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《深度學習進階：自然語言處理》是《深度學習入門：基于Python的理論與實現(xiàn)》的續(xù)作，圍繞自然語言處理和時序數(shù)據(jù)處理，介紹深度學習中的重要技術(shù)，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本書語言平實，結(jié)合大量示意圖和Python代碼，按照“提出問題”“思考解決問題的新方法”“加以改善”的流程，基于深度學習解決自然語言處理相關(guān)的各種問題，使讀者在此過程中更深入地理解深度學習中的重要技術(shù)。

·13.3萬字

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智能計算系統(tǒng)：從深度學習到大模型

本書由中科院計算所、軟件所的專家學者傾心寫就，以“圖像風格遷移”應用為例，全面介紹智能計算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧。第2版以大模型為牽引進行更新，第1章回顧人工智能、智能計算系統(tǒng)的發(fā)展歷程，第2、3章在介紹深度學習算法知識的基礎上增加了大模型算法的相關(guān)知識，第4章介紹深度學習編程框架PyTorch的發(fā)展歷程、基本概念、編程模型和使用方法，第5章介紹編程框架的工作原理，第6章回顧深度學習所用的處理器結(jié)構(gòu)從通用逐步走向?qū)Ｓ玫倪^程，第7章介紹深度學習處理器的體系結(jié)構(gòu)應當如何應對大模型處理中的計算、訪存、通信瓶頸，第8章介紹基于BCL語言的高性能算子開發(fā)優(yōu)化實踐，第9章介紹面向大模型的計算系統(tǒng)并以BLOOM作為驅(qū)動范例。本書適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材，也適合人工智能領(lǐng)域的科研人員參考。

·34.9萬字

空間計算：人工智能驅(qū)動的新商業(yè)革命

空間計算是一種不斷發(fā)展的以三維世界為中心的計算形式和交互形式，是以計算機視覺為基礎的高階應用。其核心是使用AI、計算機視覺和擴展現(xiàn)實將虛擬體驗融入物理世界，讓用戶擺脫屏幕的束縛，自然地與數(shù)字世界中的對象互動，就像與真實世界中的對象互動一樣。隨著生成式AI的爆發(fā)，空間計算平臺將擁有更加豐富的內(nèi)容，將在很大程度上改變我們的生活和工作，重新定義商業(yè)模式，并改變我們與技術(shù)和整個世界互動的方式，推動我們進入一個充滿創(chuàng)新和想象力的時代。這本書重點闡釋了與商業(yè)相關(guān)的空間計算應用，AI與空間計算時代的領(lǐng)導力轉(zhuǎn)變，以及空間計算的策略、實施與未來發(fā)展方向。全球商業(yè)技術(shù)和游戲領(lǐng)域高管凱西·哈克爾與沉浸式空間領(lǐng)域?qū)＜乙晾啄取た肆_寧聯(lián)合創(chuàng)作，揭示了繼手機之后的下一代人機交互平臺——空間計算的未來！

·12.1萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習

本書結(jié)合日常生活中的尋常小事，生動形象地闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習的基本概念、原理和實踐，案例豐富，深入淺出。對于正在進入人工智能時代的我們，這些內(nèi)容無疑可以幫助我們更好地理解人工智能的原理，豐富我們對人類自身的認識，并啟發(fā)我們對人機智能之爭更深一層的思考與探索。

·9.4萬字

腦機革命

當你凝望夜空時，你是否曾望向繁星背后的虛空：“宇宙的邊界在哪里？時空的本質(zhì)究竟是什么？幽暗的深空中此刻是否也有一雙眼睛正在凝視著你？”當你凝視鏡中的自己時，你是否曾望向雙眼背后的大腦：“我”到底是誰？寄居在這副皮囊之中的靈魂是否真的存在？當肉體衰亡，“我的靈魂”是將隨之消散還是化為飄蕩于宇宙之中的一股電波？下載知識、移植記憶、意念互通與大腦聯(lián)結(jié)這些科幻電影中的場景能否成為現(xiàn)實？人腦被稱為“內(nèi)在的宇宙”，從宇宙大爆炸到人類大腦的形成，150億年間，人類大腦成為宇宙中平常卻偉大的奇跡。如今，腦機接口技術(shù)正在蓬勃發(fā)展。科學家已經(jīng)開始攀登腦機接口的金字塔，逐級“改造”人類，實現(xiàn)人類的全新進化。本書便是向讀者介紹腦機接口這一新興技術(shù)的科普著作。從對大腦的重新認識，到神經(jīng)科學顛覆傳統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)，再到腦機接口領(lǐng)域正在發(fā)生的前瞻探索和令人振奮的突破，作者對這項技術(shù)自誕生至今的演進歷程以及它對未來的影響進行了生動的展示，讓人在感嘆“腦機融合”創(chuàng)造的驚人變化的同時，更為腦科學的飛速發(fā)展以及人類大腦浩如煙海的未解之謎而神往。

