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深度学习理论与应用(高等学校计算机专业系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:蒙祖强//欧元汉|责编:龙启铭出版社：清华大学
本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用，以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典 CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性和便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，供教学和学习参考使用。本书可作为各类高等学校人工智能和计算机相关专业的“人工智能”或“机器学习”课程的教材，也可作为人工智能、深度学习爱好者和初学者的自学教材，以及从事人工智能课题研究和应用开发人员的参考用书。
售价：23.60

PyTorch深度学习项目教程(双色印刷高等职业教育系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:宋桂岭//刘军伟//李克新|责编:李培培出版社：机械工业
本书根据初学者的学习曲线和职业生涯成长规律，由浅入深设计了5个基础项目和3个综合项目。基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译，引导读者使用 PyTorch构建神经网络算法框架，深入探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评价等内容；综合项目包括食品加工人员异常行为检测、工业检测图像分割和内容智能生成，介绍了深度学习的新技术，实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等应用。本书可作为高等职业院校人工智能技术专业相关课程的教材，也可作为工程人员的入门书籍。
售价：23.60

数据驱动的科学和工程(机器学习动力系统与控制详解)/国外工业控制与智能制造丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)史蒂文·L.布伦顿//J.内森·库茨|责编:王春华//刘锋|译者:王占山//施展//刘莹莹出版社：机械工业
丛书项：国外工业控制与智能制造丛书
数据驱动的研究给复杂系统的建模、预测和控制带来了技术革新。本书基于数据驱动发现，将动力系统的建模、控制、优化和数据方法结合起来构筑知识架构，梳理了机器学习、动力系统和控制之间的内在关系，初步探索了一种数据驱动发现的智能理论和方法。本书的主题涉及应用优化、降维、机器学习、动力学与控制以及降阶方法。本书从多维度反映了交叉学科研究的特点，写作深入浅出，图文并茂，并提供一些辅助程序，适合工科和理科相关专业（包括自动化、计算机科学、机械工程、电气工程等专业）的高年级本科生和低年级研究生阅读。
售价：59.60

机器学习(第2版数据科学与大数据技术专业系列规划教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:赵卫东//董亮|责编:张斌出版社：人民邮电
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习基础、统计分析、分类、聚类、文本分析、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、分布式机器学习等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、目标检测、自编码器、生成对抗网络、注意力机制等深度学习的内容。此外，本书还介绍机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书内容全面、案例丰富、深入浅出，部分章节提供Python程序代码和习题，供读者巩固所学知识。另外，本书还为读者提供配套的微课视频。本书不仅适合作为高等院校本科生及研究生的机器学习、深度学习和数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。
售价：35.92

机器学习教程(微课视频版高等学校电子信息类专业系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:张旭东|责编:盛东亮//崔彤出版社：清华大学
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法，对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法，对深度学习和强化学习进行了全面的叙述，比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和 LSTM等深度神经网络的核心知识和结构；对于强化学习，不仅介绍了经典表格方法，还讨论了深度强化学习。本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、综合性机器学习的教材，可供本科生和一年级研究生课程使用，也可供科技人员、工程师和程序员自学机器学习的原理和算法使用。本书对基础和前沿、经典方法和热门技术进行了尽可能的平衡，使得读者不仅能在机器学习领域打下一个良好的基础，同时也可以利用所学知识解决遇到的实际问题并为进入学科前沿打好基础。
售价：23.60

深度学习应用开发(职业教育人工智能技术应用专业系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:王秀翠//李永亮//王春莲|责编:李绍坤//张星瑶出版社：机械工业
本书从基本的人工智能理论出发，使用Python语言编程，基于TensorFlow和 Keras深度学习框架，以理论讲解为基础，以项目实战为导向，系统地讲述了人工智能、深度学习和计算机视觉中相关的基本概念、理论方法和经典算法。既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对计算机视觉相关领域实际案例的实现方法和技术技巧的详细阐述。本书尽量避免了复杂烦琐的数学公式，仅涉及少量且必要的数学知识。在内容上，本书首先概述了深度学习的基本理论，然后介绍了深度学习框架 TensorFlow的基础知识、安装和使用方法，引申出高级神经网络API，即Keras框架，并且介绍了Keras框架的核心模块和一系列建模方法，为后续完成项目实战做准备。最后讲解了神经网络的原理，从回归和分类两大类问题出发，实现了回归和图像分类等实战案例，并介绍了如何使用迁移学习的方法快速搭建网络模型。本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材，也可以作为深度学习爱好者的参考书。
售价：15.60

