随着AI技术的普及，如何快速理解、掌握并应用AI技术，成为绝大多数程序员亟需解决的问题。本书基于Keras框架并以代码实现为核心，详细解答程序员学习AI算法时的常见问题，对机器学习、深度神经网络等概念在实际项目中的应用建立清晰的逻辑体系。本书分为上下两篇，上篇（第1～4章）可帮助读者理解并独立开发较简单的机器学习应用，

本书面向初学者，采用全彩图解+视频讲解的形式介绍了人工智能的基础知识及开发案例，从无代码到图形化编程到代码编程，循序渐进，让读者逐步掌握人工智能技术，体验人工智能带给自己的乐趣。本书首先通过mDesigner+开源硬件的结合赋予创客作品以“智能”，接着介绍了与人工智能密切相关的深度学习及其所需要的编程语言、编程框架及编

《人工智能基础数学知识》基于流行的Python语言，通俗易懂地介绍了入门人工智能领域必需必会的数学知识，旨在让读者轻松掌握并学以致用。 《人工智能基础数学知识》分为线性代数、概率和优化等3篇，共21章，覆盖了人工智能领域中重要的数学知识点。本书写作风格通俗有趣，读者可在潜移默化中掌握这些数学知识以及相关的编程操作，并能

粒计算是目前人工智能领域内广为关注的研究课题，本书旨在为初学者提供学习粒计算理论与方法的基本指导。模糊集、粗糙集和概念格是粒计算的三种主要的方法，本书把这三种方法有机地结合成为一个粒计算的基本理论框架，主要包括：1）模糊集理论，2）粗糙集理论，3）概念格理论。

《从统计世界走向人工智能——实战案例与算法》叙述了从数学到统计、从统计到人工智能的发展，结合大量的实际商业应用案例介绍了诸多经典的机器学习算法，比如LASSO回归、MCMC、决策树、随机森林和神经网络等。《从统计世界走向人工智能——实战案例与算法》将案例与算法结合，基于人工智能的场景，从理论到实际操作层层递进，读者从中

本书从区块链的四个核心前沿技术--分布式账本、加密技术、共识机制和智能合约技术入手，重点介绍公有链、联盟链和私有链上的共识机制，描述其中使用的去中心化算法，包括PoW（工作量证明），PoS（权益证明），DPoS（股份授权证明），Ripple共识，PBFT（实用拜占庭容错）和PoV（投票证明）等，并具体分析了每个算

作为一个崛起中的新兴力量，人工智能不仅仅是一种技术，它的发展除了在科学和产业发展领域产生影响之外，还将对现行人类的社会规范、生活模式产生非常深远的影响。随着第三次人工智能潮的到来，人们对人工智能及其未来的发展充满强烈的兴趣和诸多的疑问——什么是人工智能？人工智能对人类生活会有哪些深远影响？我们又能通过人工智能实现什么样

本书介绍了与AI相关的理论知识，例如，AI的核心、AI的3个发展阶段、AI的科技支撑点等。为了增强本书的全面性和系统性，也为了向大家多传授一些干货，本书将重点放在了AI在各行各业、各个领域的商业化落地项目上。值得注意的是，本书添加了很多代表性案例，希望为读者提供实实在在的帮助。可以说，在“AI+商业”方面，本书既具有实

机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交叉学科。机器学习的基础就是数学，这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛，本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导；并利用Python3对各种机器学习算法进行复现，还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内

本书通过分析最优化理论和算法与机器学习的关系：最优化理论和算法促进了机器学习的发展，同时机器学习对最优化的理论和求解方法也带来了新的研究方向和研究方法。我们针对组合优化问题，特别是NP问题,提出机器学习的求解方法，此类方法通过一些学习方法，结合传统算法，给出了一套求解组合优化问题的机器学习理论方法。 本书共分为六章，