数据结构教程（第5版）
李春葆、尹为民、蒋晶珏、喻丹丹、蒋林
本书在前4版的基础上针对教育部新的考研大纲和大量读者来信提出的要求进行了修订。本书共13章，内容包括绪论、线性表、栈和队列、串、递归、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、内排序、外排序和文件等，书中给出了大量练习题和各类上机实验题，每个知识点都配有视频讲解。 本书内容全面，知识点翔实，条理清晰，讲解透彻，实例丰富，实用性强，适合高等院校计算机和相关专业的本科生及研究生使用。
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人工智能
王东、利节、许莎
《人工智能》向读者介绍当代人工智能技术的入门知识，特别是以深度学习为代表的机器学习方法。该书主要内容包括人工智能在模拟人类视觉、听觉、语言、行为、思维五个方面的新进展，覆盖了当前人工智能应用广泛的几个领域，包括人脸识别、语音识别、声纹识别、自然语言理解、机器人设计等。 该书介绍的很多算法都需要动手实践才能有更好的理解。读者可以下载该书的实验套件，边学边做，唯其如此，才能真正领略人工智能的神奇与瑰丽。 该书是一本科普著作，没有复杂的数学公式，适用于任何对人工智能技术感兴趣的读者。书中提到的每项关键技术都提供了参考文献，有志于深入理解人工智能算法的读者可以按图索骥，深入钻研。
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数据结构（C语言描述）
董洁，卞鹏，孙雪洋
本书系统地介绍了数据结构与算法的基本理论和基本方法。首先引入数据、数据结构、算法和抽象数据类型等基本概念；接着从抽象数据类型的角度讨论常用数据结构及其应用；最后讨论查找和排序的实现方法及其综合分析比较。全书采用C语言作为数据结构和算法的描述工具，通过介绍并探讨数据的组织算法设计及其时间和空间效率的分析方法，培养读者针对问题的应用背景，选择合适的数据结构，从而培养高级程序设计能力。
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AI生态——人工智能+生态发展战略
李世东、梁永伟、王继龙、胡萍、陈志泊、张旭、顾红波
本战略研究的主要内容包括三大部分，即战略背景、战略设计和战略保障。战略背景从国内外人工智能发展情况、关键技术及未来发展趋势入手，分析人工智能发展的概况；战略设计提出了人工智能在生态领域应用的总体思路，科学规划“人工智能+生态”发展战略；战略保障设计制定“人工智能+生态”发展战略实施的各项保障措施。
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TensorFlow深度学习及实践
梁佩莹
TensorFlow是2015年年底开源的一套深度学习框架，也是目前最活跃的深度学习框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow的基本框架、原理、源代码和实现等各个方面，其目的在于降低学习门槛，为读者解决问题提供详细的方法和指导。本书主要内容包括：人工智能简介，TesnorFlow的环境搭建、可视化、基础知识、聚类分析、回归分析、支持向量机，TensorFlow实现卷积神经网络、循环神经网络、深度神经网络等。 本书适合作为对深度学习感兴趣的初学者的参考用书，也适合作为人工智能、计算机等相关专业深度学习课程的教材。
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强化学习
邹伟、鬲玲、刘昱杓
《强化学习》一书内容系统全面，覆盖面广，既有理论阐述、公式推导，又有丰富的典型案例，理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类，各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系；同时包含丰富的经典案例，如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等，通过给出它们对应的详细案例说明和代码描述，让读者深度理解各类强化学习算法的精髓。《强化学习》案例生动形象，描述深入浅出，代码简洁易懂，注释详细。 《强化学习》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，也可供对强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
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Python机器学习及实践
梁佩莹
Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本书以Python 3.6.5为编写平台，以帮助读者快速上手、理论与实践相结合为出发点，介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过本书的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。 本书可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。
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树莓派创客：手把手教你玩转人工智能
陈佳林
本书由资深树莓派玩家精心写作，由浅入深地介绍树莓派在人工智能中的热点应用，具有很好的前瞻性，主要内容包括：树莓派的Debian Linux操作系统及其命令行的常见操作；语音传感器的使用（以ReSpeaker和Google Voice语音套件为例），即语音唤醒、语音识别、语音转文字、语音控制设备等硬件的原理及使用等；智能图像深度学习传感器Pixy2和Google Vision Kit套件的玩法；火爆的边缘推理设备Edge TPU和Coral USB加速器，比如在Edge TPU上运行TensorFlow模型、进行目标检测和训练图像分类模型等酷炫应用。 本书紧跟技术热点，采用手把手的教学方法，其中涉及的硬件成本较低，相信任何对树莓派人工智能感兴趣的读者都会从中获益。
