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這是一部從基礎(chǔ)理論、核心原理、前沿算法等多個(gè)維度系統(tǒng)、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學(xué)習(xí)的著作。作者是資深的人工智能專(zhuān)家，平安科技深度學(xué)習(xí)平臺(tái)和AutoML平臺(tái)負(fù)責(zé)人。本書(shū)得到了IEEEFellow/ACM杰出科學(xué)家/香港科技大學(xué)教授楊強(qiáng)教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)教授李曉林等8位來(lái)自企業(yè)界、學(xué)術(shù)界和媒體界的資深專(zhuān)家的一致好評(píng)。它既能讓新人理清AutoML的脈絡(luò)，快速上手機(jī)器學(xué)習(xí)，又能讓有經(jīng)驗(yàn)的讀者全面掌握AutoML的知識(shí)體系，工作變得更高效。

·20.6萬(wàn)字

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計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度學(xué)習(xí)

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優(yōu)勢(shì)，但其發(fā)展往往不能全面滿(mǎn)足實(shí)際場(chǎng)景的旺盛需求。近年來(lái)人工智能與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)合日益緊密，基于深度學(xué)習(xí)研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)成為一個(gè)新方向。深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是層次化的特征提取、規(guī)模更大、數(shù)據(jù)更多、計(jì)算更復(fù)雜。本書(shū)從介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)的任務(wù)入手，總結(jié)從傳統(tǒng)手工提取特征方法到深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程。然后，針對(duì)不同層次的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，結(jié)合作者團(tuán)隊(duì)近年來(lái)的研究成果，以及部分學(xué)界公認(rèn)的里程碑式成果，從理論層面論述深度學(xué)習(xí)在具體計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中的應(yīng)用。本書(shū)作者來(lái)自北京郵電大學(xué)長(zhǎng)期從事多媒體技術(shù)教學(xué)和研究的一線教師。本書(shū)適合從事圖像和視頻的處理和理解的研究人員、相關(guān)領(lǐng)域軟件開(kāi)發(fā)人員或研究生閱讀。

·20.3萬(wàn)字

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人工智能：語(yǔ)音識(shí)別理解與實(shí)踐

全書(shū)首先概要介紹了傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別理論和經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用，包括“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫混合模型”的訓(xùn)練和優(yōu)化，特征表示學(xué)習(xí)、模型融合、自適應(yīng)，以及以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的若干先進(jìn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

·27.3萬(wàn)字

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人工智能安全

本書(shū)在簡(jiǎn)要介紹人工智能發(fā)展歷程、世界各國(guó)人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃之后，重點(diǎn)圍繞人工智能安全主題，提出人工智能安全體系架構(gòu)，討論了人工智能助力安全、人工智能內(nèi)生安全、人工智能衍生安全等相關(guān)內(nèi)容，并深入研究了人工智能安全倫理準(zhǔn)則。本書(shū)還詳細(xì)分析了人工智能行為體及其可能引發(fā)的安全問(wèn)題，提出了人工智能保險(xiǎn)箍的解決方案，并給出了人工智能行為體的安全評(píng)估與檢測(cè)方法。本書(shū)最后還探討了人工智能的前沿技術(shù)，以及人工智能安全的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。本書(shū)適合人工智能及安全領(lǐng)域的研究人員、管理人員以及廣大愛(ài)好者閱讀。

·27.5萬(wàn)字

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分布式人工智能

全書(shū)可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)以及相關(guān)進(jìn)展，包括分布式人工智能簡(jiǎn)介、分布式規(guī)劃與優(yōu)化、多智能體博弈、多智能體學(xué)習(xí)和分布式人工智能應(yīng)用。除此之外，由于本領(lǐng)域尚處于蓬勃發(fā)展階段，相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用層出不窮，因此書(shū)中還提供了研究者對(duì)于分布式人工智能發(fā)展的相關(guān)預(yù)測(cè)，主要集中在：第一，更復(fù)雜和更大規(guī)模的分布式人工智能問(wèn)題的研究和解決；第二，分布式人工智能的安全性，魯棒性和泛化性，這將極大地促進(jìn)人們對(duì)于分布式人工智能問(wèn)題的理解；第三，分布式人工智能的可解釋性，這將使得人類(lèi)能夠理解算法的決策，為分布式人工智能的落地減少障礙。本書(shū)適合相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者學(xué)習(xí)，也適合作為本領(lǐng)域研究者的案頭參考。

