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人工智能是一门发展极其迅速且内容丰富的学科，其众多分支领域都值得大家去探索和学习。《人工智能基础与进阶》分为基础篇和进阶篇两个篇章。其中，基础篇内容包括了人工智能的基本概念、人工智能的发展历史、计算机与环境感知、简单几何形状的识别、人工智能搜索算法；进阶篇则包括大数据的定义、知识与推理、回归与分类、深度学习网络、感知信

深度学习网络正变得越来越小。谷歌助理（GoogleAssistant）团队可以在微控制器上运行只有14KB大小的模型来检测单词。这本实用的书将带你进入TinyML的世界，让深度学习和嵌入式系统结合在一起，用微小的设备创造出惊奇的事业。

随着人工智能技术的发展，深度学习成为最受关注的领域之一。在深度学习的诸多开发框架中，TensorFlow是最受欢迎的开发框架。本书以培养人工智能编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。全书共分为8个任务，任务1介绍深度学习的发展历程、应用领域以及开发环境的搭建过程；任务2介绍TensorFl

本书以人机界面评价研究为背景，分析了人机界面评价研究的必要性，回顾了国内外人机界面评价研究的现状，论述了人机界面评价理论及方法。以工效学标准为基础，构建了核电厂主控室人机界面评价指标体系，开发了人机界面评价软件。主要内容包括人机界面评价指标筛选方法的分析与构建、人机界面评价指标体系的构建、人机界面评价指标权重分配方法的

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本书内容涵盖经典的有监督机器学习算法，无监督机器学习算法，深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，从浅层学习到深度学习，循序渐

全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员最为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用最优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中最为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（

本书介绍卷积神经网络的核心——错综复杂的细节和算法的微妙之处。主要包括卷积神经网络的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。