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Python人工智能
刘伟善
本书系统地介绍了基于Python 平台的人工智能的原理及实现过程，全书共7 章。第1 章“从这里开始认识Python”，介绍人工智能及Python 基础知识；第2 章“Python 语法基础”，通过生动有趣的实验实例介绍Python 编程语法知识；第3 章“Python 程序设计”，以实例为基础，介绍Python 的编程方法；第4 章“数据 结构”，通过范例介绍列表、元组、字典、集合、函数等数据结构的使用方法；第5 章“数据库及应用”，主要介绍Python 数据库应用及Web 应用开发技术，通过实例讲解Python 数据库应用；第6 章“大数据应用”，基于实例，主要介绍网络爬虫、Excel 数据爬取及分析处理等技术，了解数据挖掘分析处理等大数据应用技 术的一般设计流程；第7 章“人工智能”，以具体实例讲解照片人脸识别、图像识别、视频人脸识别、聊天机器人、微信语音聊天机器人、图文识别、语音识别及花朵识别等人工智能深度学习技术。 本书图文并茂，示例丰富，讲解细致透彻，介绍深入浅出，章后练习精广，具有很强的实用性和可操作性，适合初学或自学Python 的学生，可作为中小学STEM 教育或培训机构的人工智能课程教材，也可作为大中专院校人工智能、软件工程、计算机等专业以及相关课程的教材或参考书，还可以当作全国计算机二级（Python）考试的教材使用。
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人工智能和大数据——新智能的诞生
[法]费尔南多·伊弗雷特(Fernando Iafrate)著 吴常玉译
本书介绍了人工智能和大数据的技术发展及相关应用领域。全书共分为4章： 第1章智能的含义，第2章数字学习，第3章算法的统治，第4章人工智能的用途。书中主要内容包括智能的定义、商业智能、人工智能、商业智能的发展历史、学习的定义、数字学习、大数据和物联网的影响、基于大数据的人工智能、监督学习和无监督学习、算法的定义、AI简史、人工智能的应用。为了方便读者阅读，本书在多个附录中介绍了AI和大数据的相关技术和术语。 本书适合从事人工智能项目开发的读者阅读。
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人工智能专业英语教程
朱丹 蔡丹 王敏 程娟
本书选编人工智能专业方面的英语文章，内容涵盖人工智能的基本概念，发展历史，主要技术，人工智能的现在与未来，以及人工智能给我们带来的影响，人工智能的应用领域等。
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人工智能习题解析与实践
朱福喜 朱丽达
本书作为作者已出版多次的《人工智能》教材的配套教辅材料，其章节与原教材基本对应，但内容分为学习目标与要求、知识要点、原教材对应的习题解析、补充题、课堂演示与实验指导5个部分。其中，学习目标与要求为每章要达到的学习目标；知识点与原教材的内容对应，基本上全面介绍了人工智能的理论与技术；习题解析对每章的习题进行了解答；补充题对原教材的习题进行了补充，并给出了解答。
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人工智能学院本硕博培养体系
焦李成、李阳阳、侯彪、石光明 张丹 田小林 李欣越 缑水平 王爽 张向荣 杨韦洁
西安电子科技大学人工智能学院面向国家重大战略发展和国际前沿发展需求，深入贯彻十九大报告精神和《新一代人工智能发展规划》，践行“互联网+”“一带一路”和创新型国家建设、军民融合发展等一系列国家战略，着力打造人工智能领域高端人才培养基地、创新成果研发中心和高层次团队培育平台。本书汇总了学院十余年科教结合探索和实践，采取“国际化+西电特色”本硕博一体化人才培养、“国际学术前沿+国家重大需求”科学研究+创新实践协同育人和“高水平平台+高层次人才”服务人才培养的具有西电特色的本硕博一体化育人体系。
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人工智能本科专业知识体系与课程设置
郑南宁
本书针对高等学校人工智能本科生专业人才培养的专业内涵、定位和知识体系，设置了数学与统计、科学与工程、计算机科学与工程核心、人工智能核心、认知与神经科学、先进机器人技术、人工智能与社会、人工智能工具与平台等专业课程群，重点介绍了八大课程群中各课程的概况和知识点，为培养具有科学家素养的工程师奠定知识和能力的基础。本书可为各类学校人工智能专业构建宽口径、学科交叉课程体系提供参考和引导示范，同时也可为研究生相关课程体系建设和专业学习提供指引。
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新一代人工智能与语音识别
马延周
本书系统介绍基于新闻语料的俄语连续语音识别方法。全书共分以下几个部分：基于Kaldi设计实现俄语连续语音识别原型系统，使之具备在线识别和离线识别功能，以验证声学模型和语言模型优化算法的有效性，进而为面向特定领域的俄语语音识别实用系统研发提供理论方法、实验数据和关键技术支撑。为了实现上述目标，需要进行如下环环紧扣的操作步骤：俄语语音语料的采集加工处理、俄语文本语料的采集清洗过滤、俄语发音词典的自动预测生成、声学模型建模基本单元（音素集）的确定、声学模型和语言模型的优化等。
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