·22.7萬(wàn)字

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人工智能：數(shù)據(jù)與模型安全

本教材聚焦學(xué)術(shù)前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數(shù)據(jù)和模型，對(duì)人工智能領(lǐng)域安全問(wèn)題以及相關(guān)攻防算法展開(kāi)系統(tǒng)全面、詳細(xì)深入的介紹。本教材可以幫助學(xué)生充分了解人工智能數(shù)據(jù)與模型所面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的攻防理論，掌握關(guān)鍵的攻防技巧。

·23.9萬(wàn)字

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大話(huà)機(jī)器智能：一書(shū)看透AI的底層運(yùn)行邏輯

本書(shū)以有趣的案例和深入淺出的語(yǔ)言，直擊AI的底層運(yùn)行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術(shù)要點(diǎn)，打通AI的各種技術(shù)壁壘，厘清不易察覺(jué)的“認(rèn)知錯(cuò)誤”，從而更好地認(rèn)識(shí)正在運(yùn)轉(zhuǎn)的神秘AI世界。本書(shū)共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎(chǔ)理論，通過(guò)生動(dòng)、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎(chǔ)學(xué)科如何起作用：如何基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論找到應(yīng)對(duì)不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)與原理避開(kāi)數(shù)據(jù)“陷阱”，給出謹(jǐn)慎的主觀結(jié)論如何從數(shù)學(xué)視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)、算法、算力，詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的，如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律，以及如何通過(guò)算力整合與軟件協(xié)作實(shí)現(xiàn)更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話(huà)題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計(jì)算、深度偽造技術(shù)、對(duì)抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來(lái)，包括：人工智能會(huì)搶走人類(lèi)的工作嗎？機(jī)器人會(huì)統(tǒng)治人類(lèi)嗎？通用人工智能會(huì)出現(xiàn)嗎？未來(lái)到底會(huì)變成什么樣子？

·20.8萬(wàn)字

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推薦系統(tǒng)：產(chǎn)品與算法解析

本書(shū)以媒介變遷為整體脈絡(luò)，通過(guò)幾類(lèi)推薦產(chǎn)品的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)探討推薦產(chǎn)品創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力，以及由具體產(chǎn)品特性引發(fā)的技術(shù)變革。全書(shū)內(nèi)容分為5部分。第一部分從宏觀視角探討推薦產(chǎn)品從0到1進(jìn)行創(chuàng)新的產(chǎn)品思路和技術(shù)思路；第二部分介紹革新傳統(tǒng)紙質(zhì)媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)；第三部分介紹構(gòu)建線上社交網(wǎng)絡(luò)的社交和社區(qū)推薦，以及如何通過(guò)協(xié)同過(guò)濾算法模擬社交網(wǎng)絡(luò)；第四部分從產(chǎn)品、生態(tài)和算法設(shè)計(jì)的角度，介紹革新傳統(tǒng)影視行業(yè)的視頻推薦；第五部分以阿里推薦產(chǎn)品及其新興的競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品為例，介紹革新傳統(tǒng)貨架電商的商品推薦。