·23.2萬字

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人工智能簡史（第2版）

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關(guān)系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業(yè)性、思想性和趣味性，既適合缺少專業(yè)背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。

·18.3萬字

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Web3超入門

Web3時代已經(jīng)正式拉開序幕，不管你我是否愿意，都將不可避免地進入Web3的新世界。Web3不只是Web1.0和Web2.0的延伸，更是從底層協(xié)議上對傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的全面革新。正如20年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣，Web3雖然目前只是星星之火，但已經(jīng)呈現(xiàn)出燎原之勢。因此，現(xiàn)在學習Web3知識，可謂恰逢其勢，正當其時。《Web3超入門》共有五大篇，第1篇趨勢篇（第1、2章）從多個維度詳細闡述了Web3時代到來的必然性；第2篇概念篇（第3、4章）追溯了Web3的起源，重新定義了Web3概念；第3篇內(nèi)核篇（第5~7章）深度講解了支撐Web3的三大內(nèi)核NFT、DeFi、DAO；第4篇技術(shù)篇（第8~11章）剖析了Web3實現(xiàn)的技術(shù)邏輯以及常用的開發(fā)工具；第5篇應用篇（第12~15章）全面分析了Web3的應用優(yōu)勢和落地場景。《Web3超入門》深入淺出，力求采用通俗易懂的語言從用戶角度還原Web3的真實面貌。書中引用了大量案例和豐富的插圖，層層遞進，可讀性強，非常適合廣大Web3從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者和愛好者閱讀。

·15萬字

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區(qū)塊鏈108問

《區(qū)塊鏈108問》一書有針對性地解答了區(qū)塊鏈的諸多相關(guān)問題，涉及到區(qū)塊鏈和比特幣的發(fā)展歷史、比特幣及其特點與運行原理、區(qū)塊鏈轉(zhuǎn)賬原理、區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)鏈上中下游的運作、區(qū)塊鏈資產(chǎn)的特點、區(qū)塊鏈的技術(shù)原理、區(qū)塊鏈擴容和分叉、區(qū)塊鏈項目分類及應用等方方面面，將晦澀難懂的抽象的概念轉(zhuǎn)化為108個問題解答，而且每個問題還延展出許多與之密切相關(guān)的知識點，讓區(qū)塊鏈知識的學習更加全面。

·9.1萬字

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Python強化學習：算法、核心技術(shù)與行業(yè)應用

本書使用受現(xiàn)實世界商業(yè)和行業(yè)問題啟發(fā)的實際示例來講授強化學習技術(shù)的相關(guān)知識。本書分為四部分：第一部分涵蓋強化學習的必要背景，包括定義、數(shù)學基礎和強化學習解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進的強化學習算法（規(guī)模化的深度Q-學習、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強化學習等），包括每種算法的優(yōu)缺點；第三部分介紹強化學習中的高級技術(shù)，包括機器教學、泛化和域隨機化、元強化學習等主題，還涵蓋強化學習中有助于改進模型的各種高級主題；第四部分講解強化學習的各種應用，例如自主系統(tǒng)、供應鏈管理、營銷和金融、智慧城市與網(wǎng)絡安全等，并討論強化學習領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)及未來方向。學完本書，你將掌握如何訓練和部署自己的強化學習智能體來解決強化學習問題。

·19.5萬字

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圖解大模型：生成式AI原理與實戰(zhàn)

