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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。
人民幣：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。
人民幣：RMB 168.00 元售价：NT$ 672.00 元

机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：周志华|责编:薛慧出版社：清华大学
机器学习是计算机科学的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。全书共16章，大致分为3个部分：第1部分(第l～3章)介绍机器学习的基础知识；第2部分(第4 ～10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)；第3部分(第11～16章)为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
人民幣：RMB 108.00 元售价：NT$ 432.00 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。
人民幣：RMB 128.00 元售价：NT$ 512.00 元

图机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)克劳迪奥·斯塔迈尔|责编:贾小红|译者:马京京出版社：清华大学
本书详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案，主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
人民幣：RMB 109.00 元售价：NT$ 436.00 元

Excel机器学习
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>信息处理与专用数据库作者：(美)周红|责编:谢婷婷|译者:李巧君出版社：人民邮电
本书通过Excel逐步介绍了常用的机器学习算法和数据挖掘技术的原理。许多机器学习任务的目的是找到数据中的隐藏模式。Excel能够清楚地展示机器学习建模过程的每一步及中间结果，让你不仅知其然，还知其所以然。第1章解释用Excel学习机器学习和数据挖掘的益处。第2～12章分别介绍线性回归、k均值聚类、线性判别分析、交叉验证和ROC 曲线分析、logistic回归、k 最近邻、朴素贝叶斯分类、决策树、关联分析、人工神经网络，以及文本挖掘。第 13章总结全书内容，并为你指明继续学习的方向。本书适合所有机器学习初学者阅读。此外，数据挖掘新手、视觉型学习者、教育工作者、想理解流行数据挖掘技术背后的数学原理的人，以及想提高Excel技能的人都可以通过阅读本书受益。
人民幣：RMB 59.80 元售价：NT$ 239.20 元

Istio学习指南
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>硬件及维护作者：(美)李·卡索特//扎克·布彻|责编:李忠明|译者:覃璐出版社：机械工业
你已经成功地将应用程序转换为微服务架构，但现在要跨不同环境（公有云到公有云、私有云到公有云、虚拟机到容器）运行服务，你的云原生软件开始遇到可靠性问题。如何处理日益增加的复杂性？通过Istio服务网格，你将能够管理流量、控制访问、实施监控、获取遥测数据、管理配额、实现链路跟踪，并在微服务上拥有更大的弹性。在本书中，两位作者解释了为什么服务需要服务网格，并逐步演示了Istio如何适应分布式应用程序的生命周期。你将了解用于启用和管理Istio中多种功能的工具和API。探索Istio解决的可观察性挑战。使用请求路由、流量转移、故障注入以及运行可靠服务网格必不可少的其他功能。生成并收集遥测信息。尝试不同的部署模式，包括A/B、蓝/绿和金丝雀。获取有关如何在Istio支持下开发和部署实际应用程序的示例。
人民幣：RMB 79.00 元售价：NT$ 316.00 元

Serverless学习手册
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>无线电电子.电讯作者：(美)杰森·卡茨|责编:刘炽|译者:孙立超出版社：中国电力
无论你的公司是在考虑 Serverless计算，还是已经决定采用这个模型，这本实用的书对你都是非常合适。本书作者向处于职业初中期的开发人员展示了使用这个模型构建和发布可维护和可扩展的服务所需要的知识。有了这本书，你将学习如何通过 Serverless计算的视野，在云计算中构建一个现代的生产系统。你将发现 Serverless如何将你从生产中设置和维护系统的繁琐任务中解脱出来。你还将探索新的方法来提升你的职业生涯，并充满自信地进行设计、开发和部署。这本书分为三个部分，包括：生产路径。检查分布式系统、微服务、接口和 Serverless体系结构和模式的进出情况。工具。深入研究监控、可监控性和警报、日志记录、流水线、自动化和部署。概念。学习如何设计安全性和隐私性，如何通过测试和模拟系统来管理质量，以及如何为失败做计划。
人民幣：RMB 78.00 元售价：NT$ 312.00 元

深度学习C++
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：编者:吴晓梅|责编:董宜斌出版社：北京航空航天大学
全书共分为四部分，第一部分（第1～4章）是基本内容，包括了创建C++程序的基本工具和技术、分支和循环等流程控制语句、内置数据类型和它们的基本属性、C++的各种运算符及其应用，第二部分（第5～8章）是指针和动态内存的内容，包括了指针和引用、动态变量、动态变量所有权和生命期、类和结构等，第三部分（第9～10章）是面向对象的程序设计内容，包括了类的设计、抽象与封装、继承和多态性等，第四部分（第 11～13章）是较深的高级内容，包括了模板、容器和迭代器、异常处理。本书内容丰富，结构清晰，在知识讲解的基础上，提供了大量的例题和习题，使读者通过学习概念以及训练和实践，掌握程序设计的方法和过程，并具备良好的程序设计风格。本书可作为高等院校计算机专业的教材，也可供从事计算机软件开发的科研人员学习参考。
人民幣：RMB 129.00 元售价：NT$ 516.00 元

