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强化学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：魏庆来//王飞跃|责编:贾斌出版社：清华大学
强化学习是目前机器学习乃至人工智能领域发展最快的分支之一。强化学习的基本思想是通过与环境的交互、智能体或智能算法获取相关智能，其具体过程就是根据环境反馈得到的奖励不断调整自身的策略进而获得最大奖励决策的学习历程。本书主要讲述了强化学习的基本原理和基本方法，基于强化学习的控制、决策和优化方法设计与理论分析，深度强化学习原理以及平行强化学习等未来强化学习的发展新方向，展示从先行后知到先知后行，再到知行合一的混合平行智能思路。本书可作为高等学校人工智能、机器学习、智能控制、智能决策、智慧管理、系统工程以及应用数学等专业的本科生或研究生教材，亦可供相关专业科研人员和工程技术人员参考。
人民幣：RMB 59.80 元售价：NT$ 239.20 元

联邦学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)海科·路德维希//娜塔莉·巴拉卡尔多|责编:王军|译者:刘璐//张玉君出版社：清华大学
《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。联邦学习（Federated Learning，FL）是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留，不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案，适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据集中到一个存储库中的任务。本书阐述了联邦学习的最新研究进展和最先进的发展成果，包括从最初构想到首次应用和商业化使用。为了全面、深入地了解这个领域，研究人员从不同的角度探讨了联邦学习：机器学习、隐私和安全、分布式系统以及具体应用领域。读者将从这些角度了解联邦学习所面临的挑战、它们之间的相互关系，以及解决这些挑战的前沿方法。本书第1章介绍了联邦学习的基础知识，之后的24章深入探讨了各种不同的主题。第Ⅰ部分涉及以联邦方式解决各种机器学习任务的算法问题，以及如何进行高效、规模化和公平的训练。第 Ⅱ部分主要介绍联邦学习过程运行的系统的实际问题。第Ⅲ部分着重介绍如何选择隐私和安全解决方案，以适应特定的应用场景。第Ⅳ部分讲解了联邦学习的其他重要应用案例，如拆分学习和纵向联邦学习。最后，第Ⅴ 部分介绍实际企业环境中联邦学习的应用和案例。
人民幣：RMB 128.00 元售价：NT$ 512.00 元

深度学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)伊恩·古德费洛//(加)约书亚·本吉奥//亚伦·库维尔|译者:赵申剑//黎彧君//符天凡//李凯出版社：人民邮电
由美国伊恩·古德费洛、加拿大约书亚·本吉奥和加拿大亚伦·库维尔所著，赵申剑、黎彧君、符天凡和李凯共同翻译、张志华等审校的《深度学习》一书分为3个部分，第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第 3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯，也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。
人民幣：RMB 168.00 元售价：NT$ 672.00 元

图机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)克劳迪奥·斯塔迈尔|责编:贾小红|译者:马京京出版社：清华大学
本书详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案，主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
人民幣：RMB 109.00 元售价：NT$ 436.00 元

机器学习与深度学习算法基础
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:贾壮|责编:张云静出版社：北京大学
本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。本书分为两篇，共18 章。第一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。本书试图从初学者的角度对机器学习和深度学习的经典算法进行详细阐述。本书插图丰富，语言通俗易懂，适合初入机器学习领域的“萌新”，也适合希望将机器学习算法应用到日常工作中的其他专业从业者，还可供对人工智能领域感兴趣的读者参考阅读。
人民幣：RMB 89.00 元售价：NT$ 356.00 元

深度强化学习实战/深度学习系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)亚历山大·扎伊//布兰登·布朗|责编:吴晋瑜|译者:李晗出版社：人民邮电
丛书项：深度学习系列
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，进一步提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、 Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧贴深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以 Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。
人民幣：RMB 119.80 元售价：NT$ 479.20 元

漫画机器学习(欧姆社学习漫画)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(日)荒木雅弘|责编:杨凯|译者:喻春燕|绘画:(日)Verte 出版社：科学
本书以漫画形式讲解机器学习的基本概念和关键知识点，尽可能通俗易懂地讲解回归、分类、结果评价、深度学习、集成学习、无监督学习等的原理。本书内容基于大学一年级的数学知识，着眼于主人公们学习和工作中遇到的问题，探究机器学习解决方案。本书可作为中学生拓宽科技学习视野、培养计算思维、了解人工智能的启蒙书，也可用作科技教育的辅导教材。
人民幣：RMB 45.00 元售价：NT$ 180.00 元

