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这本书名为《深度强化学习落地指南》，作者是魏宁，由中国工信出版集团出版。
一、书籍概要
• 本书专注于深度强化学习的落地应用，通过对深度强化学习相关概念、技术和实践方法的介绍，帮助读者掌握如何将深度强化学习应用于实际项目中。
• 需求分析（第1章）
• 包括勿做DRL铁匠铺人、“是与不是”的判断、“值与不值”的考量、“能不能”的评估、“边界在哪里”的探索等内容，从需求角度引导读者思考深度强化学习的应用场景。
• 动作空间设计（第2章）
• 阐述被忽视的价值、动作空间的常见类型等内容，介绍如何设计动作空间以满足深度强化学习的应用需求。
• 状态空间设计（第3...
这本书名为《人工智能应用开发：基于LabVIEW与百度飞桨（EasyDL）的设计与实现》，由杨帆、张彩丽、刘晋东、李宁编著，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要介绍如何基于LabVIEW和百度飞桨（EasyDL）进行人工智能应用开发，通过实际案例和详细步骤，帮助读者掌握从数据采集到应用实现的全过程。
• LabVIEW程序设计快速入门（第1章）
• 包括LabVIEW开发平台简介、图形化编程与LabVIEW、2018开发环境、程序设计初步、程序运行与调试等内容，为读者建立对LabVIEW的基本认知。
• LabVIEW程序设计扩展技术（第2章...
这本书名为《基于机器学习的数据分析方法》，作者是苏美红，由化学工业出版社出版。
一、书籍概要
• 本书聚焦于如何运用机器学习技术进行数据分析。通过对机器学习基础知识、各类回归模型、正则化方法等内容的介绍，旨在帮助读者掌握利用机器学习解决数据分析问题的方法。
• 机器学习基础（第1章）
• 包括机器学习的基本概念、机器学习三要素（模型、策略、算法）、机器学习分类（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）、回归模型发展现状等内容，为读者建立起对机器学习的初步认知。
• 基于正则化方法的回归模型（第2章）
• 阐述基于最小二乘估计的正则化方法、岭回归、Las...
这本书名为《机器学习平台架构实战》（The Machine Learning Solutions Architect Handbook），由[美]戴维·平（David Ping）著，郭兴霞译，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要探讨机器学习平台的架构与实践，旨在帮助读者了解如何设计、构建和实施有效的机器学习平台，以满足企业在人工智能时代的数据处理和分析需求。
• 机器学习平台概述（第1章）
• 介绍机器学习平台的概念、组成部分和重要性，为读者建立对机器学习平台的基本认知。
• 数据处理与管理（第2 - 3章）
• 阐述数据在机器学习平台中的重...
这本书名为《机器学习数学基础》，由赵建容、顾先明编著，由科学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要聚焦于机器学习领域所需的数学基础知识，旨在帮助读者掌握机器学习背后的数学原理，为深入学习机器学习算法和应用打下坚实的基础。
• 线性代数基础（第1章）
• 包括向量空间、线性映射、内积空间、仿射空间与仿射映射等内容，从最基础的线性代数知识入手，构建读者对机器学习相关数学的初步认知。
• 范数理论与投影映射（第2章）
• 阐述向量范数、常用的向量范数、向量序列的收敛性等内容，这些知识在机器学习算法的优化和收敛分析中起到重要作用。
• 矩阵分解与应用（第3章）
...这本书名为《PyTorch深度学习和图神经网络（卷1）：基础知识》，作者是李金洪，由人民邮电出版社出版，属于工信书院系列。
一、书籍概要
• 本书专注于介绍深度学习和图神经网络相关的一系列技术与实现方法，重点涵盖PyTorch的使用、图神经网络的原理和基础模型，并提供利用PyTorch实现的模型和算法实例代码。
• 第一篇：入门——PyTorch基础
• 包括PyTorch的安装、张量操作、自动求导、模型定义等基础知识，帮助读者建立对PyTorch的基本认知和操作能力。
• 第二篇：深度学习基础
• 阐述深度学习的基本概念、常用模型（如卷积神经网络、循环神...
这本书名为《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》（Learning Graph Neural Network），由刘忠雨、李彦霖、周洋著，由机械工业出版社出版，属于智能系统与技术丛书。
一、书籍概要
• 本书从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，结合理论与实践，对图神经网络进行深入剖析，适合对图神经网络感兴趣的读者学习。
• 第1 - 4章
• 介绍图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，为读者理解后续内容打下基础。
• 第5 - 6章
• 从理论角度出发，讲解图信号处理和图卷积神经网络，深入剖析图卷积神经网络的性质，并提供GCN实现...
这本书名为《大话机器智能：一书看透AI的底层运行逻辑》，作者是徐晟，由机械工业出版社出版，属于智能系统与技术丛书。
一、书籍概要
• 本书以通俗有趣的方式探讨人工智能的底层运行逻辑与核心原理，通过案例和深入浅出的语言，帮助读者了解AI技术全貌，掌握AI技术要点，看清正在运转的智能世界。
• 第1 - 3章
• 介绍人工智能的基础理论，包括应对不确定性的方法与解题思路，基于数据统计的基础知识与原理等内容，为读者建立起对AI基础的认知。
• 第4 - 7章
• 讨论人工智能的核心技术，如数据、算法、算力，详细介绍大数据处理的方法，机器学习算法，深度神经网络等内...
这本书名为《人工智能入门》（AN ELEMENTARY INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE），由刘峡壁、张莹、钟将主编，由中国人民大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书是一本人工智能入门读物，旨在帮助读者获得人工智能的入门知识和基本的人工智能思维模式与动手能力，内容涵盖了人类智能与人工智能的关系、人工智能的定义、人工智能六大实现途径、智能系统的动手实践等。
• 走近人工智能（第1章）
• 包括介绍什么是人工智能，阐述实现人工智能的六大途径，如机器学习、符号智能、群智能、行为智能、神经网络和进化计算，还介绍了人工...
这本书名为《深度学习处理结构化数据实战》（Deep Learning with Structured Data），作者是[加]马克·瑞安（Mark Ryan），译者是史跃东，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要探讨如何利用深度学习技术处理结构化数据。通过对深度学习概念、工具和实践方法的介绍，以及实际案例的分析，帮助读者掌握处理结构化数据的深度学习技巧，解决实际工作中的数据处理问题。
• 深度学习概述（第1章）
• 包括深度学习的概念、优缺点、软件架构、结构化与非结构化数据的区别等内容，从宏观上介绍了深度学习的基础知识。
• 为何要使用结构化数...