本書全程圖解式講解，通過大量全彩插圖拆解概念，讓讀者真正告別學習大模型的枯燥和復雜。全書分為三部分，依次介紹語言模型的原理、應用及優(yōu)化。第一部分理解語言模型（第1~3章），解析語言模型的核心概念，包括詞元、嵌入向量及Transformer架構(gòu)，幫助讀者建立基礎認知。第二部分使用預訓練語言模型（第4~9章），介紹如何使用大模型進行文本分類、聚類、語義搜索、文本生成及多模態(tài)擴展，提升模型的應用能力。第三部分訓練和微調(diào)語言模型（第10~12章），探討大模型的訓練與微調(diào)方法，包括嵌入模型的構(gòu)建、分類任務的優(yōu)化及生成式模型的微調(diào)，以適應特定需求。本書適合對大模型感興趣的開發(fā)者、研究人員和行業(yè)從業(yè)者。讀者無須深度學習基礎，只要會用Python，就可以通過本書深入理解大模型的原理并上手大模型應用開發(fā)。書中示例還可以一鍵在線運行，讓學習過程更輕松。

·16.4萬字

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人工智能簡史

本書全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。本書作者和書中諸多人物或為師友或相熟相知，除了詳實的考證還有有趣的軼事。本書既適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對人工智能感興趣的大眾讀者作為入門的向?qū)А?/p>

·16.7萬字

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深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實現(xiàn)、應用4個維度詳細講解圖神經(jīng)網(wǎng)絡的著作，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡領(lǐng)域具有重大的意義。本書作者是圖神經(jīng)網(wǎng)絡領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，作者所在的公司極驗也是該領(lǐng)域的領(lǐng)先者。本書是作者和極驗多年研究和實踐經(jīng)驗的總結(jié)，內(nèi)容系統(tǒng)、扎實、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學術(shù)界和企業(yè)界的領(lǐng)軍人物的高度評價和強烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡以及表示學習等基礎知識，是閱讀本書的預備知識；第5～6章從理論的角度出發(fā)，講解了圖信號處理和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，深入剖析了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的性質(zhì)，并提供了GCN實現(xiàn)節(jié)點分類的實例。第7～9章全面的講解了圖神經(jīng)網(wǎng)絡的各種變體及范式、圖分類機制及其實踐，以及基于GNN的圖表示學習；第10章介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡的最新研究和應用。

·8.9萬字

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AI時代，學什么，怎么學

本書作者依托豐富的一線教育實踐以及對AI和當代教育的深入洞察，全面剖析了當下該如何正確且高效地使用AI工具提升學習與思考能力。作者從孩子需要具備的核心能力出發(fā)，探討了在AI時代，孩子們應如何抓住機遇、科學應對挑戰(zhàn)。同時，書中還詳細分析了孩子未來在學科選擇、專業(yè)方向、職業(yè)規(guī)劃、人生發(fā)展等方面的關(guān)鍵決策，為家長與孩子提供了寶貴的參考建議。

·8.4萬字

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深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從入門到精通

本書專注討論深度學習中應用非常廣泛的模型——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，該模型特別適用于圖像分類和識別、目標分割和檢測以及人工智能游戲方面，受眾對象包括計算機、自動化、信號處理、機電工程、應用數(shù)學等相關(guān)專業(yè)的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行由淺入深的分類描述，依次包括：現(xiàn)代雛形、突破模型、應變模型、加深模型、跨連模型、區(qū)域模型、分割模型、特殊模型、強化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預備知識的基礎上逐步展開的，既方便讀者入門學習，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

制造業(yè)大模型的構(gòu)建與實踐

本書分兩篇，為讀者提供基于制造業(yè)視角的大模型理論與應用指南。基礎篇深入大模型理論層面，主要介紹大模型的基礎知識、構(gòu)建路徑、價值對齊策略，同時涉及多模態(tài)與AIGC技術(shù)、提示詞工程的相關(guān)知識。應用篇則聚焦于大模型的實踐應用層面，主要講解垂直制造領(lǐng)域微調(diào)、RAG等構(gòu)建技術(shù)，AIAgent的原理與應用，以及大模型壓縮與部署策略，并且通過具體案例來展示大模型在工業(yè)制造及設備運維等方面的應用，最后對大模型進行總結(jié)與展望。