TensorFlow深度学习实例教程(计算机类专业高等职业教育系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:平震宇//匡亮|责编:和庆娣//解芳出版社：机械工业
本书按照“强基础、重应用”的原则进行编写，在内容的安排上采用“理论+实践”的方式，由浅入深，选取的项目可以让学生很快上手。本书主要包括8个项目，分别为搭建TensorFlow开发环境，手写数字识别： TensorFlow初探，房价预测：前馈神经网络，服装图像识别：Keras搭建与训练模型，图像识别：卷积神经网络，AI诗人：循环神经网络，预测汽车油耗效率： TensorFlow.js应用开发，花卉识别：TensorFlow Lite。本书既可以作为高等职业院校、应用型本科院校的计算机类、电子信息类、通信类及自动化类等专业的教材，也可以作为各种技能认证考试的参考用书，还可以作为相关技术人员的参考用书。
售价：26.00

机器学习应用案例与设计(应用型高校产教融合系列教材)/大电类专业系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:罗光圣|责编:王欣出版社：清华大学
丛书项：大电类专业系列
本书在全面介绍人工智能中的机器学习、数据降维与特征工程以及文本分析等基本知识的基础上，先后着重介绍人工智能的决策树与分类算法、聚类分析、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机及联邦学习，以及机器学习和深度学习的实现细节，并通过实际的应用来运用和实践各种算法模型。全书共分11章：第1章为机器学习绪论，主要介绍机器学习简史、人工智能与机器学习的关系以及各种经典的机器学习算法等；第2章为数据部分内容，着重讨论特征工程、模型训练、高维数据降维等；第3～10章为机器学习的具体模型算法内容，重点介绍决策树、聚类分析、文本分析、神经网络等实现细节；第11章为高级深度学习内容，着重为读者提供高阶的人工智能知识。全书提供了大量应用实例，每章后均附有习题。本书适合作为高等院校计算机类相关专业和人工智能专业高年级本科生、研究生的教材，同时可供对机器学习比较熟悉并且对人工智能建模有所了解的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。
售价：26.00

深度学习框架及系统部署实战(微课视频版教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会推荐教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:袁雪|责编:郑寅堃出版社：清华大学
在数字化时代，嵌入式人工智能系统和深度学习等技术变得越来越重要。在嵌入式平台上进行深度学习推理时会受到计算能力、存储空间、能耗等资源限制的挑战。本书从深度学习模型在资源受限的硬件平台上部署的角度，介绍嵌入式AI系统的基本概念、需求、挑战，以及其软硬件解决方案。本书共分为7章。第1章介绍了边缘计算；第2章介绍了嵌入式AI系统的基本概念及其面临的需求与挑战；第3章介绍了嵌入式AI系统的硬件解决方案；第4～6章介绍了嵌入式AI系统的软件解决方案，包括DNN模型的构建及实现、轻量级DNN模型的构建、模型轻量化方法及实现；第7章介绍了DNN 模型的硬件部署。本书提供了基于Python语言和 TorchAPI的大量代码解析，并针对Intel系列和NVIDIA 系列芯片的硬件部署分别进行介绍。本书适合作为高等院校计算机专业、软件工程专业的教材，也可供对深度学习、计算机视觉、嵌入式AI系统等感兴趣的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。
售价：13.96

智能计算系统(从深度学习到大模型第2版计算机类专业系统能力培养系列教材)/中国科学院大学研究生教材系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:陈云霁//李玲//赵永威//李威//郭崎等|责编:曲熠//陈佳媛出版社：机械工业
丛书项：中国科学院大学研究生教材系列
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第 1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3 章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第 6章回顾深度学习所用的处理器结构从通用逐步走向专用的过程，第7章介绍深度学习处理器的体系结构应当如何应对大模型处理中的计算、访存、通信瓶颈，第8 章介绍基于BCL语言的高性能算子开发优化实践，第9 章介绍面向大模型的计算系统并以BLOOM作为驱动范例。本书适合作为高等院校相关专业的教材，也适合人工智能领域的科研人员参考。
售价：67.60

