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本書(shū)收錄了李國(guó)杰院士2018年至2022年五年間寫(xiě)的100余篇文章、報(bào)告、評(píng)語(yǔ)、新書(shū)序言等，反映了作者參與中央網(wǎng)信辦、國(guó)家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部、科技部、中國(guó)工程院和中國(guó)科學(xué)院的咨詢課題的成果。內(nèi)容包括科技自立自強(qiáng)、理解人工智能、做強(qiáng)先進(jìn)計(jì)算、展望新興技術(shù)、戰(zhàn)略咨詢建議、人才培養(yǎng)教育等。既有宏觀的政策建議，又有關(guān)鍵的技術(shù)研究；既高屋建瓴，又落到實(shí)處。適合相關(guān)領(lǐng)域的科研人員、高校老師和學(xué)生、立志科研的青少年、信息產(chǎn)業(yè)的高管以及制定政策方針的政府工作人員。

·37萬(wàn)字

會(huì)員

Python程序設(shè)計(jì)：人工智能案例實(shí)踐

本書(shū)共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統(tǒng)計(jì)、集中趨勢(shì)和分散度量、模擬、靜態(tài)和動(dòng)態(tài)可視化、使用CSV文件、用于數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)整理的Pandas、時(shí)間序列和簡(jiǎn)單線性回歸。第11~16章提供多種實(shí)踐案例研究，涉及自然語(yǔ)言處理、Twitter數(shù)據(jù)挖掘、IBMWatson認(rèn)知計(jì)算、包含分類(lèi)和回歸的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類(lèi)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)等。

·32.1萬(wàn)字

會(huì)員

多模態(tài)大模型：算法、應(yīng)用與微調(diào)

本書(shū)詳盡地覆蓋了多模態(tài)大模型的算法原理和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)，提供了豐富的微調(diào)技術(shù)細(xì)節(jié)和實(shí)際案例，適合對(duì)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(shū)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(shí)踐的知識(shí)點(diǎn)。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(shí)戰(zhàn)篇：聚焦于深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)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(shí)戰(zhàn)。通過(guò)具體實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)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(wàn)字

會(huì)員

法律人AI指南：大模型10倍提升工作效率的方法與技巧

本書(shū)系統(tǒng)地探討了人工智能對(duì)法律行業(yè)的深遠(yuǎn)影響、法律人應(yīng)該掌握的AI知識(shí)以及相關(guān)的法律AI工具。本書(shū)共14章，分為五部分。第一部分（第1章）介紹了大模型的基礎(chǔ)知識(shí)以及AI在法律領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢(shì)和場(chǎng)景，并深入探討了AI對(duì)法律行業(yè)帶來(lái)的影響等。第二部分（第2~6章）針對(duì)法律人的主要工作任務(wù)，包括類(lèi)案檢索、案情分析、法律咨詢、法律文書(shū)寫(xiě)作、合同審查等，詳細(xì)講解了應(yīng)該如何使用AI來(lái)提升工作效率。第三部分（第7~8章）針對(duì)法律機(jī)構(gòu)的主要工作任務(wù)，詳細(xì)闡述了AI如何幫助機(jī)構(gòu)提升運(yùn)營(yíng)效率。第四部分（第9~11章）講述了法律大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)方法，并結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景講解了法律行業(yè)如何用大模型技術(shù)解決具體問(wèn)題。第五部分（第12~14章）分析了AI帶來(lái)的新型法律問(wèn)題，以及中國(guó)、歐盟、美國(guó)等國(guó)家和地區(qū)的立法與司法實(shí)踐。

·23.8萬(wàn)字

會(huì)員

未來(lái)制造：人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的制造范式革命

本書(shū)由三個(gè)深度關(guān)聯(lián)的篇組成。第一篇從人類(lèi)文明早期開(kāi)始，用大量的故事和事實(shí)全景式再現(xiàn)手工制造、大機(jī)器生產(chǎn)、流水線生產(chǎn)、大規(guī)模定制等前四次制造范式的演變和躍進(jìn)過(guò)程。第二篇重點(diǎn)討論智能革命爆發(fā)的前因后果，從算力量變、人工智能、智能機(jī)器、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等幾個(gè)維度勾勒出正在發(fā)生的智能革命的細(xì)節(jié)和全貌，告訴大家智能革命為什么，是什么，以及能改變什么。第三篇論證了在以人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為核心的智能革命驅(qū)動(dòng)下，制造范式將向第五制造范式——產(chǎn)用融合演進(jìn)。產(chǎn)用融合制造范式將促使生產(chǎn)過(guò)程與使用過(guò)程、生產(chǎn)者和使用者全面融合，構(gòu)造不斷增值的價(jià)值環(huán)流，最終形成“邊生產(chǎn)邊使用、邊使用邊生產(chǎn)”的未來(lái)制造圖景。

·22萬(wàn)字

會(huì)員

因果推斷：基于圖模型分析

本書(shū)對(duì)因果推斷相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)、全面的介紹，為便于學(xué)習(xí)，對(duì)大多數(shù)知識(shí)點(diǎn)都進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)說(shuō)明。

·22萬(wàn)字

會(huì)員

大話機(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

會(huì)員

可解釋人工智能導(dǎo)論

本書(shū)全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書(shū)分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制，提出一種基于人機(jī)溝通交互場(chǎng)景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實(shí)推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)作解釋、對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋。第三部分為第6～10章，分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例，詳細(xì)說(shuō)明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮的積極作用。第11章對(duì)全書(shū)進(jìn)行總結(jié)，并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。此外，本書(shū)的附錄給出可解釋人工智能相關(guān)的開(kāi)源資源、中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照及索引，方便讀者進(jìn)一步查閱。本書(shū)既適合高等院校計(jì)算機(jī)和信息處理相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生，以及人工智能領(lǐng)域的研究員和學(xué)者閱讀；也適合關(guān)注人工智能應(yīng)用及其社會(huì)影響力的政策制定者、法律工作者、社會(huì)科學(xué)研究人士等閱讀。

·20.4萬(wàn)字

會(huì)員

現(xiàn)代推薦算法

本書(shū)深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時(shí)兼顧深度和廣度，介紹了當(dāng)下較前沿、先進(jìn)的各類(lèi)算法及其實(shí)踐。本書(shū)從總覽篇開(kāi)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(shū)還重點(diǎn)講解面向工業(yè)實(shí)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(diǎn)篇，面對(duì)推薦系統(tǒng)中的各式問(wèn)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(jiàn)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(wàn)字

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