·18.3萬字

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深度學習與圍棋

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學習入門書。本書選取深度學習近年來最重大的突破之一AlphaGo，將其背后的技術(shù)和原理娓娓道來，并配合一套基于BetaGo的開源代碼，帶領(lǐng)讀者從零開始一步步實現(xiàn)自己的“AlphaGo”。本書側(cè)重實踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學習和AlphaGo這樣深奧的話題變得平易近人、觸手可及，內(nèi)容非常精彩。全書共分為3個部分：第一部分介紹機器學習和圍棋的基礎知識，并構(gòu)建一個最簡圍棋機器人，作為后面章節(jié)內(nèi)容的基礎；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機器學習和深度學習技術(shù)，包括樹搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習機器人和強化學習，以及強化學習的幾個高級技巧，包括策略梯度、價值評估方法、演員-評價方法3類技術(shù)；第三部分將前面兩部分準備好的知識集成到一起，并最終引導讀者實現(xiàn)自己的AlphaGo，以及改進版AlphaGoZero。讀完本書之后，讀者會對深度學習這個學科以及AlphaGo的技術(shù)細節(jié)有非常全面的了解，為進一步深入鉆研AI理論、拓展AI應用打下良好基礎。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語法以及基礎的線性代數(shù)和微積分知識。

·19.7萬字

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ChatGPT速學通：文案寫作+PPT制作+數(shù)據(jù)分析+知識學習與變現(xiàn)

本書以ChatGPT為主線，通過大量實用案例全面介紹如何運用ChatGPT來提高工作和生活效率。在工作方面，本書詳細講解了如何使用ChatGPT來輔助寫作、制作PPT、進行數(shù)據(jù)分析等。這些章節(jié)的內(nèi)容最為豐富，也最能體現(xiàn)ChatGPT的強大作用。讀者可以學會運用ChatGPT來優(yōu)化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本書通過許多案例來教會讀者如何使用ChatGPT生成思維導圖、解答常識問題、學習英語、實現(xiàn)簡單助手等，這些功能可以讓生活變得更輕松便捷。最后，本書還利用一個完整的章節(jié)介紹了如何通過ChatGPT進行知識變現(xiàn)，比如快速生成內(nèi)容和視頻。本書內(nèi)容豐富全面，語言通俗易懂，案例直觀詳盡，無論是想提升工作效率的職場人士，還是想進行高效研究、學習的教師和學生，甚至是希望利用AI技術(shù)獲利的創(chuàng)業(yè)者，以及對ChatGPT感興趣的愛好者，都可以做到開卷有益。

·10.3萬字

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AI：人工智能的本質(zhì)與未來

人工智能并不是一個新鮮的概念，自提出到現(xiàn)在已經(jīng)有半個多世紀的時間，期間經(jīng)過了跌宕起伏的發(fā)展歷程。作者從專業(yè)的角度，深入淺出，梳理了人工智能發(fā)展的歷程，其經(jīng)歷的不同階段概況，如今最前沿的發(fā)展現(xiàn)狀以及面臨的困境，并探討了其未來發(fā)展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進化史。作者瑪格麗特·博登具有深厚的跨學科背景，她將心理學、醫(yī)學、哲學等領(lǐng)域的知識融會貫通，與自己對人工智能的研究相結(jié)合，生發(fā)出獨特而深刻的洞見，被譽為“人工智能領(lǐng)域的女性女人”。

·9萬字

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人工智能及其應用

本書為普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材。系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、方法和應用技術(shù)，比較全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的最新進展和發(fā)展方向。全書共分為11章。首先簡要介紹了人工智能的發(fā)展歷史及概況；然后重點介紹了人工智能的知識表示方法，搜索技術(shù)和知識推理；最后詳細介紹了人工智能的主要應用以及一些應用實例。內(nèi)容由淺入深、循序漸進，條理清晰，各章均有大量的例題，便于讀者掌握和鞏固所學知識，讓學生在有限的時間內(nèi)，掌握人工智能的基本原理與應用技術(shù)，提高對人工智能習題的求解能力。

·32.3萬字

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人工智能

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