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地平線2025：人工智能來了

極為通俗的人工智能科普讀物，半小時帶你認識人工智能！各類智能化產品已經成為人類生活當中不可或缺的一部分。智能手機、電腦、數控電器，甚至是已經逐漸形成規模化生產制造的各類機器人……所有的這一切表明：人工智能來了，人工智能的時代到來了！本書用非常淺顯通俗的語言介紹了人工智能的前世今生，介紹了人工智能的發展現狀及未來的發展趨勢，也分析了中國在該領域中所處的位置及未來發展前景。同時，本書還從制造業、農業、教育、醫療、交通、金融、物流、軍事等多方面展示了人工智能發展的現狀及趨勢，并穿插了專家學者的分析解讀。

·16.1萬字

人工智能原理與實踐

人工智能的日益廣泛的應用和普及，而要深入理解人工智能，我們必須全面理解底層的各類機器學習算法基本原理并能駕馭人工智能各種應用。《人工智能原理與實踐》分為13章，前7章為原理篇。原理篇中，我們重點討論機器學習模型建模的全部流程，各類常用的機器學習算法原理，深度學習和強化學習原理，機器學習涉及的優化論原理，以及機器學習和自然語言處理技術。后面6章為實戰篇，我們重點討論信用卡場景中的客戶細分，保險行業中的生活事件時間序列預測，電商交易中欺詐客戶預測，信用卡和金融貸款場景中的風控預測，房價估值和預測，以及股市短期回報率預測等多個實際應用場景。《人工智能原理與實踐》理論知識覆蓋面廣而又保留了有價值的推導，特別適合在各個行業工作的數據科學從業者，在校學習的人工智能和數據科學專業學生，科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學者和愛好者。

·15.9萬字

生成對抗網絡：原理及圖像處理應用

本書深入淺出地介紹了近年來AI領域中十分引人注目的新型人工神經網絡——生成對抗網絡（GAN）的基本原理、網絡結構及其在圖像處理領域中的應用；同時，分析了近年來在GAN訓練、GAN質量評估及多種改進型GAN方面取得的進展；在實踐方面，給出了基于Python的基本GAN編程實例。另外，本書還介紹了支撐GAN模型的基礎理論和相關算法，以使讀者更好地理解和掌握GAN技術。

人工智能新時代：核心技術與行業賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發展藍圖規劃，目的是幫助讀者認識人工智能，找到入局人工智能領域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術，包括NLP、機器學習、大數據、物聯網、區塊鏈等；下篇總結了人工智能對交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業實現商業化落地的。本書從多個角度出發，描繪了一幅完整的人工智能發展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領域的必備參考書。本書十分適合互聯網行業管理者、創業者、人工智能技術領域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

大模型實戰：微調、優化與私有化部署

本書深入淺出地介紹了現代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技術，從對話機器人的發展歷程和人工智能的理念出發，詳細闡述了大模型私有化部署過程，深入剖析了Transformer架構，旨在幫助讀者領悟大模型的核心原理和技術細節。本書的講解風格獨樹一幟，將深奧的技術術語轉化為簡潔明了的語言，案例敘述既嚴謹又充滿趣味，讓讀者在輕松愉快的閱讀體驗中自然而然地吸收和理解AI知識。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識轉化為手頭的實際技能。本書不僅理論知識豐富，實戰案例更能幫助讀者在專業領域內高效地應用AI技術。

人工智能導論

當今時代，人工智能技術越來越受重視，影響著人類生活的方方面面，提高人工智能相關知識素養，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎書，共10章，內容包括人工智能概述、機器學習、神經網絡與深度學習、智能語音處理及應用、計算機視覺處理及應用、自然語言處理及應用、知識圖譜及應用、機器人、經典智能算法Python實現、展望等。《人工智能導論》適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術、大數據、軟件工程或相關專業的入門教材，也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師閱讀。

MindSpore科學計算

本書全面、系統地探討科學計算的背景、機器學習的重要性以及昇思MindSpore框架在科學計算中的廣泛應用。科學計算作為一門交叉學科，融合了數學、計算機科學與技術等領域的專業知識，在現代科學研究和工程實踐中起著關鍵作用。本書以MindSpore為平臺，深入研究這一全場景AI框架在科學計算中的探索與實踐，通過對基礎理論、行業應用和實際案例的詳細介紹，為讀者提供全方位的學習和參考資料。全書共8章，首先詳細介紹科學計算的基礎理論，包括數學模型、算法原理等，為讀者打下堅實的理論基礎。然后，通過MindSpore在電磁學、生物計算、流體力學、氣象學、材料化學及量子計算等領域的實際案例，幫助讀者深刻理解MindSpore在現實場景中的應用，為未來的科學計算實踐提供實際的指導和參考。本書不僅適合AI、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等相關專業的本科生和研究生閱讀，也可為軟件開發工程師和科研人員提供深入了解MindSpore框架及其實踐的豐富資料。