·21.4萬(wàn)字

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深度對(duì)話(huà)GPT-4提示工程實(shí)戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異，提示工程不僅極大地提高了人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用效率和準(zhǔn)確性，還為人類(lèi)打開(kāi)了一扇通往智能化世界的大門(mén)。大語(yǔ)言模型如同一位博學(xué)多才的智者，擁有處理和理解自然語(yǔ)言的超凡能力。提示工程可以看作與這位智者溝通的橋梁和工具，其關(guān)鍵在于如何提出精準(zhǔn)而富有啟發(fā)性的問(wèn)題，激發(fā)大語(yǔ)言模型的創(chuàng)造力和解決問(wèn)題的能力。本書(shū)作者通過(guò)與GPT-4的深度對(duì)話(huà)，精心梳理了一系列重要的提示工程實(shí)踐秘訣。全書(shū)共7章，從了解大語(yǔ)言模型的進(jìn)化之路開(kāi)始，循序漸進(jìn)地介紹了提示詞及提示工程的知識(shí)和實(shí)踐技巧，并結(jié)合GPT-4在各領(lǐng)域的應(yīng)用案例展現(xiàn)了大語(yǔ)言模型的強(qiáng)大魅力。此外，本書(shū)還基于AzureOpenAIStudio平臺(tái)講解了具體的應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)踐。本書(shū)適合對(duì)大語(yǔ)言模型及提示工程感興趣的讀者閱讀，書(shū)中豐富的案例能幫助讀者全面了解和掌握提示工程及其應(yīng)用。

·22.7萬(wàn)字

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一本書(shū)讀懂智能家居核心技術(shù)

本書(shū)圍繞智能家居的核心技術(shù)，對(duì)家庭數(shù)字化和智能化的5個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行專(zhuān)業(yè)、深層次的講解，并以具體的產(chǎn)品示例介紹智能家居的現(xiàn)狀、產(chǎn)品和特點(diǎn)，指出智能家居的發(fā)展機(jī)遇和趨勢(shì)。本書(shū)首先簡(jiǎn)要回顧了數(shù)字家庭信息技術(shù)和通信互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程，介紹了各種技術(shù)聯(lián)盟和標(biāo)準(zhǔn)組織；然后分別對(duì)數(shù)字家庭內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)和外部的寬帶接入技術(shù)發(fā)展進(jìn)行講述和比較，讓讀者能透視家庭網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)和理解數(shù)字家庭背后的技術(shù)概念；接下來(lái)闡述了家庭智能化的兩個(gè)技術(shù)支柱，即物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，它們?yōu)閿?shù)字家庭蛻變到智能家庭創(chuàng)造了技術(shù)條件；再專(zhuān)門(mén)介紹了家庭智能化的安全技術(shù)如何保護(hù)家庭隱私；最后對(duì)智能家居的未來(lái)進(jìn)行展望。

·39.4萬(wàn)字

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深度學(xué)習(xí)高手筆記（卷2）：經(jīng)典應(yīng)用

本書(shū)通過(guò)扎實(shí)、詳細(xì)的內(nèi)容，從理論知識(shí)、算法源碼、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等方面對(duì)深度學(xué)習(xí)中涉及的算法進(jìn)行分析和介紹。本書(shū)共三篇，第一篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測(cè)、單階段檢測(cè)、無(wú)錨點(diǎn)檢測(cè)、特征融合、損失函數(shù)、語(yǔ)義分割這6個(gè)方向；第二篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在場(chǎng)景文字檢測(cè)與識(shí)別方向的重要突破，主要介紹場(chǎng)景文字檢測(cè)、場(chǎng)景文字識(shí)別這兩個(gè)階段的算法；第三篇主要介紹深度學(xué)習(xí)的其他算法與應(yīng)用，包括圖像翻譯、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)識(shí)別、人像摳圖、圖像預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練這6個(gè)方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內(nèi)三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內(nèi)容。本書(shū)結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容廣度與深度齊備。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者可以了解前沿的深度學(xué)習(xí)算法，擴(kuò)展自己的算法知識(shí)面。無(wú)論是從事深度學(xué)習(xí)科研的教師及學(xué)生，還是從事算法落地實(shí)踐的工作人員，都能從本書(shū)中獲益。

