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《机器学习理论导引》：　　《机器学习理论导引》旨在为有志于机器学习理论学习和研究的读者提供一个入门导引。在预备知识之后，全书各章分别聚焦于：可学性、（假设空间）复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率、遗憾界。除介绍基本概念外，还给出若干分析实例，如显示如何将不同理论工具应用于支持向量机这种常见机器学习技术。　　《机器学习理论导引》可作为高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习理论课程的教材，也可供对机器学习理论感兴趣的研究人员阅读参考。　　　　《智能计算系统/计算机类专业系统能力培养系列教材》：　　《智能计算系统/计算机类专业系统能力培养系列教材》通过一个贯穿始终的应用案例——图像风格迁移，全面系统地介绍智能计算系统的软硬件技术栈。首先概述人工智能和智能计算系统（第1章）；接下来介绍完成应用所必要的神经网络和深度学习算法知识（第2、3章）；然后介绍支撑算法在智能芯片上运行的编程框架（第4、5章）；再往下是智能芯片，即引导学生设计一款满足图像风格迁移应用需求的深度学习处理器（第6、7章）；接下来介绍如何利用智能编程语言BCL提升编写智能算法的生产效率（第8章）；最后以具体实验把所学知识点串联起来，打通知识结构的“任督二脉”（第9章）。　　《智能计算系统/计算机类专业系统能力培养系列教材》由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，领衔作者陈云霁带领的团队曾研制了国际上深度学习处理器芯片“寒武纪1号”，《智能计算系统/计算机类专业系统能力培养系列教材》凝聚了作者团队多年的科研和教学成果，填补了人工智能专业系统类课程的教材空白，适合作为高等院校人工智能及相关专业的教材。