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《深度學(xué)習(xí)》由全球知名的三位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書的內(nèi)容包括3個部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)未來的研究重點。《深度學(xué)習(xí)》適合各類讀者閱讀，包括相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生或研究生，以及不具有機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計背景、但是想要快速補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)知識，以便在實際產(chǎn)品或平臺中應(yīng)用的軟件工程師。

·43.8萬字

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多模態(tài)大模型：算法、應(yīng)用與微調(diào)

本書詳盡地覆蓋了多模態(tài)大模型的算法原理和應(yīng)用實戰(zhàn)，提供了豐富的微調(diào)技術(shù)細(xì)節(jié)和實際案例，適合對多模態(tài)大模型有興趣的技術(shù)人員深入學(xué)習(xí)及應(yīng)用。本書分為兩篇：算法原理篇：詳細(xì)介紹了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構(gòu)、訓(xùn)練方法到特定應(yīng)用，包括但不限于Seq2Seq結(jié)構(gòu)、位置編碼、注意力機(jī)制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓(xùn)練實踐的知識點。此外，探討了預(yù)訓(xùn)練模型的涌現(xiàn)能力、模型參數(shù)和通信數(shù)據(jù)量的估算，以及分布式訓(xùn)練的各種技術(shù)，如數(shù)據(jù)并行、模型并行和混合精度訓(xùn)練等。應(yīng)用實戰(zhàn)篇：聚焦于深度學(xué)習(xí)模型的實際應(yīng)用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應(yīng)用實戰(zhàn)。通過具體實戰(zhàn)項目，如利用StableDiffusion進(jìn)行圖像生成和CodeLlama進(jìn)行代碼生成，提供了微調(diào)技術(shù)的詳細(xì)細(xì)節(jié)，介紹了LangChain等大模型應(yīng)用框架。

·25.2萬字

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情感計算

在人工智能的研究中，既包括對于人類理性思維的模擬，還包括對人類感性思維的計算。本書重點講述的文本情感分析技術(shù)就屬于后者。該技術(shù)源于自然語言處理領(lǐng)域，但也有別于一般的自然語言處理任務(wù)。文本情感分析面向的處理對象是社交媒體中產(chǎn)生的用戶評論文本，該文本的特點是帶有大量的用戶主觀情感信息，因此該技術(shù)的核心是通過自動分析評論文本來進(jìn)行情感的理解。文本情感分析技術(shù)已有20余年的研究歷史，凝聚成了多項研究任務(wù)和實用技術(shù)，已應(yīng)用于輿情分析、電子商務(wù)等領(lǐng)域，具有重大的社會價值和商業(yè)價值。本書介紹的知識點包括文本情感分析的基礎(chǔ)理論和資源、核心任務(wù)，以及上層應(yīng)用三大部分。在文本情感分析的基礎(chǔ)理論和資源部分，該書將講述基于深度學(xué)習(xí)的情感表示方法，以及語料、詞典和相關(guān)評測等資源；在文本情感分析的核心任務(wù)部分，該書將講述文本情感分類、情感信息抽取、隱式情感、多模態(tài)情感等若干核心任務(wù)；在文本情感分析的上層應(yīng)用部分，該書將講述觀點分析、情感文摘等典型應(yīng)用。

·23.3萬字

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現(xiàn)代推薦算法

本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當(dāng)下較前沿、先進(jìn)的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點講解面向工業(yè)實踐的選擇及改進(jìn)，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進(jìn)而帶著讀者進(jìn)階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術(shù)原理和用戶心理出發(fā)，解釋一些常見決策背后的依據(jù)，從而幫助讀者從執(zhí)行層面進(jìn)階到?jīng)Q策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