深度学习入门与TensorFlow实践/深度学习系列
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：林炳清|责编:谢晓芳出版社：人民邮电
丛书项：深度学习系列
本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用 TensorFlow 2建立卷积神经网络；最后讨论如何从零开始实现循环神经网络，如何搭建深度学习框架，如何使用TensorFlow 2建立循环神经网络模型。本书既可供从事人工智能方面研究的专业人士阅读，也可供计算机专业的师生阅读。
人民幣：RMB 99.90 元售价：NT$ 399.60 元

图解机器学习和深度学习入门
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(日)山口达辉//松田洋之|责编:宋辉//于成成|译者:张鸿涛//戴凤智//高一婷出版社：化学工业
本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时，本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者，也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。
人民幣：RMB 68.00 元售价：NT$ 272.00 元

零基础学机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：黄佳|责编:颜景燕出版社：人民邮电
本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和 Python基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及 Scikit-learn机器学习库和 Keras深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。本书适合对AI感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。
人民幣：RMB 89.80 元售价：NT$ 359.20 元

机器学习的数学
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：雷明|责编:张涛出版社：人民邮电
本书的目标是帮助读者全面、系统地掌握机器学习所必需的数学知识。全书由 8章组成，内容包括一元函数微积分、线性代数与矩阵论、多元函数微积分、最优化方法、概率论、信息论、随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，举例说明它们在该领域的应用，使读者对某些抽象的数学概念和理论的实际应用有直观、具体的认识。本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细，可作为计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对于人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很高的参考价值。对于广大数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。
人民幣：RMB 109.00 元售价：NT$ 436.00 元

深度学习推荐系统
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:王喆|责编:郑柳洁出版社：电子工业
深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助他们建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。
人民幣：RMB 108.00 元售价：NT$ 432.00 元

深度学习详解
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:王琦//杨毅远//江季|责编:郭泳泽出版社：人民邮电
本书根据李宏毅老师的公开课改写、扩充而成，介绍了卷积神经网络、 Transformer、生成模型、自监督学习（包括BERT和 GPT-3）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、可解释人工智能、领域自适应、强化学习、终身学习、模型压缩、元学习等深度学习相关的进阶算法。在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中的大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习概念、建模过程和核心算法细节。本书适合对深度学习感兴趣、想要入门深度学习的读者阅读，也可作为深度学习相关课程的参考教材。
人民幣：RMB 99.80 元售价：NT$ 399.20 元

机器学习漫画小抄
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)克里斯·阿尔本|责编:秦健出版社：人民邮电
本套漫画小抄准确解释了机器学习领域的106个重要概念，覆盖从随机森林到神经网络的各种算法。每张漫画小抄介绍一个重要概念，通过简明扼要的语言、易懂易记的插图、简洁明晰的排版布局，生动地呈现了每一个概念的思想内核，能帮助读者快速高效地理解与记忆。本套漫画小抄适合所有机器学习的爱好者阅读，尤其是那些希望进一步了解机器学习概念的读者，包括高等院校计算机相关专业的大学生、研究生，计算机应用相关领域的研发人员与算法工程师等。
人民幣：RMB 49.00 元售价：NT$ 196.00 元

集成学习实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)高塔姆·库纳普利|责编:王军|译者:郭涛出版社：清华大学
集成学习通过自动对比多个模型的输出，将输出结合起来，融合成强大的集成模型，得出最优结果。集成学习发挥“集体智慧”，结果更准确，克服了单一模型的局限性。这种创新方法能够综合多个视角的响应；即使在没有大规模数据集的情况下，也能给出可靠的预测结果。《集成学习实战》呈现同时应用多种机器学习方法的实用技巧。每章都列举一个独特案例（如医学诊断、情感分析等），展示一个功能完备的集成方法。本书不探讨深奥的数学知识，所讲内容浅显易懂，代码丰富，供你轻松进行实验！主要内容： Bagging法、提升法和梯度提升法；分类、回归和检索方法；集成方法的模型和决策可解释性；特征工程和集成多样性。
人民幣：RMB 128.00 元售价：NT$ 512.00 元

