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《圖像處理手冊》一直被評為計算機圖像處理的最佳整體介紹，涵蓋二維(2D)和三維(3D)成像技術、圖像打印和存儲方法、圖像處理算法、圖像和特征測量、定量圖像測量分析等等。

• 比以前的版本有更多的計算密集型算法
• 提供更好的組織，更多的定量結果，和最新發展的新材料
• 包括在3D成像和在統計分析上徹底修改的一章完全重寫的章節
• 包含超過1700個參考文獻的理論，方法，和應用在廣泛的學科
• 呈現了500多個全新的人物和圖像，其中超過三分之二是彩色的

《圖像處理手冊》第七版提供一個可接近的和最新的圖像處理的處理，提供廣泛的覆蓋和算法的比較，方法，和結果。

這本受歡迎的教科書的第一版，當代人工智能，提供了一個學生友好的人工智能介紹。這一版完全修訂和擴大更新，人工智能: 介紹機器學習，第二版，保留相同的可訪問性和解決問題的方法，同時提供新的材料和方法。

該書分為五個部分，重點介紹了人工智能中最有用的技術。書的第一部分涵蓋了基于邏輯的方法，而第二部分著重于基于概率的方法。第三部分是涌現智能的特點，探討了基于群體智能的進化計算和方法。接下來的最新部分將提供神經網絡和深度學習的詳細概述。書的最后一部分著重于自然語言的理解。

適合本科生和剛畢業的研究生，本課程測試教材為學生和其他讀者提供關鍵的人工智能方法和算法，以解決具有挑戰性的問題，涉及系統的智能行為在專門領域，如醫療和軟件診斷，金融決策，語音和文本識別，遺傳分析等。

//www.routledge.com/Artificial-Intelligence-With-an-Introduction-to-Machine-Learning-Second/Neapolitan-Jiang/p/book/9781138502383

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理，但它僅限于信息既完整又確定的問題。然而，許多現實世界的問題，從金融投資到電子郵件過濾，本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇，它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計并實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫，書中提供了許多Python示例，這些示例也可以在一個補充網站上找到，該網站還提供了一個解釋器，允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

只需要一個基本的數學基礎，本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理，并討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作，因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對于想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者，本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞匯表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論，討論了貝葉斯推理的計算復雜性，討論了不完全性的不可約性，討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重于方法論和算法，描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域，例如仿生計算，并開發新的編程語言和硬件架構。

高斯過程(GPs)為核機器的學習提供了一種有原則的、實用的、概率的方法。在過去的十年中，GPs在機器學習社區中得到了越來越多的關注，這本書提供了GPs在機器學習中理論和實踐方面長期需要的系統和統一的處理。該書是全面和獨立的，針對研究人員和學生在機器學習和應用統計學。

這本書處理監督學習問題的回歸和分類，并包括詳細的算法。提出了各種協方差(核)函數，并討論了它們的性質。從貝葉斯和經典的角度討論了模型選擇。討論了許多與其他著名技術的聯系，包括支持向量機、神經網絡、正則化網絡、相關向量機等。討論了包括學習曲線和PAC-Bayesian框架在內的理論問題，并討論了幾種用于大數據集學習的近似方法。這本書包含說明性的例子和練習，和代碼和數據集在網上是可得到的。附錄提供了數學背景和高斯馬爾可夫過程的討論。

【導讀】本課程探討現代人工智能基礎上的概念和算法，深入探討游戲引擎、手寫識別和機器翻譯等技術的思想。通過實踐項目，學生在將圖形搜索算法、分類、優化、強化學習以及其他人工智能和機器學習的主題融入到他們自己的Python程序中，從而獲得圖形搜索算法、分類、優化和強化學習背后的理論知識。課程結束時，學生將獲得機器學習庫的經驗，以及人工智能原理的知識，使他們能夠設計自己的智能系統。

目錄

1. 搜索（Search）
2. 知識（Knowledge）
3. 不確定性（Uncertainty）
4. 優化（Optimization）
5. 學習（Learning）
6. 神經網絡（Neural Networks）
7. 語言（Language）

講師簡介

David J. Malan是Gordon McKay工程與應用科學學院的計算機科學實踐教授，也是哈佛大學教育研究生院的教員。他于1999年、2004年和2007年分別獲得哈佛大學計算機科學學士學位、碩士學位和博士學位。他教授計算機科學50課程，也被稱為CS50，這是哈佛大學最大的課程，耶魯大學最大的課程之一，也是edX最大的MOOC課程，注冊人數超過150萬。他還在哈佛商學院、哈佛法學院、哈佛延伸學院和哈佛暑期學院任教。他所有的課程都是免費開放課程。

個人鏈接：//cs.harvard.edu/malan/

我是布賴恩，哈佛大學繼續教育學院的資深導師。我于2019年從哈佛大學畢業，獲得了計算機科學和語言學學位。我目前在哈佛大學計算機科學導論課程CS50的團隊中工作，在那里我專注于教學、課程開發、拓展和軟件工具。我也是通過edX、哈佛擴展學院和哈佛暑期學院提供的Python人工智能入門和Python和JavaScript Web編程的講師。 我曾與許多其他計算機科學課程合作過，包括CS51，哈佛計算機抽象與設計課程，CS124，哈佛算法導論，以及CS100，哈佛數字人文領域的軟件工程課程。除了計算機科學教育，我還在Palantir做過軟件工程實習生，在哈佛深紅報做過新聞主管和數字戰略家，我還在 3P Speech和全國演講與辯論協會工作過。我對計算、語言和教育感興趣。

個人鏈接：

部分PPT：

前言： 目標：本課程旨在讓學生對人工智能的基本概念和實踐有一個堅實的(通常是有點理論性的)基礎。這門課程在第一學期主要涉及符號化的人工智能，有時也被稱為優秀的老式人工智能(GofAI)，并在第二學期提供統計方法的基礎。事實上，一個完整的基于機器學習的AI應該有專業課程，并且需要比我們在這門課程中更多的數學基礎。

課程內容：

目標： 使學生對人工智能領域的基本概念和實踐有一個堅實的基礎。該課程將基于Russell/Norvig的書《人工智能》：現代方法[RN09]

Artificial Intelligence I（第一部分）： 介紹人工智能作為一個研究領域，討論作為人工智能統一概念范式的理性代理，并涵蓋問題解決、搜索、約束傳播、邏輯、知識表示和規劃。

Artificial Intelligence II（第二部分）： 更傾向于讓學生接觸基于統計的人工智能的基礎知識:我們從不確定性下的推理開始，用貝葉斯網絡建立基礎，并將其擴展到理性決策理論。在此基礎上，我們介紹了機器學習的基礎知識。

書籍介紹： 機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能。機器學習是人工智能及模式識別領域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。本書從機器學習的基礎入手，分別講述了分類、排序、降維、回歸等機器學習任務，是入門機器學習的一本好書。

作者： Mehryar Mohri，是紐約大學庫蘭特數學科學研究所的計算機科學教授，也是Google Research的研究顧問。

大綱介紹：

• 介紹
• PAC學習框架
• rademacher復雜度和VC維度
• 支持向量機
• 核方法
• Boosting
• 線上學習
• 多類別分類
• 排序
• 回歸
• 算法穩定性
• 降維
• 強化學習

作者主頁：//cs.nyu.edu/~mohri/