深度学习框架应用开发(工业和信息化部十四五规划教材)/人工智能系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:陈晓龙//黄日辰|责编:魏建波出版社：电子工业
丛书项：人工智能系列
深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning ）领域中一个新的研究方向，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，实现机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。全世界最为流行的深度学习框架有TensorFlow、 Caffe、PaddlePaddle和 PyTorch。TensorFlow是 Google于2015年发布的深度学习框架，2019年， Google推出TensorFlow 2.0 正式版本，以动态图优先模式运行，使得用户既能轻松上手TensorFlow框架，又能无缝部署网络模型至工业系统。本书针对高职学生的特点（有基本的编程能力，对开发人工智能应用感兴趣，学过一些高等数学基本知识，但谈不上有深厚的数学功底和人工智能理论基础），全面、系统地介绍基于 TensorFlow深度学习框架的人工智能应用开发技术、方法和应用实践，分析了神经网络原理并实践，对循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）这些常用的深度学习模型进行了演练，在此基础上展开基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别等热门应用，为读者提供了从理论学习到工程实践的视图。全书按照“项目导向、任务驱动”的教学方法，以8个真实项目贯穿，分别是认识人工智能、搭建线性回归模型、搭建汽车油耗预测模型、搭建手写数字识别模型、搭建卷积神经网络模型、搭建猫狗识别网络模型、可视化方法应用和经典卷积神经网络的应用，进行深度学习模型的选择、构建和应用，让学习者能快速具备人工智能问题求解的基本思想和初步的人工智能应用软件开发能力。本书讲解通俗易懂，配套资源丰富。每个项目知识点配有PPT、一个或多个视频讲解、实践练习和模型实现代码。全书配有的视频总时长达400多分钟。本书适合计算机、软件工程、人工智能等本、专科专业学生使用，也适合作为对深度学习感兴趣的研究生、工程师和研究人员的学习资料。
售价：21.60

深度学习理论与实践(普通高等教育人工智能专业系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:吕云翔//王志鹏|责编:郝建伟//张翠翠出版社：机械工业
本书分3个部分，分别为深度学习理论基础、深度学习实验和深度学习案例。这 3个部分层层递进，介绍了机器学习的基础知识与常用方法，包括机器学习基本操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。第1部分通过7章来介绍深度学习的基础知识，包括深度学习在不同领域的应用，不同深度学习框架的对比，以及机器学习、神经网络等方面的内容。第2部分包括常用深度学习框架的基础讲解，以及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和可视化技术领域的一些实验讲解。第3部分提供了8个案例，介绍深度学习在图像分类、目标检测、目标识别、图像分割、风格迁移、自然语言处理等方面的应用。本书将理论与实践紧密结合，能为读者提供有益的学习指导。本书适合高等院校计算机科学和软件工程等相关专业的学生、深度学习初学者和机器学习算法分析从业人员阅读。
售价：31.60

机器学习(新形态立体化双色印刷普通高等教育人工智能专业系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:胡晓|责编:郝建伟//李乐出版社：机械工业
本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章：第1章着重介绍了机器学习的基本知识；第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法（如 PCA和LDA），并增加了流形学习和稀疏表征等理论；第3～8章系统介绍了传统机器学习算法，如监督学习（贝叶斯、近邻、线性模型、非线性模型和集成学习）和非监督学习（聚类）；第9 、10章分别介绍了概率图模型和人工神经网络的基本理论；第11章着重讲述了强化学习的基本理论和算法。本书针对理论难点，插入了可视化图，引导读者对理论的理解；每章配有习题，以便指导读者深入地进行学习。每章还配有基于 Python的实验，便于工程类读者快速将理论转化为实践应用，也方便学术型读者编程实现。本书既可作为高等院校本科和研究生人工智能、控制工程、信息处理和智能制造等相关专业的课程教材，也可作为信息系统开发和大数据分析人员的技术参考书。
售价：27.60