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大語言模型：基礎(chǔ)與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應(yīng)用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎(chǔ)到前沿，從方法到應(yīng)用，涉及從方法論到應(yīng)用場景方方面面的內(nèi)容。首先，本書介紹了人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構(gòu)、Transformer、預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)和解碼策略、上下文學(xué)習(xí)和輕量級微調(diào)、稀疏專家模型、檢索增強(qiáng)型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內(nèi)容；最后，討論了語言模型對環(huán)境的影響。本書內(nèi)容全面、系統(tǒng)性強(qiáng)，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業(yè)從業(yè)者閱讀與參考。

·20.1萬字

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人工智能注意力機(jī)制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的重點研究對象。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類對注意力機(jī)制的模擬和應(yīng)用成為計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的熱點研究方向——讓計算機(jī)能夠具有類似人類的注意力機(jī)制，使其能夠有效地應(yīng)用于對數(shù)據(jù)的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機(jī)制在人工智能各大重要領(lǐng)域的研究和應(yīng)用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機(jī)制這一重要角度入手，闡述注意力機(jī)制的產(chǎn)生背景和發(fā)展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機(jī)制在計算機(jī)視覺、自然語言處理，以及多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)三大人工智能方向中的應(yīng)用思路、模型與算法。以人工智能相關(guān)專業(yè)研究人員，特別是計算機(jī)視覺與自然語言處理等領(lǐng)域的研發(fā)人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)、開拓思路、構(gòu)建完整的認(rèn)知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細(xì)節(jié)。

·40.7萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)實踐之路

本書的內(nèi)容章節(jié)分為四個部分，從技術(shù)原理到項目實踐再到商業(yè)戰(zhàn)略，逐層放開視野。內(nèi)容涉及基于人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中做創(chuàng)新業(yè)務(wù)的方法論，通過交流“思想”和“應(yīng)用方法論”，使大家掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的深層次思想，并理解商業(yè)、產(chǎn)品和技術(shù)的深層關(guān)系。

·31.8萬字

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人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學(xué)的研究卻剛剛起步。與以往的技術(shù)革命不同，AI有望在多個領(lǐng)域取代人類，但也有傷害人類的潛在風(fēng)險。為防止對AI技術(shù)的濫用，我們在復(fù)雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預(yù)想到、分析到。

·27.7萬字

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AI芯片：前沿技術(shù)與創(chuàng)新未來

本書從AI的發(fā)展歷史講起，介紹了目前最熱門的深度學(xué)習(xí)加速芯片和基于神經(jīng)形態(tài)計算的類腦芯片的相關(guān)算法、架構(gòu)、電路等，并介紹了近年來產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界一些著名的AI芯片，包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)芯片和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)芯片等。本書著重介紹了用創(chuàng)新的思維來設(shè)計AI芯片的各種計算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發(fā)的AI芯片、進(jìn)一步提升智能程度的AI芯片、有機(jī)自進(jìn)化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書也介紹了半導(dǎo)體芯片技術(shù)在“后摩爾定律時代”的發(fā)展趨勢，以及基礎(chǔ)理論（如量子場論、信息論等）引領(lǐng)AI芯片創(chuàng)新并將不斷發(fā)揮巨大作用。最后，本書介紹了AI發(fā)展的三個層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來的發(fā)展方向。本書可供在AI芯片領(lǐng)域?qū)W習(xí)和工作的研究生、本科生、工程技術(shù)人員，以及所有對AI芯片感興趣的人員參考。

·26.7萬字

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人工智能治理研究

本書從技術(shù)和規(guī)制兩個角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及倫理規(guī)范等相關(guān)社會行為和社會關(guān)系的規(guī)則建立和運(yùn)行為主要思考方向和研究進(jìn)路，在梳理人工智能發(fā)展情況、歐盟及其他國家人工智能立法與政策發(fā)布現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對人工智能治理的基礎(chǔ)、基本路徑及我國人工智能產(chǎn)業(yè)、政策與規(guī)制思路進(jìn)行了全面和有益的探索。

