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ChatGPT的誕生與迭代，昭示著AIGC領域向前邁出了重要一步，以更為擬人的人工智能提高了人機對話效率和自然程度，可能徹底改變人類與計算機的交互方式。因此，大眾對于ChatGPT類產品的認識和學習將對自身成長與社會進步大有裨益。為幫助讀者快速了解ChatGPT，本書避免使用過多的專業術語和復雜的數學推導過程，而是采用生動的示例和精致的圖表，重點圍繞ChatGPT的技術變遷、應用變革與挑戰變局，圖文并茂地介紹ChatGPT的動態、產業、應用、價值、監管等相關知識，同時鞭辟入里地提出深入思考的方向與未來命題。全書以循序漸進的邏輯介紹ChatGPT的發展歷程、產業布局與行業應用；以通俗易懂的語言解釋ChatGPT的基本原理、模型架構與應用場景；以別具一格的視野洞察ChatGPT的時代意義、社會價值與倫理風險。本書適合想要深入了解人工智能前沿動態、對ChatGPT類產品感興趣的讀者閱讀，幫助普通讀者快速入門，為讀者的參與及應用提供參考。

·14.4萬字

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大型語言模型實戰指南：應用實踐與場景落地

這是一本系統梳理并深入解析大模型的基礎理論、算法實現、數據構造流程、模型微調方法、偏好對齊方法的著作，也是一本能手把手教你構建角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等各種強大的應用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內主流大模型團隊的負責人的高度評價和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：（1）大型語言模型的基礎理論，包括常見的模型架構、領域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。（2）大模型微調的關鍵步驟：從數據的收集、清洗到篩選，直至微調訓練的技術細節。（3）大模型人類偏好對齊方法，從基于人工反饋的強化學習框架到當前主流的對齊方法。（4）通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應用。（5）通過開源模型在多種場景下搭建大模型應用，包括：表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架構建一個AutoGPT應用。本書集大模型理論、實踐和場景落地于一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管里是想深入研究大模型本身，還是進行大模型相關應用搭建，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

·11.2萬字

大模型垂直領域低算力遷移：微調、部署與優化

本書是一本深度探討大模型在低算力環境下實現遷移與微調的實踐指南，并深入講解了大模型的部署與優化策略。書中結合多個垂直領域的應用場景，從理論到技術實現，全程詳盡講解了如何應對大模型在行業落地中的技術挑戰，幫助讀者逐步掌握大模型的遷移與微調核心技術。無論你是大模型開發者、人工智能研究人員，還是對垂直領域AI應用感興趣的行業專家，本書都將帶你深入大模型的核心領域，提供從構建、優化到部署的全流程指導，助你掌握這一前沿技術的實踐精髓。

·13.7萬字

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Prompt魔法：提示詞工程與ChatGPT行業應用

這是一本能指引我們每個人贏在AI時代的著作，它將教會我們在各種場景中熟練使用ChatGPT等AI工具和編寫提示詞，大幅提升我們的工作效率，讓我們實現AI普惠，成為AI高手。本書的幾位作者都是AI領域的技術專家和應用布道者，本書是他們豐富實踐經驗的總結。閱讀本書，你將獲得以下知識和技能：認識AICC將給社會和個體帶來的深刻影響及其背后的本質，包括AIGC如何引發生產效率革命、如何重新定義腦力勞動、如何調整社會分工、如何重新分配社會價值等；ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、StableDiffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和選型；提示詞（Prompt）編寫的入門指南、基本原則、黃金公式和進階技巧；AIGC輔助文案寫作、文稿翻譯、數據分析、郵件撰寫、PPT制作、工作總結、知識整理、圖片生成等；程序設計、藝術設計、游戲開發與設計、自媒體、市場營銷、產品和運營、金融、教育、科研、咨詢、學習等10余個行業和領域的AIGC應用場景和提示詞寫作技巧；用好AI工具，成為AI時代的超級個體。全書有200余個案例，200余個提示詞模版，人人一看就懂，一學就會。

·14.8萬字

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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展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、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系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業性、思想性和趣味性，既適合缺少專業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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基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經網絡設計

模糊與神經網絡是兩種常用的智能信息處理技術，它們都能模擬人的智能行為，解決不確定、非線性、復雜的控制與分類問題，具有非常廣闊的應用前景。本書以fuzzyTECH和MATLAB軟件平臺對模糊與神經網絡技術進行了綜合講解并介紹了它們的應用，以使讀者更全面地了解模糊與神經網絡領域的最新研究成果。

·16.1萬字

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深度學習與信號處理：原理與實踐

本書分析研究了深度學習相關的網絡模型，以及不同網絡模型的算法結構、原理與核心思想及實戰案例。主要內容涉及人工神經網絡、模糊神經網絡、概率神經網絡、小波神經網絡、卷積神經網絡及其擴展模型、深度生成對抗網絡及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網絡及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網絡結構、原理與方法。通過深度學習網絡在信道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特征提取與識別、缺陷早期診斷等領域中的應用案例，為讀者提供應用深度學習網絡解決具體問題的思路和方法。本書適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、大數據科學等相關學科專業的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業博士、碩士研究生的參考書。

