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Web3超入門

Web3時代已經正式拉開序幕，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，更是從底層協議上對傳統互聯網的全面革新。正如20年前的互聯網一樣，Web3雖然目前只是星星之火，但已經呈現出燎原之勢。因此，現在學習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篇內核篇（第5~7章）深度講解了支撐Web3的三大內核NFT、DeFi、DAO；第4篇技術篇（第8~11章）剖析了Web3實現的技術邏輯以及常用的開發工具；第5篇應用篇（第12~15章）全面分析了Web3的應用優勢和落地場景。《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從業者、創業者和愛好者閱讀。

·15萬字

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。

MATLAB在電子信息工程中的應用

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎知識和電子仿真技術，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內容涉及MATLAB基礎知識、MATLAB常用語法、Simulink應用、控制系統數學模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統中的應用、數字信號處理在MATLAB中的實現、濾波器模型、MATLAB在通信系統中的應用及示例、通信系統的評估及MATLAB示例等。

因果推斷導論

本書以構建因果推斷基礎知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應計算、因果結構學習、因果機器學習五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎理論、模型、方法、和前沿應用，引領學生步入充滿趣味與挑戰的因果推理領域。

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。

金融人工智能：用Python實現AI量化交易

本書通過Python示例介紹人工智能技術在金融數據分析中的應用。你將了解如何運用神經網絡、強化學習等深度學習技術預測金融市場。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監督學習和神經網絡，并描繪超級人工智能愿景。第二部分討論機器學習技術在金融市場中的應用。第三部分更進一步，討論如何利用神經網絡和強化學習技術解決金融市場中的統計失效問題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統計失效問題。第五部分展望未來，探討人工智能會如何改變金融業。第六部分給出以Python實現的神經網絡，可用于時間序列預測。

計算機應用與數據分析+人工智能

全書共分為8個項目，包括計算機與信息技術基礎、認識Internet、Windows10操作系統的使用、Word2016文檔編輯與管理、Excel2016數據統計與分析、PowerPoint2016演示文檔制作與展示、人工智能技術及應用概論、大數據技術原理及應用概論。各項目內容通過任務逐步展開，有利于適應高等職業院校項目化教學要求，適應高職學生的學習特點。本書簡明通俗，便于理解，不僅可以拓寬知識面，還可以培養學生的計算機應用能力和解決問題的能力。本書具有簡明、實用、操作性強等特點，既可作為高等職業院校各專業計算機基礎的教學用書，也可作為一般讀者和專業人員的自學參考書，還可作為培訓教材。

被算法操控的生活：重新定義精準廣告、大數據和AI

這是一個“算法世界”：建立在數據之上的算法指導社會的運行、決定我們能在網上看到什么；它更是自動駕駛、智能管家、未來醫療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數據，就無法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過采訪谷歌和劍橋分析公司的數據專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型，薩普特帶我們直擊智能產品背后的秘密、思考數字科技給社會帶來的風險。我們對科技和互聯網的日益依賴，使數據研究者能夠收集與我們有關的數據，比如買過哪些東西、對哪些話題感興趣等。借助這些數據，他們能夠窺視我們的日常、預測我們的行為，并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇，并放大了社會偏見和歧視的威力。通過探討最前沿的人工智能技術，本書還揭露了一個驚人事實：人工智能必須以大數據和算法為基礎，我們的生活可能永遠無法出現真正的超級AI。

生成對抗網絡GAN：原理與實踐

這是一本系統講解GAN理論、模型、常見問題，并為視覺和語音領域的大部分應用場景提供GAN解決方案和綜合實例的著作。作者在人工智能領域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達摩院華先勝和中國科學院自動化所劉成林的推薦。前4章有針對性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實基礎；后8章講解應用，用大量經典的模型和9個案例，為8個應用場景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無監督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然后講解了GAN中的目標函數及其數學原理、GAN在訓練中的常見問題和相應解決方案、GAN的評價指標和可視化等；第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應用、圖像翻譯GAN的各類模型與應用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應用、圖像質量增強GAN的各類模型與應用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應用、通用的圖像編輯GAN框架、對抗攻擊以及GAN在其中的應用、GAN在語音信號處理中的實戰應用。全書內容理論體系完善，GAN的目標優化、訓練、評估等內容同類書中極少提及；內容豐富、循序漸進，覆蓋視覺和語音中的絕大部分應用場景；實戰性強，9個綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實驗數據和實驗結果對比分析；圖文并茂，包含大量原創圖表，可讀性強。