·23.9萬字

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思維工程

本書是邏輯仿生符號主義AI第一代原型機(jī)的詳細(xì)的搭建計劃。主要內(nèi)容涉及AI核心智能系統(tǒng)：語言、認(rèn)知、情緒以及反映模式機(jī)制的構(gòu)建。本書中凡是對AI做出的機(jī)制層的描述都有對應(yīng)的人類智能的印證，都有對應(yīng)的模塊描述；凡是有模塊描述的都有對應(yīng)的實驗設(shè)計。著者5年前出版了《思維工程導(dǎo)論》，之后帶領(lǐng)著100多人的團(tuán)隊經(jīng)歷了5年工程實踐，如今把過去5年的研究成果匯聚于此書。這本《思維工程》已不是泛泛而談的科普讀物，是為顛覆性技術(shù)的實踐做的最后的準(zhǔn)備。

·34.3萬字

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AI數(shù)字人原理與實現(xiàn)

本書是一部系統(tǒng)介紹AI數(shù)字人技術(shù)的專業(yè)著作，涵蓋了數(shù)字人的定義、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用實踐等內(nèi)容，全書共分3部分。在技術(shù)基礎(chǔ)部分，首先介紹了數(shù)字人的定義、發(fā)展歷程、分類和應(yīng)用場景，接著詳細(xì)解析了數(shù)字人系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計、視覺算法和語音合成技術(shù)的原理，以及語義理解和知識表示技術(shù)如何提升數(shù)字人的智能和表現(xiàn)力。在應(yīng)用實踐部分，帶領(lǐng)讀者深入探索數(shù)字人的創(chuàng)作流程，從內(nèi)容策劃、角色建模到交互設(shè)計，每一步都進(jìn)行了詳細(xì)講解。此外，還討論了數(shù)字人的身份認(rèn)知和技術(shù)規(guī)范，為數(shù)字人的應(yīng)用實踐提供了必要的知識。在展望未來部分，探討了數(shù)字人技術(shù)的未來發(fā)展趨勢，為讀者描繪了數(shù)字人與人類和諧共生的美好藍(lán)圖。本書內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，適合對數(shù)字人技術(shù)感興趣的讀者，包括數(shù)字人技術(shù)的研究者、開發(fā)者、相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員及愛好者等閱讀。

·26.2萬字

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新智元：機(jī)器+人類=超智能時代

谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝李世石，標(biāo)志著機(jī)器智能向人類智能的領(lǐng)地又邁進(jìn)了偉大的一步。而“互聯(lián)網(wǎng)”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，本書是人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)狂飆突進(jìn)的見證，為讀者打開人工智能世界的一扇大門，不僅可以一窺百度大腦、訊飛超腦、中國大腦計劃究竟，更可以著名人工智能研究院院長等頂級專家大咖的技術(shù)解密作為對智能產(chǎn)業(yè)未來趨勢的參照。近百位學(xué)界、商界、技術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的專家，從機(jī)器人、機(jī)器人學(xué)習(xí)、智能汽車、智能醫(yī)療、認(rèn)知科學(xué)、高性能計算和“AI”投資等不同視角，對人工智能和機(jī)器人產(chǎn)業(yè)進(jìn)行評析。人類未來在AI時代將何去何從，超智能時代將引發(fā)社會更多思考。

·20.7萬字

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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。本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、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，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，本書還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的熱門應(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。

·30.2萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)修煉

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數(shù)學(xué)海洋中擷取機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員最為必須和重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。內(nèi)容主要包括：微積分（含場論）、數(shù)值計算和常用最優(yōu)化方法、概率論基礎(chǔ)與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)等。在下篇中，將選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最為常用的算法和模型進(jìn)行講解，這部分內(nèi)容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和聚類算法（包括K均值和EM算法等）等話題。

·22.2萬字

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自適應(yīng)和反應(yīng)式機(jī)器人控制：動態(tài)系統(tǒng)法