·17.6萬字

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如何高效向GPT提問

人工智能正以前所未有的速度改變著世界。GPT作為強大的人工智能語言模型，具有廣泛的應用場景，必將改變人類的生產與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發現向GPT提問頗為關鍵。很大程度上，提問的質量決定著回答的質量，提問的效率決定著工作的效率。本書旨在幫助讀者學會如何高效向GPT提問，從而獲得更加準確、系統、深入的回答，繼而在不同的實際場景下提高工作效率節省時間、解決問題。

·7.4萬字

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自然語言處理技術：文本信息抽取及應用研究

信息抽取的目的是從海量互聯網文本信息中抽取結構化知識，是知識圖譜自動化構建、更新的基礎，為信息檢索、推薦系統、智能問答等諸多研究領域提供底層知識推理支撐并取得了重大突破，是推動人工智能技術由感知走向認知的關鍵要素，具有重要的研究意義和實用價值。本書梳理了命名實體識別、關系抽取、事件抽取等相關研究方向的知識資源、基礎理論和實踐應用，詳細介紹了實體關系聯合抽取、弱監督關系抽取、基于遷移學習的關系抽取、多實例聯合事件抽取、基于因變量的事件模板推導等前沿理論研究，并以領域知識圖譜、事理圖譜等為例，詳細介紹了信息抽取在圖譜構建中的應用。最后本書對信息抽取進行了總結和未來研究方向展望。

·18萬字

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自動駕駛：人工智能理論與實踐

本書參照產業界自動駕駛技術研發的基本流程，充分借鑒了產業界在自動駕駛技術領域中的實際研發經驗，以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為實驗教具和運行環境，深入淺出地講解自動駕駛技術的原理與實際應用，為初學者打開一扇通往人工智能世界的大門。本書以幫助初學者如何從無到有地打造出具備自動駕駛功能的智能小車為主線，內容分為看車（了解自動駕駛）、造車（設計智能小車）、開車（收集訓練數據）、寫車（編寫自動駕駛模型）、算車（訓練和優化自動駕駛模型）、玩車（部署并驗證自動駕駛模型）6章。初學者可以通過邊學習理論知識邊動手實踐的方式，系統學習人工智能的算法理論和應用實例。本書沒有堆砌艱深晦澀的公式推導，力求將枯燥難解的算法原理及模型進行直觀的講解，希望讀者在學習的過程中，了解現實中自動駕駛技術的發展并獲得運用人工智能解決自動駕駛難題的樂趣。

·14.9萬字

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機器學習與學習資源適配

本書針對學習者在選擇合適的學習資源時所面臨的學習資源問題，利用深度學習技術分別對學習者模型、學習者的反饋信息、學習者的社交關系和學習資源的知識圖譜等方面的內容進行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評估了所提出的學習資源適配模型，并實現和開發了學習資源適配服務平臺，從理論和實證研究相結合的角度對學習資源適配技術進行了系統性的研究。本書圖文并茂，既有詳細的模型算法圖，又有嚴謹的公式推導和實驗驗證，所構建的模型能夠有效的提高學習資源適配的準確率，使學習者在進行在線學習過程中，獲得更加個性化的學習體驗，以此提高學習者的學習體驗和學習效率，具有一定的理論研究價值和較高應用可行性。

·11.2萬字

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OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰

本書主要面向OpenCV領域的研究與開發人員，采用原理結合實戰的方式，介紹OpenCV4的機器學習算法模塊與深度神經網絡模塊中的核心算法原理與C++編程實戰。全書共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎知識、基本圖像操作和機器學習基礎知識；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機森林、Boosting算法和支持向量機等機器學習算法與編程實戰；第9~10章，介紹神經網絡與深度神經網絡的基本原理與編程實戰，并提供了不同深度學習模型的部署示例代碼。

·10.3萬字

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虛擬現實：商業化應用及影響

虛擬現實技術近年來得到全球頂級科技公司的重視，風投機構和各路媒體也開始炒作“VR”概念。伴隨著科技進步，許多業內人士表示“VR時代”很快就要來臨，那將是一個難以想象的巨大市場。本書的目的就是幫助讀者了解虛擬現實的概念和特點，并由此衍生出關于虛擬現實技術的商業化潛力和社會影響的一些討論。本書共五篇十三章。首先從對人類感官的介紹入手，闡述虛擬現實與人類感官之間的關系；其次，介紹了虛擬現實的技術原理和主流軟硬件解決方案；再次，介紹虛擬現實行業對人類的消費行為和人類社會的商業模式所產生的影響；最后，簡要討論了虛擬現實技術可能會對人類社會所產生的影響。本書適合于想要了解虛擬現實但又缺少相關知識的非專業人士閱讀。