人工智能深度学习基础实践(1+X职业技能等级证书配套系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:张健//常城|责编:初美呈出版社：人民邮电
本书较为全面地介绍深度学习应用场景下的人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用等内容。全书共10个项目，包括人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用、机器学习模型训练、深度学习框架应用开发、深度学习框架基础功能应用、深度学习线性回归模型应用等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质培养为核心，通过理论与实战相结合的方式，培养能够根据深度学习项目需求，完成数据的采集、标注、处理等工作，以及机器学习模型训练、深度学习模型训练等工作的人才。本书适用于“1+X”证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（中级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业学校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需充实深度学习应用开发知识的技术人员的参考书。
售价：15.92

深度学习原理与TensorFlow实践(人工智能专业人才培养系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:闭应洲//周锋//王满堂|责编:赵玉山出版社：电子工业
本书采用“理论+实践”的方式，全面系统地讲授了深度学习的基本原理以及使用 TensorFlow实现各类深度学习网络的方法。全书共10章，第1～3章主要介绍深度学习的基础知识，包括深度学习的概念和应用、深层神经网络的训练和优化、 TensorFlow的内涵和特点等内容；第4～5章主要介绍 TensorFlow的安装，以及计算模型、数据模型、运行模型等TensorFlow编程的基础知识；第6～10章主要围绕 TensorFlow介绍各类深度学习网络，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习网络进阶等。全书在各个章节设置有大量的实验和实操案例，兼具知识性和实用性。本书适合人工智能相关专业的学生和技术人员，以及人工智能领域兴趣爱好者阅读。
售价：21.60

自动控制原理习题详解(全国高等学校自动化专业系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:王建辉|责编:王一玲//刘佩伟出版社：清华大学
本书为《自动控制原理》（王建辉、顾树生主编，杨自厚主审，清华大学出版社2007年4月出版）教材的配套用书。书中对教材每章后的全部习题（思考题除外）作了详细解答。教材中所给出的习题，题型丰富，难易比例适当。本书可作为全国清通高等学校自动化及们表、电气传动、计算机、机械、化工、航天航空等相关专业的学生深入学习和理解《自动控制原理》课程内容的辅助用书，也可以作为工程技术人员自学该课程的参考资料，并可作为考研人员的举习辅导材料。
售价：15.96

机器学习实践教程(高等职业教育人工智能工程技术系列教材)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:吕焱飞|责编:潘娅出版社：电子工业
机器学习是计算机人工智能的重要研究领域和应用方向，本书是学习和实践机器学习的入门教材，基于 Python语言，介绍如何使用机器学习的相关算法对数据进行分析。本书在内容上涵盖机器学习相关基础知识，在组织编排上循序渐进。全书共11章，分为3个部分：第一部分（第1～3章）为机器学习基础知识，包括数值计算基础、数据分析、数据可视化；第二部分（第4～9 章）为机器学习算法，包括线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、聚类分析和集成学习；第三部分（第10～11章）为实践项目，包括房价预测和手写数字识别。
售价：17.20

Python快乐编程(机器学习从入门到实战21世纪高等学校计算机专业实用系列教材)/好程序员成长丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：编者:千锋教育高教产品研发部|责编:付弘宇//张爱华出版社：清华大学
丛书项：好程序员成长丛书
本书采用理论与实战相结合的形式，通过生活中的例子来讲解理论知识，结合实际案例代码，帮助读者在掌握机器学习理论的同时，打下项目实践的基础，同时配有丰富的教学资源，帮助读者自学或开展教学工作。本书共13章，涵盖机器学习入门所需的数学知识及相关算法，包括K近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归与梯度下降、支持向量机、 AdaBoost算法、线性回归、K-means算法、 Apriori算法、FP-growth算法、主成分分析和奇异值分解。本书将理论与实际操作相结合，通过丰富的程序实例和详尽的步骤讲解，与读者一起跳出枯燥的理论知识，快乐学习。本书适合刚进入机器学习领域的读者，也可以作为大专院校相关专业的教材。
售价：23.92

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