實戰AI大模型

《實戰AI大模型》是一本旨在填補人工智能（AI）領域（特別是AI大模型）理論與實踐之間鴻溝的實用手冊。書中介紹了AI大模型的基礎知識和關鍵技術，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和視覺模型等，并詳細解釋了這些模型的技術原理、實際應用以及高性能計算（HPC）技術的使用，如并行計算和內存優化。同時，《實戰AI大模型》還提供了實踐案例，詳細介紹了如何使用ColossalAI訓練各種模型。無論是人工智能初學者還是經驗豐富的實踐者，都能從本書學到實用的知識和技能，從而在迅速發展的AI領域中找到適合自己的方向。

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。

智能語音處理

本書從智能化社會對語音處理提出的新要求出發，按照導論—基礎理論—應用實踐的順序，系統地介紹了智能語音處理涉及的基礎理論、基本技術、主要方法以及典型的智能語音處理應用。首先概述了智能語音處理的相關背景；接著介紹了智能語音處理涉及的基礎理論和相關技術，包括稀疏和壓縮感知、隱變量模型、組合模型、人工神經網絡和深度學習；然后結合具體算法，介紹了智能語音處理的典型應用，包括語音壓縮編碼、語音增強、語音轉換、說話人識別、骨導語音增強；最后對智能語音處理的未來發展進行了展望。本書內容廣泛，重點突出，既有深入淺出的原理闡述，又有創新科研成果的總結凝練，理論與實際結合緊密，可讀性強。本書可以作為高等院校人工智能、電子信息工程、物聯網工程、數據科學與大數據技術、通信工程等專業高年級本科生以及智能科學與技術、信號與信息處理、網絡空間安全、通信與信息系統等學科研究生的參考教材，也可供從事語音處理技術研究與應用的科研及工程技術人員參考。

智能無線機器人：人工智能算法與應用

本書的技術內容包括機器人基礎知識、信息物理系統、人工智能，統計決策和馬爾可夫決策過程，強化學習，狀態估計，定位，計算機視覺和多模態數據融合，機器人規劃，多智能體系統，網絡化多智能體系統，網絡化機器人的安全性和魯棒性，以及超可靠和低延遲的機器對機器的網絡。提供的例題和練習有助于簡單和有效的理解本書的內容。

深度學習：卷積神經網絡從入門到精通

本書專注討論深度學習中應用非常廣泛的模型——卷積神經網絡，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、應用數學等相關專業的研究生、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網絡進行由淺入深的分類描述，依次包括：現代雛形、突破模型、應變模型、加深模型、跨連模型、區域模型、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。

破解深度學習（基礎篇）：模型算法與實現

本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背后的基礎知識。本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學習的理論與算法基礎，從理論到實戰全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數學概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學習的發展脈絡，從最簡單的多層感知機開始，講解了深度神經網絡的基本原理、常見挑戰、優化算法，以及三大典型模型（基礎卷積神經網絡、基礎循環神經網絡和注意力神經網絡）。本書系統全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學習難度，幫助讀者迅速掌握深度學習的基礎知識。本書適合有志于投身人工智能領域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業的教學用書。

硅基物語·AI寫作高手：從零開始用ChatGPT學會寫作

本書從寫作與ChatGPT的基礎知識講起，結合創作者的實際寫作經歷與寫作教學經歷，介紹了用ChatGPT寫作的基礎技巧、進階寫作的方法、不同文體的寫作方法、寫作變現的秘訣，讓讀者理解寫作技巧與變現思路。

·14.7萬字

人工智能：模式識別

本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領域研究的熱點問題，系統闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學習、稀疏表示、低秩模型、深度學習等方面的研究進展和相關代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機及相關專業研究生或高年級本科生閱讀，也可供對模式識別感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀和參考。

·14.7萬字

高能效類腦智能：算法與體系架構

本書從對神經網絡的概述開始，討論基于速率的人工神經網絡的應用和訓練，介紹實現神經網絡的多種方法，如從通用處理器到專用硬件，從數字加速器到模擬加速器。接下來展示了一個為神經網絡的自適應動態規劃而建立的高能效加速器，然后是脈沖神經網絡的基礎概念和流行的學習算法，以及脈沖神經網絡硬件概述。本書還為讀者介紹了三個實現書中學習算法的設計案例（兩個基于傳統CMOS工藝，一個基于新興的納米工藝），最后對神經網絡硬件進行總結與展望。

·14.5萬字