快捷学习Spring
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(罗)劳伦斯·斯皮尔卡|责编:王军|译者:李周芳出版社：清华大学
本书向Java开发人员介绍如何使用Spring框架构建应用程序。书中包含信息丰富的图表以及相关的例子，作者Laurentiu Spilca清晰生动的写作能帮助读者轻松掌握所需的技能。本书阐述了如何规划、编写和测试应用程序。通过关注最重要的特性，本书为探索Spring丰富的生态系统提供了坚实的基础。
人民幣：RMB 98.00 元售价：NT$ 392.00 元

学习Spring Boot3.0
所属分类：电子电脑>>计算机技术>>程序与语言作者：(美)格雷格·L.特恩奎斯特|责编:贾小红|译者:刘亮出版社：清华大学
本书详细阐述了与 Spring Boot 3.0相关的基本解决方案，主要包括Spring Boot的核心功能、使用 Spring Boot创建Web应用程序、使用Spring Boot查询数据、使用Spring Boot 保护应用程序、使用Spring Boot进行测试、使用Spring Boot配置应用程序、使用 Spring Boot发布应用程序、使用Spring Boot构建原生程序、编写响应式Web控制器、响应式处理数据等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
人民幣：RMB 89.00 元售价：NT$ 356.00 元

TensorFlow机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)尼山特·舒克拉|译者:刘宇鹏//杨锦锋//滕志扬出版社：机械工业
本书由浅入深地对TensorFlow进行了介绍，并对 TensorFlow的本质、核心学习算法（线性回归、分类、聚类、隐马尔可夫模型）和神经网络的类型（自编码器、强化学习、卷积神经网络和循环神经网络）都进行了详细介绍，同时配以代码实现。本书可作为人工智能、机器学习、深度学习相关行业的从业者和爱好者的重要参考书。
人民幣：RMB 69.00 元售价：NT$ 276.00 元

零基础学机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：黄佳|责编:颜景燕出版社：人民邮电
本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和 Python基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及 Scikit-learn机器学习库和 Keras深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。本书适合对AI感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。
人民幣：RMB 89.80 元售价：NT$ 359.20 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。
人民幣：RMB 109.00 元售价：NT$ 436.00 元

动手学深度学习(PyTorch版)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(美)阿斯顿·张//扎卡里·C.立顿//李沐//(德)亚历山大·J.斯莫拉|责编:刘雅思|译者:何孝霆//瑞潮儿·胡出版社：人民邮电
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代数、微分和概率等基础知识。
人民幣：RMB 109.80 元售价：NT$ 439.20 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。
人民幣：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。
人民幣：RMB 89.00 元售价：NT$ 356.00 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。
人民幣：RMB 59.00 元售价：NT$ 236.00 元

深度强化学习实战/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：(美)亚历山大·扎伊//布兰登·布朗|责编:吴晋瑜|译者:李晗出版社：人民邮电
丛书项：深度学习系列
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，进一步提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、 Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧贴深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以 Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。
人民幣：RMB 119.80 元售价：NT$ 479.20 元

Keras高级深度学习/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：(菲)罗韦尔·阿蒂恩扎|责编:刘星宁//任鑫|译者:蔡磊//潘华贤//程国建出版社：机械工业
丛书项：深度学习系列
本书是高级深度学习技术的综合指南，内容包括自编码器、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和深度强化学习（DRL），在这些技术的推动下，AI于近期取得了令人瞩目的成就。本书首先对多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行了概述，这些是本书中介绍的更高级技术的构建模块。之后探索了包括ResNet和DenseNet在内的深度神经网络架构以及如何创建自编码器。读者将学习如何使用Keras和 TensorFlow实现深度学习模型，并进一步实现其高级应用。随后，读者将会了解到有关GAN的所有知识，以及认识到其如何将AI性能提升到新的水平。在此之后，读者可快速了解VAE的实现方式，并将认识到GAN 和VAE是如何具备生成数据的能力的，并且使所生成的数据对人类来说极具说服力。因此，该类方法已成为现代AI的一个巨大进步。为充分了解该系列相关先进技术，读者将会学习如何实现DRL，例如深度Q- Learning和策略梯度方法，这些方法对于AI在现代取得很多成就至关重要。本书适合想要深入了解深度学习高级主题的机器学习工程师，以及高等院校人工智能、数据科学、计算机科学等相关专业学生阅读。
人民幣：RMB 89.00 元售价：NT$ 356.00 元

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