本书梳理出机器学习理论中的七个重要概念或理论工具,即:可学习性,(假设空间)复杂度,泛化界,稳定性,一致性,收敛率,遗憾界。每章聚焦其一,除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,如显示出不同理论工具如何应用于支持向量机这种常见机器学习技术。读者今后对具体机器学习问题或技术作分析时,可根据条件选择适用的工具。

如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？传统的机器学习方法需要将所有的数据集中到一个地方（例如，数据中心），然后进行机器学习模型的训练。但这种基于集中数据的做法无疑会严重侵害用户隐私和数据安全。如今，世界上越来越多的人开始强烈要求科技公司必须根据用户隐私法律法规妥善地处理

设计中易用性的运用包括控制器与显示器的对应关系以及控制器运动方向的设置，这与空间刺激-反应相容性关系密切。近年来，研究者采用Simon任务等范式研究刺激－反应相容性中的冲突控制与调节，以及这一认知过程的心理机制。随着脑科学的发展，研究者开始关注这一过程的神经机制。本书从刺激－反应联结学习与认知控制的角色出发，采用功能性

数据是载体，智能是目标，而机器学习则是从数据通往智能的技术途径。机器学习是数据科学的核心，是现代人工智能的本质。本书内容包括机器学习概述、决策树学习、多层感知器、维度约简、支持向量机、无监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习。本书除介绍常用的机器学习方法外，还综述各主要方法的应用现状。通过各章案例的详细描述,读者可以

《智慧未来》汇集了李开复所撰写的十八篇与个人成长、青少年教育和科技创新相关的文章。每一篇文章都是开复用写作的方式关心中国青年、关心中国的教育与科技事业的缩影，都凝聚着开复对中国美好未来的无限憧憬。·为何应该坚守诚信、正直的原则？·为什么成功就是成为最好的自己？·大学四年应该怎么

全书介绍了人工智能芯片相关的基础领域知识，分析了人工智能处理面临的挑战，由此引出全书的重点：人工智能芯片的架构设计、数据复用、网络映射、存储优化以及软硬件协同设计技术等领域前沿技术，书中还讨论了当前研究成果，并辅以实验数据进行比较分析，最后展望了人工智能芯片技术的发展方向。

《人工智能》系列读本共3册，由华东师范大学教授、信息科技课程专家任友群先生主编，由中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤先生作序，由上海教育出版社出版。《人工智能初中版》针对初中生编制，主要目标是人工智能初体验——通过对人工智能的解构（看、听、说、想、动）及综合实践项目等帮助学生体验人工智能，掌握基本知识和技能；在实施案例

人工智能迅猛发展，对社会和商业的影响日益深刻。我们在过去被认为非常难以解决的问题，会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解，比如自动驾驶、语音识别甚至解决癌症个性化治疗的难题。同时，机器智能还会颠覆现有商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代。

本书内容主要涉及人工智能经典及实用的关键技术，以及人工智能近年来*新发展的技术，具体包括人脑认知、经典人工智能、经典人工神经网络、优化与智能计算、统计学习方法、深度学习、强化学习、自然语言处理、智能机器人。为了便于读者理解，在介绍关键技术的同时，列举了一些应用实例；主要章后均附有习题。本书结合了编者多年来从事人工智能科

《TensorFlow深度学习从入门到进阶》以TensorFlow为主线进行讲解，书中每章节都以理论引出，以TensorFlow应用巩固结束，理论与实践相结合，让读者快速掌握TensorFlow机器学习。《TensorFlow深度学习从入门到进阶》共11章，主要包括TensorFlow与深度网络、TensorFlow编