·15.7萬字

自動駕駛算法與芯片設計

目前自動駕駛的一個發展趨勢就是智能化。隨著人工智能的飛速發展以及各種新型傳感器的涌現，汽車智能化形成趨勢，輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實現需要借助于攝像頭、雷達、激光雷達等新增的傳感器數據，其中視頻處理需要大量并行計算。然而，傳統CPU算力不足，而DSP擅長圖像處理，對于深度學習卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓練，但它過于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來，認為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動駕駛的芯片設計為最終目標，來論述設計一個面向未來的自動駕駛SoC芯片的學術支撐和工程實踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動駕駛目前遇到的挑戰和研究方向。第2～6章重點講述環境感知以及規劃控制方面的算法設計；第7～10章重點講述深度學習模型的優化和深度學習芯片的設計；第11章和第12章重點講述具有安全功能的自動駕駛軟件架構設計；第13章介紹5G車聯網。

·15.7萬字

人工智能原理認知與應用研究

人工智能是一項高科技技術，也是計算機技術的一個重要分支，此技術是以人工的方法，對人類的行動和思維進行模仿，同時在人的智能基礎上進行拓展。人工智能應用面比較廣泛，可代替人類進行各個方面的工作，可以說大大提高了人類在日常生活工作中的效率。但人工智能具有兩面性，對人類有好的一面也有不好的一面。因此，本書將結合人工智能技術的發展及應用現狀，對整體的人工智能技術在未來的技術走向及覆蓋面進行研究分析，同時提出人工智能技術對人類生存的威脅與隱患，以此完善人工智能技術。本書主要介紹了搜索技術、群智能算法、機器學習、人工神經網絡與深度學習以及人工智能應用研究等內容。本書力求將人工智能的發展脈絡、技術理論、產業成果詳解展現在讀者面前。

機器學習編程：從編碼到深度學習

本書從一個完全不了解機器學習的程序員的視角出發，通過一系列生動有趣的具體應用實例，運用詼諧的語言以循序漸進的方式比較系統地介紹機器學習的本質思想、基本理論和重要算法，比較細致地剖析線性模型、感知機模型、淺層神經網絡、深度神經網絡的設計原理與編程方法，引導讀者親自動手從零開始打造和完善機器學習的底層代碼，逐步消除對機器學習算法原理的認知盲點，讓廣大初學者能夠較為輕松地掌握機器學習和深度學習的基本理論和編程技術。本書是從零基礎初學者的思維角度編寫的，適合作為智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術以及相關專業的本科生或研究生的機器學習入門教材，也可供工程技術人員和自學讀者學習參考。

智能物聯技術

物聯網被稱為全球信息產業的第三次浪潮，自1999年概念被首次提出后，先后經歷了局部物聯、開放物聯的階段，并開始走向智能物聯的新階段。本書在梳理相關背景、把握時代脈搏的前提下，詳細闡述智能物聯的概念和內涵，從智能感知、智能網絡、智能平臺三方面對智能物聯技術展開分析和研究，并對典型的智能物聯應用進行介紹。最后，從政策、技術和理念多角度，對智能物聯未來發展進行了展望。

人工智能算法

本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內容以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。全書共11章主要內容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統理論、傅里葉變換和小波變換、經驗模態分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網絡基本理論、支持向量機、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。本書可作為高校本科生和研究生的學習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。

大模型工程化：AI驅動下的數據體系

大模型在眾多領域得到了廣泛應用，促進了AI技術的整合和創新。然而，在實際應用過程中，直接將大模型應用于特定行業常常難以達到預期效果。本書詳細闡述如何在游戲經營分析場景中利用大模型實現數據體系的建設。本書分為6個部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術的發展與應用，從大模型的發展現狀展開，重點介紹大模型與數據體系的相關知識。第2部分主要介紹大模型下的關鍵基礎設施，涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關鍵技術、實時數據寫入和高效數據分析等內容。第3部分主要介紹大模型下的數據資產，圍繞數據資產重塑、數據資產標準、數據資產建設、數據資產運營展開。第4部分主要介紹自研領域大模型的技術原理，涵蓋領域大模型的基礎、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉譯算法等內容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理，涉及工程化的基礎、技術籌備、建設要點、安全策略等內容。第6部分介紹大模型在游戲領域的應用，通過游戲領域的經營分析案例，系統地闡述如何實現業務需求。本書適合致力于大模型技術應用的數據工程師閱讀，也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發者閱讀，還適合希望利用AI提升業務效率的企業決策者閱讀。

