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图学习方法及其在高光谱影像处理中的应用/信息感知测量前沿技术丛书
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：张志利//丁遥//胡豪杰//何芳|责编:孙伯元|总主编:张志利出版社：科学
丛书项：信息感知测量前沿技术丛书
本书重点围绕模型构建、改进图信息传播方式、提升构图质量等展开研究，提出多种基于图学习的高光谱影像分类方法，解决高光谱影像分类面临的问题和挑战，并提高分类精度。第1章为绪论；第2章主要介绍图半监督学习基本模型；第3 ～6章介绍多种基于图学习的高光谱影像分类方法，包括基于锚点图的快速半监督学习高光谱影像分类、基于像素-超像素级特征联合的高光谱影像分类、基于全局动态图优化的高光谱影像分类、基于图变换器的高光谱影像分类。本书可供电子信息工程、计算机应用技术、自动化、仪器科学与技术等相关专业研究生、高年级本科生学习，也可作为相关科研人员、工程技术人员的参考书籍。
人民币：RMB 110.00 元售价：NT$ 440.00 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。
人民币：RMB 128.00 元售价：NT$ 512.00 元

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。
人民币：RMB 59.80 元售价：NT$ 239.20 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。
人民币：RMB 168.00 元售价：NT$ 672.00 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。
人民币：RMB 109.00 元售价：NT$ 436.00 元

强化学习的数学原理
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：赵世钰|责编:郭赛出版社：清华大学
本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不再重复造轮子。本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从最基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些必需的数学基础知识。
人民币：RMB 108.00 元售价：NT$ 432.00 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。
人民币：RMB 89.00 元售价：NT$ 356.00 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。
人民币：RMB 99.90 元售价：NT$ 399.60 元

强化学习与深度学习(通过C语言模拟)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(日)小高知宏|译者:张小猛出版社：机械工业
本书以深度学习和强化学习作为切入点，通过原理解析、算法步骤说明、代码实现、代码运行调试，对强化学习、深度学习以及深度强化学习进行了介绍和说明。本书共4章。第1章介绍了人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的基本概念。第2章以Q学习为例，重点介绍了强化学习的原理、算法步骤、代码实现、代码运行调试。第3章先对深度学习的几种常见的类型和原理进行介绍，然后给出了例程和调试方法。第4章以Q学习中运用神经网络为例，介绍了深度强化学习的基本原理和方法，同时也给出了例程和调试方法。本书适合想要获得深度学习进阶知识、强化学习技术及其应用实践的学生、从业者，特别是立志从事 AI相关行业的人士阅读参考。
人民币：RMB 59.00 元售价：NT$ 236.00 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。
人民币：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。
人民币：RMB 99.80 元售价：NT$ 399.20 元

深度学习模式与实践
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·费利奇|责编:王军|译者:李轩涯//卢苗苗//刘安安出版社：清华大学
本书通过介绍最佳实践、设计模式和可复制的架构，指导读者的深度学习项目从实验室进入生产环境。本书收集并阐明了近十年来真实世界中有关深度学习的最有价值的认识。读者将通过每个有趣的例子学习相关技能并建立信心。本书深入研究了如何构建成功的深度学习应用程序。通过将经过验证的模式和实践应用到自身项目中，读者将节省数小时的试错时间。本书通过经过测试的代码示例、真实世界示例和出色的叙事风格，使复杂的概念变得简单而引人入胜。在此过程中，读者将学会部署、测试和维护项目的相关技巧。
人民币：RMB 128.00 元售价：NT$ 512.00 元

机器学习与数据挖掘
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:王璐烽//唐腾健|责编:秦健出版社：人民邮电
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数据挖掘技术进行大数据处理的程序员、架构师和产品经理作为技术参考和培训资料，也可作为高校本科生和研究生的教材。
人民币：RMB 49.80 元售价：NT$ 199.20 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。
人民币：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。
人民币：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。
人民币：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。
人民币：RMB 99.00 元售价：NT$ 396.00 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。
人民币：RMB 99.80 元售价：NT$ 399.20 元

深度学习入门与实战
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：戴凤智//李芳艳//李宝全|责编:周红出版社：化学工业
本书共10章。前4章是深度学习的基础，阐述深度学习的概念、算法基础和结构基础以及深度学习环境的配置方法和步骤。后6章是深度学习的实战部分，分别从 6个不同的应用领域论述并分析如何通过改造深度学习模型或者利用不同的深度学习模型完成实际的工作任务，最终目的是希望通过这些科研成果与实践案例，使读者能够针对不同领域的科学技术问题逐步获得具有普适意义的工作思路和解决方法。本书适合希望系统学习深度学习基础知识的初学者使用，也可作为高等院校人工智能、自动化类、电子信息类、机器人工程等相关专业的教学和实践类课程，以及控制科学与工程、电子信息等专业的硕士研究生工程案例教材使用。
人民币：RMB 88.00 元售价：NT$ 352.00 元

深度学习与神经网络
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:赵金晶//李虎//张明|责编:张正梅出版社：电子工业
本书系统介绍深度学习和神经网络的基础知识体系与实践方法，阐述各种主流神经网络模型，以及深度模型优化和正则化问题，使读者能利用深度学习方法探索图像识别、自然语言处理等具体场景下的模型构建与优化技术。全书分为7个章节。第1 章绪论，梳理了人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术；第2 章介绍相关预备知识，包括线性代数、概率论、优化理论以及机器学习的基础知识；第3章从前馈神经网络的基础模型——感知器出发，介绍前馈神经网络的基本结构以及涉及的激活函数、梯度下降、反向传播等内容；第4章，介绍深度模型的优化问题，讨论了神经网络优化中常见的病态问题；第5 章介绍深度学习中的正则化方法，包括范数惩罚、数据集增强与噪声注入、提前停止等；第6章介绍了卷积神经网络，以及卷积神经网络在计算机视觉领域的具体应用；第7章通过实际案例介绍循环神经网络与卷积神经网络的结合应用。本书可作为高等院校人工智能、电子信息、计算机等专业的研究生或本科生教材，也可作为相关领域的研究和工程技术人员的参考书籍。
人民币：RMB 86.00 元售价：NT$ 344.00 元

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