·21萬(wàn)字

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機(jī)器學(xué)習(xí)（第2版）

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書(shū)涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、分類(lèi)、聚類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、文本分析、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，本書(shū)還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的熱門(mén)應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題。本書(shū)深入淺出、內(nèi)容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習(xí)題，供讀者鞏固所學(xué)知識(shí)。

·30.2萬(wàn)字

會(huì)員

智能原理

本書(shū)全面梳理了各個(gè)學(xué)科與智能研究相關(guān)的成果，在此基礎(chǔ)上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進(jìn)化、發(fā)展、使用和評(píng)價(jià)，提出了語(yǔ)義邏輯的主要準(zhǔn)則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計(jì)算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書(shū)所述非生物智能體或人工智能學(xué)界討論的通用人工智能提出了一條可實(shí)現(xiàn)的路徑。本書(shū)適合對(duì)智能和人工智能感興趣的學(xué)生、學(xué)者和實(shí)踐工作者閱讀。

·25.9萬(wàn)字

會(huì)員

人機(jī)交互：以用戶(hù)為中心的設(shè)計(jì)和評(píng)估（第6版）

本書(shū)的主題----“以用戶(hù)為中心的設(shè)計(jì)”就是要通過(guò)對(duì)用戶(hù)的深刻了解，根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，并且通過(guò)用戶(hù)進(jìn)行驗(yàn)證的系統(tǒng)方法。這種方法可以有效地防止產(chǎn)品可用性問(wèn)題，并能幫助設(shè)計(jì)人員設(shè)計(jì)出高水平的軟件。本書(shū)正是從軟件可用性的角度介紹了國(guó)外流行的以用戶(hù)為中心的軟件設(shè)計(jì)過(guò)程和方法。書(shū)中系統(tǒng)地論述了以用戶(hù)為中心的軟件設(shè)計(jì)的四個(gè)重要部分：人機(jī)交互分析，體驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，用戶(hù)界面設(shè)計(jì)專(zhuān)題，人機(jī)交互評(píng)估等重要內(nèi)容。為讀者提供學(xué)科最前沿的信息。

·33.5萬(wàn)字

會(huì)員

AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實(shí)踐

這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時(shí)代HR提升職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)戰(zhàn)指南。作者基于深厚的HR管理經(jīng)驗(yàn)和AI實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)科學(xué)的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細(xì)致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優(yōu)化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎(chǔ)知識(shí)到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場(chǎng)景中的應(yīng)用到使用AI的風(fēng)險(xiǎn)防控，本書(shū)全面系統(tǒng)地講解了HR需要掌握的全部AI知識(shí)。

·20.6萬(wàn)字

會(huì)員

信息流推薦算法

本書(shū)從信息流個(gè)性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類(lèi)App中，如何搭建健壯、完善的個(gè)性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的專(zhuān)家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長(zhǎng)期的用戶(hù)體驗(yàn)，以及我們?cè)诙鄠€(gè)行業(yè)頭部平臺(tái)實(shí)踐的過(guò)程中遇到的典型業(yè)務(wù)問(wèn)題和解決方案，對(duì)比理論推導(dǎo)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)書(shū)籍，本身更偏向基于行業(yè)問(wèn)題的深度思考及落地實(shí)踐。

·24.3萬(wàn)字

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人工智能安全

隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能安全問(wèn)題引發(fā)了人們的高度關(guān)注。本書(shū)介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術(shù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、倫理、法律等不同角度分析了人工智能所涉及的安全問(wèn)題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書(shū)介紹了采用可信計(jì)算技術(shù)解決人工智能安全問(wèn)題的方法，以及無(wú)人系統(tǒng)安全、基于類(lèi)腦計(jì)算的強(qiáng)人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能應(yīng)用安全、網(wǎng)絡(luò)安全、人工智能安全可控的產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)、人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警、人工智能法律倫理。總體來(lái)說(shuō)，本書(shū)既概要地分析了人工智能安全問(wèn)題的一般屬性，又從不同角度和不同的典型應(yīng)用領(lǐng)域分析了人工智能系統(tǒng)中特別的安全問(wèn)題及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、預(yù)測(cè)、治理途徑和解決方法。