·10.1萬字

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AIGC輔助軟件開發：ChatGPT 10倍效率編程實戰

這是一本講解如何用ChatGPT、GithubCopilotX、Cursor等主流AIGC工具優化和提升軟件開發全流程效率和質量的實戰性著作。全書以軟件開發的流程位主線來組織內容，詳細講解了程序員、架構師、項目經理、產品經理、技術團隊管理者們如何在技術方案構建、需求文檔撰寫、代碼編寫與注解、客戶端開發、前端開發、后端開發、測試和調試、性能優化、疑難問題解決、產品設計、軟件架構與設計、應試與面試12個主題充分發揮AIGC工具的潛能，在提高研發效率和質量的同時，提升自身的實力。AIGC工具在軟件研發12個主題的使用方法，全部以實戰項目案例的方式展開講解，有具體的工程化思路，也有可復用的提示詞，還有對使用經驗的總結和注意事項的提醒。只要跟著本書的案例實操一遍，就能順利躍遷為AI時代的新程序員，與AI共同進化，成為不被AI淘汰的人。

·15.1萬字

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統計學習必學的十個問題：理論與實踐

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理論和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設分布的非參數模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨立同分布假設的時間序列算法。

·6.7萬字

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增強型分析：AI驅動的數據分析、業務決策與案例實踐

增強型分析是數據科學的未來，本書講解了如何通過前沿的大數據技術和AI技術實現智能的數據分析和業務決策，即增強型分析。本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數據科學家，在大數據和AI領域至少都有10年以上的工作經驗，他們將各自多年來在“構建數據挖掘模型，解決實際業務問題”方面積累的經驗全部總結在了這本書中。全書的內容由兩條主線貫穿：技術主線：一方面講解了預測模型、序列分析、預測分析、Prescriptive分析等前沿數據處理技術，一方面講解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技術如何為數據分析賦能。業務主線：在數字化轉型的大時代背景下，如何通過數據分析實現智慧營銷、智慧風險管控，實現由初級的“主動營銷”到“被動營銷”，再到“全渠道協同營銷”等營銷手段的升級應用。本書的重點聚焦在本質內容上，即數據處理、算法及模型、“模型洞見到業務決策”的分析等。

·11.9萬字

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MLOps工程實踐：工具、技術與企業級應用

這是一本能指導企業利用MLOps技術構建可靠、高效、可復用、可擴展的機器學習模型從而實現AI工程化落地的著作。由國內AI領域的獨角獸企業第四范式的聯合創始人和技術VP領銜撰寫，從工具、技術、企業級應用、成熟度評估4個維度對MLOps進行了全面的講解。本書深入淺出、循序漸進地講解了如何在實際項目中利用MLOps進行機器學習模型的部署、監控與優化，以及如何利用MLOps實現持續集成與持續交付等高效的工作流程。通過企業級的MLOps案例和解決方案，幫助讀者輕松掌握MLOps的設計思路以及如何應用MLOps解決實際問題。

·17.4萬字

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深度學習時代的計算機視覺算法

本書著重闡述了深度學習時代的計算機視覺算法的工作原理，首先對深度學習與計算機視覺基礎進行了介紹，之后對卷積神經網絡結構的演化過程，以及基于深度學習的目標檢測算法、圖像分割算法、人體姿態估計算法、行人重識別與目標跟蹤算法、人臉識別算法以及圖像超分辨率重建方法進行了介紹。本書系統講解了在日常生活和工作中常見的幾項計算機視覺任務，并著重介紹了在當今深度學習時代，這些計算機視覺任務是如何工作的，可使讀者快速了解這些算法原理，以及其相互之間的關系。本書適合高年級本科生、研究生、教師，以及對人工智能或計算機視覺算法感興趣的工程技術人員閱讀。

·9.9萬字

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精通ROS機器人編程（原書第3版）

本書提供了實用且易于理解的示例，對ROS機器人編程的高級概念進行了全面的介紹。本書首先介紹用ROS進行機器人編程所需的基本概念和ROS框架，討論了如何用運動規劃庫和ROS導航棧對機器人進行仿真和交互，還討論了ROS插件、控制器和節點、各種ROS接口（如何把I/O開發板、傳感器和執行器等與ROS連接起來），以及如何用ROS和ROS-Industrial對復雜機器人進行仿真。最后，本書介紹了ROS的故障排除和最佳實踐。

·15.5萬字

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造神：人工智能神話的起源和破除

未來學家們堅持認為人工智能很快就能打敗最聰明的人類。在超智能機器面前人類還有什么希望呢？但是我們實際上并不在發展智能機器的正確道路上，而且我們甚至都不知道這條路有可能在哪。最前沿的人工智能研究者和科技企業家破除了人們對人工智能的迷信，超人類智能并非觸手可及，恰恰相反地，這種科技自大甚至會阻撓我們的創新之路。