机器学习图解
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(加)路易斯·G.塞拉诺|责编:王军|译者:郭涛出版社：清华大学
阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和图像识别模型；还将学习一些实用技能，以清理和准备数据。
人民幣：RMB 128.00 元售价：NT$ 512.00 元

深度学习图解
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)安德鲁·特拉斯克|责编:王军//韩宏志|译者:王晓雷//严烈出版社：清华大学
深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。《深度学习图解》指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用Python语言及其最基本的数学库 NumPy，就可以训练出自己的神经网络，借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作！当你完成这一切后，就为成为精通深度学习框架的专家做好了充分准备！本书主要内容包括： ·深度学习的基础科学原理 ·自行设计和训练神经网络 ·隐私保护的知识，包括联邦学习 ·帮助你继续深度学习之旅的建议独一无二的低门槛。在阅读本书前，读者只需要掌握高中数学知识和Python基本编程技能。
人民幣：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 元

Python贝叶斯深度学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(英)马特·贝纳坦//约赫姆·吉特马//玛丽安·施耐德|责编:王军|译者:郭涛出版社：清华大学
深度学习正日益深刻地渗入我们的生活，从建议内容到在任务关键型和安全关键型应用中发挥核心作用，其影响无所不在。然而，随着这些算法影响力的逐渐扩大，人们对于依赖这些算法的系统安全性和鲁棒性的担忧也日益加剧。简言之，传统的深度学习方法往往难以察觉自身的知识边界，即它们“不知其所不知”。贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning ，BDL）领域包含一系列利用深度网络进行近似贝叶斯推理的方法。这些方法通过揭示模型对其预测结果的置信度，增强了深度学习系统的鲁棒性，使我们能够更谨慎地将模型预测融入实际应用中。《Python贝叶斯深度学习》将引领你踏入迅速发展的不确定性感知深度学习领域，助你深入理解不确定性估计在构建鲁棒性的机器学习系统中的重要价值。你将学习多种流行的BDL方法，并通过涵盖多种应用场景的 Python实用示例来掌握这些方法的实现技巧。读完本书后，你将深刻理解BDL及其优势，并能够为更安全、更鲁棒的深度学习系统开发贝叶斯深度学习模型。主要内容：了解贝叶斯推理和深度学习的优缺点了解贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network ，BNN）的基本原理了解主要贝叶斯神经网络实现/近似之间的差异了解生产环境中概率深度神经网络的优势在Python代码中实现各种贝叶斯深度学习方法运用贝叶斯深度学习方法解决实际问题学习如何评估贝叶斯深度学习方法并为特定任务选择最佳方法在实际深度学习应用中处理“分布外”数据
人民幣：RMB 79.80 元售价：NT$ 319.20 元

机器学习贝叶斯优化
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)阮泉|责编:王军|译者:殷海英出版社：清华大学
《机器学习贝叶斯优化》一书将教你如何运用贝叶斯方法创建高效的机器学习流程。本书呈现了处理大型数据集、调优超参数以及探索复杂搜索空间的实用技巧。书中内容生动有趣，包含丰富的插图和引人入胜的实例，如优化咖啡的甜度、天气预测建模，甚至用科学逻辑揭秘超自然现象。你将学会多目标决策场景下的资源分配策略、成本敏感型问题的量化决策方法，以及成对比较问题的概率建模技巧。针对稀疏和大数据集的高斯过程超参数调优策略高性能参数区域的识别方法基于 PyTorch/GPyTorch/BoTorc h的代码实现。
人民幣：RMB 99.80 元售价：NT$ 399.20 元

PyTorch深度学习简明实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：日月光华|责编:贾旭龙出版社：清华大学
本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章～第6章）包括 PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章～第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语言处理和序列篇（第15章～第17章）包括文本分类与词嵌入、循环神经网络与一维卷积神经网络、序列预测实例。生成对抗网络和目标检测篇（第18章～第19章）包括生成对抗网络、目标检测。本书适合人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生学习，同时也可作为深度学习的培训教程。
人民幣：RMB 89.80 元售价：NT$ 359.20 元

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