·25.4萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器意識(shí)：人工智能如何為機(jī)器人裝上大腦

科學(xué)是對(duì)宇宙運(yùn)行的基本原理的研究，很大程度上基于實(shí)驗(yàn)和觀察。這種一貫統(tǒng)一的知識(shí)體系是由我們的感官感知，并由我們大腦的處理能力推斷出來(lái)的。當(dāng)我們走向以自動(dòng)化、自我豐富的人工智能智能體和虛擬現(xiàn)實(shí)為主導(dǎo)的未來(lái)時(shí)，技術(shù)（特別是人工智能）將決定實(shí)驗(yàn)和觀察的過(guò)程。因此，人工智能將成為引導(dǎo)我們走向科學(xué)的工具和準(zhǔn)則。此外，人們相信，當(dāng)接近技術(shù)奇點(diǎn)時(shí)，技術(shù)增長(zhǎng)將打破歷史紀(jì)錄，對(duì)于我們自己掌握的生物智能來(lái)說(shuō)，速度太快了。隨著人工領(lǐng)域處理能力的增強(qiáng)和信息的過(guò)剩，我們對(duì)科學(xué)是從邏輯中提取的信息和原理的統(tǒng)一體的定義，以及因果關(guān)系，將開(kāi)始與人工智能緊密聯(lián)系在一起。

·23.8萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器意識(shí)：人工智能的終極挑戰(zhàn)

自20世紀(jì)90年代以來(lái)，人們?cè)俅胃叨汝P(guān)注意識(shí)問(wèn)題，眾多哲學(xué)家、心理學(xué)家與神經(jīng)科學(xué)家在此領(lǐng)域開(kāi)展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。與此同時(shí)，人們也開(kāi)始嘗試用計(jì)算方法讓機(jī)器裝置擁有意識(shí)能力。這類(lèi)研究逐漸被稱(chēng)為“機(jī)器意識(shí)”（MachineConsciousness）研究，有時(shí)也用“人工意識(shí)”（ArtificialConsciousness）或偶爾用“數(shù)字覺(jué)知”（DigitalAwareness）來(lái)稱(chēng)呼這一領(lǐng)域。

·27.9萬(wàn)字

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AI與區(qū)塊鏈智能

本書(shū)主要討論在智能經(jīng)濟(jì)的浪潮下，人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)的范式變革與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，以及如何從數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)視角理解智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的商業(yè)邏輯變化和它所帶來(lái)的商業(yè)認(rèn)知升級(jí)。全書(shū)包括從信息技術(shù)到智能經(jīng)濟(jì)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用與場(chǎng)景、人工智能技術(shù)應(yīng)用與場(chǎng)景、智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的商業(yè)趨勢(shì)四部分，共20講內(nèi)容。本書(shū)通過(guò)跨學(xué)科研究，構(gòu)建了一整套認(rèn)知人工智能技術(shù)與區(qū)塊鏈智能技術(shù)的方式。書(shū)中不僅從計(jì)算機(jī)科學(xué)視角討論了技術(shù)與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，還從經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)和信息技術(shù)哲學(xué)視角分析了技術(shù)應(yīng)用所帶來(lái)的商業(yè)邏輯的變化和商業(yè)認(rèn)知的升級(jí)。本書(shū)在強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和生態(tài)變化的同時(shí)，還指出技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在影響是通過(guò)復(fù)雜的系統(tǒng)演化逐步實(shí)現(xiàn)的。本書(shū)可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理學(xué)等專(zhuān)業(yè)本科生或研究生的教材，也可供數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的研究者學(xué)習(xí)參考。此外，普通讀者可將本書(shū)作為了解智能經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)的一本通識(shí)類(lèi)書(shū)籍來(lái)閱讀。

·23萬(wàn)字

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人工智能

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