本書主要介紹如何通過動態(tài)系統(tǒng)學(xué)習(xí)控制律，從而使機(jī)器人具備實時反應(yīng)能力。本書首先介紹機(jī)器人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的收集方法，然后重點講解使用動態(tài)系統(tǒng)學(xué)習(xí)控制律的核心技術(shù)，使用動態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行軌跡規(guī)劃的方法，以及使用動態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應(yīng)用示例，包括機(jī)械臂、擬人手和仿人機(jī)器人的全身控制等。本書要求讀者熟悉關(guān)于機(jī)器人控制的基礎(chǔ)知識，并熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計、優(yōu)化以及動態(tài)系統(tǒng)等相關(guān)內(nèi)容，適合作為高等院校機(jī)器人控制方向的研究生課程教材，也適合相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員參考。

·20.3萬字

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分布式人工智能

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎(chǔ)知識以及相關(guān)進(jìn)展，包括分布式人工智能簡介、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，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發(fā)展的相關(guān)預(yù)測，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)人們對于分布式人工智能問題的理解；第三，分布式人工智能的可解釋性，這將使得人類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。

·22.7萬字

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人機(jī)物融合群智計算

隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與加速融合，智能物聯(lián)網(wǎng)（AIinIoT，AIoT）正成長為一個具有具有廣泛發(fā)展前景的新興前沿領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用和服務(wù)已經(jīng)逐步融入國家重大需求和民生的各個領(lǐng)域，如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農(nóng)業(yè)、健康衛(wèi)生、國防軍事等。在智能物聯(lián)網(wǎng)背景下，人（智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備等）、機(jī)（云設(shè)備/邊緣設(shè)備）、物（物聯(lián)網(wǎng)終端）這三種基礎(chǔ)要素正在走向協(xié)作和融合，邁向人機(jī)物融合群智計算時代。人機(jī)物融合群智計算（CrowdHMI）是指利用人/機(jī)/物感知能力的差異性、計算資源的互補(bǔ)性、節(jié)點間的交互性，通過協(xié)同感知、分布式學(xué)習(xí)、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復(fù)雜問題，進(jìn)而構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰(zhàn)包括人機(jī)物群智融合機(jī)理，人機(jī)物協(xié)作群智感知，自學(xué)習(xí)增強(qiáng)與自適應(yīng)演化（深度模型壓縮、遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)等），群體分布式學(xué)習(xí)模型（邊緣智能、端邊云協(xié)同計算、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等）方面。本書將為大家介紹人機(jī)物融合群智計算的基礎(chǔ)理論、概念模型、研究挑戰(zhàn)與關(guān)鍵技術(shù)、典型應(yīng)用，并對其未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。本書可以為物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能制造等領(lǐng)域的科研人員和IT從業(yè)者提供創(chuàng)新的發(fā)展視角及相關(guān)理論、方法與技術(shù)支撐，也可作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生課程教材。

·44.4萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學(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、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準(zhǔn)則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書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現(xiàn)的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學(xué)生、學(xué)者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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人工智能對北京市就業(yè)的影響與應(yīng)對

人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)及高精尖產(chǎn)業(yè)發(fā)展的原創(chuàng)性、引領(lǐng)性和代表性技術(shù)，在北京國際科技創(chuàng)新中心、全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)桿城市的建設(shè)中迎來了發(fā)展的“關(guān)鍵窗口期”和“政策紅利期”，成為北京高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎和打造高質(zhì)量就業(yè)“北京樣板”的重大機(jī)遇。本書是一部經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)術(shù)專著，書稿導(dǎo)向積極。本書采用多元數(shù)據(jù)來源，運(yùn)用案例研究法、輿情分析與大數(shù)據(jù)分析法等多種研究方法，從產(chǎn)業(yè)與就業(yè)動態(tài)匹配視角，聚焦人工智能對北京市就業(yè)的影響機(jī)制、效應(yīng)和趨勢開展理論和實證研究，在此基礎(chǔ)上提出系統(tǒng)化的應(yīng)對政策體系和實現(xiàn)路徑。

·25.6萬字

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人工智能

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