树莓派是一款基于ARM架构、Linux系统的极简计算机，既可以用于计算机编程教育，也可以作为机器人的控制核心。第一种运行于树莓派上的编程语言是Python，这是当前人工智能领域最为流行的编程语言。机器视觉是人工智能中重要的细分研究领域，OpenCV则是当前机器视觉领域主流的开源处理库，可以方便地用于计算机图像处理，并应用于面部识别、目标识别等具体问题。本书介绍在树莓派硬件上使用Python语言，借助OpenCV库编程，来实现具有机器视觉功能（识别和抓取特定颜色物体、识别人脸、识别特定人脸、进行面部跟踪）的智能机器人。《人工智能+机器人入门与实战》力求通过一系列不同层次的软硬件任务，由浅入深地讲解人工智能的概念，同时覆盖Linux系统操作、Python编程、机器人系统搭建等多方面的综合知识。在本书案例中使用的主要硬件载体是可在桌面上固定运转的双轴云台和三轴机械臂等，它们可以代表一类智能机器人的形态。本书遵循开源、分享的创客精神，所有的硬件材料和软件内容均可以从公共平台获取，读者在充分理解的基础上，不必局限于本书所列硬件，可自行获取类似设备完成项目。

树莓派是一款基于ARM架构、Linux系统的极简计算机，既可以用于计算机编程教育，也可以作为机器人的控制核心。第一种运行于树莓派上的编程语言是Python，这是当前人工智能领域最为流行的编程语言。机器视觉是人工智能中重要的细分研究领域，OpenCV则是当前机器视觉领域主流的开源处理库，可以方便地用于计算机图像处理，并应用于面部识别、目标识别等具体问题。本书介绍在树莓派硬件上使用Python语言，借助OpenCV库编程，来实现具有机器视觉功能（识别和抓取特定颜色物体、识别人脸、识别特定人脸、进行面部跟踪）的智能机器人。《人工智能+机器人入门与实战》力求通过一系列不同层次的软硬件任务，由浅入深地讲解人工智能的概念，同时覆盖Linux系统操作、Python编程、机器人系统搭建等多方面的综合知识。在本书案例中使用的主要硬件载体是可在桌面上固定运转的双轴云台和三轴机械臂等，它们可以代表一类智能机器人的形态。本书遵循开源、分享的创客精神，所有的硬件材料和软件内容均可以从公共平台获取，读者在充分理解的基础上，不必局限于本书所列硬件，可自行获取类似设备完成项目。

本书首先简要介绍机器人和机器人学的概况，以及机器人学的数学基础，然后分别详细讨论智能机器人体系结构、智能机器人中的传感器、环境感知与建模、路径规划、机器人控制、多机器人协同，以及智能机器人的HRI等内容。

本书首先简要介绍机器人和机器人学的概况，以及机器人学的数学基础，然后分别详细讨论智能机器人体系结构、智能机器人中的传感器、环境感知与建模、路径规划、机器人控制、多机器人协同，以及智能机器人的HRI等内容。

本书是入门阶段的人工智能技术读物，使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，主要内容包括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，为学校开展人工智能入门教学或者读者自学人工智能技术提供参考和指南。

本书的技术内容包括机器人基础知识、信息物理系统、人工智能，统计决策和马尔可夫决策过程，强化学习，状态估计，定位，计算机视觉和多模态数据融合，机器人规划，多智能体系统，网络化多智能体系统，网络化机器人的安全性和鲁棒性，以及超可靠和低延迟的机器对机器的网络。提供的例题和练习有助于简单和有效的理解本书的内容。

本书是面向9-19岁参加RoboMaster机器人编程比赛的青少年，讲解EP机器人编程原理与必要模块的课外机构辅导教材。EP机器人包括步兵机器人和工程机器人两类，支持大疆的自研舵机、机械臂、机械爪等模块，兼容第三方开源平台硬件及第三方传感器。本书介绍了EP机器人的概念以及相关组件的原理和操作方法，包括云台和底盘、灯效和音效、传感器、智能识别、标签跟随与巡线、器械臂和机械抓等。具体每章先提出学习目标，利用情景导入讲解机器人运动的原理和提供功能模块的编程参考代码，最后留下课程作业，由浅入深地对学生进行指导。

本教材较为系统地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。本教材以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数据的采集、处理、标注等的人才。 本教材可用于1+X证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（初级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业院校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需补充学习深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。

本教材较为系统地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。本教材以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数据的采集、处理、标注等的人才。 本教材可用于1+X证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（初级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业院校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需补充学习深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。

科学是对宇宙运行的基本原理的研究，很大程度上基于实验和观察。这种一贯统一的知识体系是由我们的感官感知，并由我们大脑的处理能力推断出来的。当我们走向以自动化、自我丰富的人工智能智能体和虚拟现实为主导的未来时，技术（特别是人工智能）将决定实验和观察的过程。因此，人工智能将成为引导我们走向科学的工具和准则。此外，人们相信，当接近技术奇点时，技术增长将打破历史纪录，对于我们自己掌握的生物智能来说，速度太快了。随着人工领域处理能力的增强和信息的过剩，我们对科学是从逻辑中提取的信息和原理的统一体的定义，以及因果关系，将开始与人工智能紧密联系在一起。