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

Keras深度學習：入門、實戰與進階

這是一本理論與實踐兼顧的深度學習著作，它通過精心的內容組織和豐富的案例講解，幫助讀者零基礎入門，并迅速晉級為有一定理論基礎和項目實戰能力的高手。基礎方面，不僅介紹了Keras等各種深度學習框架的使用和開發環境的搭建，還對深度學習的基礎知識做了講解；理論方面，詳細講解了全連接神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器和生成式對抗網絡等核心神經網絡的原理和應用；應用層面，不僅講解了如何用Keras開發各種深度學習模型，還講解了深度學習在圖像處理和文本處理兩大核心場景的應用；實戰方面，每個深度學習模型原理的背后都有精心設計的Keras實現代碼，每章都有多個綜合性案例，讀者可以在調試和執行代碼的過程中掌握深度學習模型設計與開發的各種方法和技巧。本書內容結構合理，重點突出；寫作方式循序漸進，易于讀者理解；行文風格幽默風趣，讀起來不枯燥。

·15.4萬字

AI戰略：更好的人類體驗與企業成功框架

本書分為四個部分。第一部分詳細介紹人工智能（AIPB）的框架、北極星、利益和范疇。對人工智能和機器學習做了非技術性概述，也對人工智能的實際應用和潛在機會做了概述。第二部分討論如何制訂人工智能愿景。首先深入討論為什么要推動人工智能項目，然后為不同的利益相關者（如企業、客戶和用戶）定義與人工智能愿景一致的目標，之后討論人們的需求和想要什么，以及如何將其轉化為人工智能的優秀產品和更好的人類體驗。第三部分討論如何制訂人工智能戰略。主要聚焦在科學創新、人工智能準備度和成熟度，以及成功實現人工智能的關鍵性考慮因素。應該利用這些概念來進行AIPB框架定義的適當評估，以制訂彌補空白和解決關鍵性考慮因素的戰略，與愿景一致的人工智能解決方案的戰略。第四部分討論了人工智能對工作的潛在影響、最終的幾點考慮和人工智能的未來前景。

·15.4萬字

顛覆：AI時代的企業管理方式大變革

隨著人工智能越來越快地滲透商業世界，管理和商業領導力應該如何做出改變？作者重點關注技術革命帶來的管理和商業領導力的變化。本書是一部跨學科作品，各章節的作者均為決策理論、人工智能、組織理論、公司戰略和治理等方向的專家學者，他們聚焦人工智能對管理和領導力的具體影響，以及如何在人工智能的大背景下對組織進行管理。本書還是一部綜合、全面的作品，內容不僅包括如何更有效地使用人工智能工具，如何更好地對大數據進行分析，還包括企業領導人將如何在新背景下做出決策及激勵員工共同實現公司的目標。

·15.4萬字

機器學習算法競賽實戰

本書是算法競賽領域一本系統介紹競賽的圖書，書中不僅包含競賽的基本理論知識，還結合多個方向和案例詳細闡述了競賽中的上分思路和技巧。全書分為五部分：第一部分以算法競賽的通用流程為主，介紹競賽中各個部分的核心內容和具體工作；第二部分介紹了用戶畫像相關的問題；第三部分以時間序列預測問題為主，先講述這類問題的常見解題思路和技巧，然后分析天池平臺的全球城市計算AI挑戰賽和Kaggle平臺的CorporaciónFavoritaGrocerySalesForecasting；第四部分主要介紹計算廣告的核心技術和業務，包括廣告召回、廣告排序和廣告競價，其中兩個實戰案例是2018騰訊廣告算法大賽：相似人群拓展和Kaggle平臺的TalkingDataAdTrackingFraudDetectionChallenge；第五部分基于自然語言處理相關的內容進行講解，其中實戰案例是Kaggle平臺上的競賽QuoraQuestionPairs。本書適合從事機器學習、數據挖掘和人工智能相關算法崗位的人閱讀。

·15.3萬字