本書從原理和實戰(zhàn)兩個維度對GAN進(jìn)行了全面講解。全書一共12章，分為兩個部分：第一部分（第1-5章）原理篇對生成模型，以及GAN的優(yōu)化、訓(xùn)練、評估、可視化、結(jié)構(gòu)等原理性內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)講解。第二部分（6-12章）實戰(zhàn)篇這部分對GAN的主要應(yīng)用場景的實戰(zhàn)性內(nèi)容進(jìn)行了講解，包括圖像生成、風(fēng)格遷移、圖像增強、圖像分割、目標(biāo)檢測

本書旨在為有興趣更好地理解數(shù)學(xué)和統(tǒng)計的學(xué)生提供一個可訪問的、全面的教科書，這些數(shù)學(xué)和統(tǒng)計知識是數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)。

本書對人工智能安全的基本概念和框架進(jìn)行梳理。第1章主要介紹信息安全和人工智能的基礎(chǔ)性概念。第2章和第3章分別從人工智能信息系統(tǒng)安全和人工智能算法安全的角度，對人工智能安全的研究方法、研究手段進(jìn)行詳述，其中包含大量的真實例子、程序代碼。第4章主要討論人工智能輔助攻防新場景。第5章主要討論人工智能安全生態(tài)。希望通過本書，傳

本書致力于介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應(yīng)用，涵蓋圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛主題，從基礎(chǔ)到前沿，從方法到應(yīng)用，涉及從方法論到應(yīng)用場景方方面面的內(nèi)容。全書分為四部分：第一部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念；第二部分討論圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成熟的方法；第三部分介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型的前沿領(lǐng)域；第四部分描述可能對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)未來研

本書內(nèi)容共分為10章，從學(xué)科基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)、重點方向與領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用、倫理法律5方面系統(tǒng)、整體介紹人工智能的定義、方法、體系、應(yīng)用及其內(nèi)涵。第1章介紹人工智能定義及新知識體系。第2章介紹人工智能孕育史、機械論、計算歷史、控制論、聯(lián)結(jié)主義起源、計算機器的歷史，以及當(dāng)代人工智能歷史。第3章介紹與人工智能有關(guān)的哲學(xué)概念、分支

本書的寫作初衷是，從學(xué)者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測的相關(guān)論文中的理論和方法呈現(xiàn)給讀者，同時針對作者在深度學(xué)習(xí)教學(xué)過程中遇到的難點，進(jìn)行深入的分析和講解。本書側(cè)重對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹，而深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容不止于此。所以，作者將深度學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)三類，將圖像分類、目標(biāo)檢測、

本書基于備受讀者推崇的王樹森“深度強化學(xué)習(xí)”系列公開視頻課，專門解決“入門深度強化學(xué)習(xí)難”的問題。 本書的獨特之處在于：第一，知識精簡，剔除一切不必要的概念和公式，學(xué)起來輕松；第二，內(nèi)容新穎，聚焦近10年深度強化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破，讓你一上手就緊跟最新技術(shù)。本書系統(tǒng)講解深度強化學(xué)習(xí)的原理與實現(xiàn)，但不回避數(shù)學(xué)公式和各種模型

手勢交互是自然人機交互的研究熱點，在很多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，例如虛擬/增強現(xiàn)實、普適計算、可穿戴計算、智能家居和游戲娛樂等。本文提出了一套卓有成效的"以用戶為中心的”手勢設(shè)計方法，應(yīng)用在雙面屏智能手機、智能汽車信息系統(tǒng)、智能電視交互系統(tǒng)、沉浸式虛擬現(xiàn)實購物系統(tǒng)中，實踐證明這套方法能夠有效解決傳統(tǒng)手勢設(shè)計方法所面臨的一

機器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書涵蓋了機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，主要包括機器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、文本分析、分布式機器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，

機器學(xué)習(xí)是人工智能的重要方向之一，對提升各行業(yè)的智能化程度正在起越來越大的作用。本書通過凝練機器學(xué)習(xí)的核心思想與方法，綜合介紹了Python、常用庫和相關(guān)工具，以及機器學(xué)習(xí)的原理與實現(xiàn)，囊括了機器學(xué)習(xí)與行業(yè)相結(jié)合的實例，可讓沒有深厚計算機、編程背景的讀者在有限的時間內(nèi)掌握機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識和應(yīng)用工具。本書各部分的比例適