主流概念、理論、方法、技術及應用等內容。全書共12章，首先介紹了智能的定義以及人工智能的定義、歷史、實現方法、研究內容與發(fā)展趨勢；其次介紹了人工智能的哲學觀以及腦科學的相關概念與基礎知識；再次在人工智能的方法與技術方面，介紹了人工神經網絡，機器學習的基本方法與原理，以及感知智能、認知智能