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本書是關于AIGC（生成式人工智能）技術與作品美學定義方向的探索指南，旨在從美學定義的視角，為創作者提供審美要素、風格要素與應用方向要素的系統指導。在AIGC技術迅速發展的今天，本書強調技術僅是工具，真正的創新源于對美學的深刻理解和高水準的創意思考，我們旨在培養讀者形成優秀的美學定義能力，以指導AI生成更高水平、更具深度的優質作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發展歷程等內容，第二章至第八章分別從光、材質、藝術流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統展示了在使用AIGC技術生成畫面時，如何進行審美要素定義、風格要素定義和應用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術創作感興趣的設計師、藝術家和創意工作者閱讀。無論是希望提升個人創作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創新力和競爭力的專業人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發創作靈感，走出作品同質化的陷阱，為其在廣闊的藝術領域產出多樣的高質量作品指明方向。

·3.2萬字

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輕松上手AIGC：如何更好地向ChatGPT提問

從文本生成到視覺生成，當你面對AI界的新“C位”躍躍欲試卻不知從何開始；當你向AIGC工具提出需求卻總是得不到滿意的結果，你需要一本通俗易懂、簡明易學的工具書來認識它、學習它、并高效運用它！把火爆全網的AI概念轉變為可切實利用的日常工具，在生活、學習、工作、創作中效率倍增。本書從多個應用場景入手，搭配多種模態工具，將文本生成、音頻生成、圖像生成、視頻生成等AIGC工具一網打盡。并附有各場景需求下的提示詞（Prompt）大全及指令步驟，幫助讀者學會提示、引導模型生成特定的語言風格或內容類型，提高AI生成內容的準確性與輸出質量。

·4.3萬字

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現代人工智能技術

《現代人工智能技術》對現代人工智能的理論、算法、框架及應用進行了全面、系統的論述，剖析了人工智能研究領域的前沿學術成果，涵蓋了機器學習、深度學習、強化學習以及聯邦學習等諸多方向。讀者通過學習本書，能夠掌握人工智能的基本知識，并能了解人工智能研究的一些前沿內容，為進一步學習人工智能理論與應用奠定基礎。全書共分為9章，分別為緒論、知識表達、推理方法、智能算法、機器學習、神經網絡、深度學習、強化學習、聯邦學習。本書可作為計算機類、自動化類、電氣類、電子信息類專業的本科生、研究生學習人工智能課程的參考用書，也可供高等院校的教師、研究機構的研究人員，以及相關法律法規制定者和政府監管部門參考。

·16.9萬字

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人工智能能不能

人工智能這門學科一直伴隨爭議，有人認為人工智能無所不能，也有人認為它并不神奇。本書試圖以冷靜的心態、客觀的視角、求實的態度、基于邏輯的思考，通過對人工智能的全面審視和深入剖析，系統闡述人工智能究竟是“能”還是“不能”。本書介紹了人工智能的現狀和基本概念，并介紹了一系列關于人工智能的創新性見解，如人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能、智能機器等，并重點論述了人工智能未來的潛力和局限性。本書適用于想了解人工智能的讀者，以及從事人工智能研究但需要創新思維的科研工作者。

·17.6萬字

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創新求索錄：第三集

本書收錄了李國杰院士2018年至2022年五年間寫的100余篇文章、報告、評語、新書序言等，反映了作者參與中央網信辦、國家發展改革委、工業和信息化部、科技部、中國工程院和中國科學院的咨詢課題的成果。內容包括科技自立自強、理解人工智能、做強先進計算、展望新興技術、戰略咨詢建議、人才培養教育等。既有宏觀的政策建議，又有關鍵的技術研究；既高屋建瓴，又落到實處。適合相關領域的科研人員、高校老師和學生、立志科研的青少年、信息產業的高管以及制定政策方針的政府工作人員。

·37萬字

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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。

·14.8萬字

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ChatGPT原理與架構：大模型的預訓練、遷移和中間件編程

這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運行機制、架構設計和底層技術，以及預訓練、遷移、微調和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型，從實踐角度更好地應用大模型，是作者成功訓練并部署大模型的過程復盤和經驗總結。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發展歷程、技術演化和技術棧等基礎知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構原理，并從GPT-1的生成式預訓練到GPT-3的稀疏注意力機制詳細描述了GPT系列的架構演進；6~8章從底層技術實現的角度講解了大語言模型的訓練策略、數據處理方法，以及如何利用策略優化和人類反饋來進一步提升模型的表現；第9~10章首先詳細講解了大語言模型在垂直領域的低算力遷移方法，并給出了醫療和司法領域的遷移案例，然后講解了大模型的中間件編程；第11章對GPT的未來發展趨勢進行預測，探討數據資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時代具身智能的可行路線。

·10.6萬字

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機器學習公式詳解（第2版）

周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2版。相較于第1版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點內容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。全書共16章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解釋都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習算法背后的數學原理。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考

·9.8萬字

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機器視覺入門與實戰：人臉識別與人體識別

這是一本系統講解人臉識別和人體姿態識別技術、算法和應用的實戰性著作，是作者團隊多年研究成果和實踐經驗的總結。既有業界成熟的技術和算法，又有行業的新熱點和新趨勢。通過本書，讀者將能輕松掌握如下知識：機器視覺的概念以及索引技術，包括向量空間索引和度量空間索引；人臉識別技術，以及人臉檢測算法、人臉對齊算法、人臉特征提取算法；面向人臉檢索的高維空間快速索引技術；人體姿態識別技術、目標檢測算法以及算法的性能評測；面向嵌入式設備的人臉識別技術與算法，輕量級的人臉識別技術與算法，以及面向ARM設備的人臉精準識別方法VMFace；人臉識別、人體姿態識別相關技術和算法在門禁、安防和運動訓練等場景的應用。

·9.9萬字

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人工智能數學基礎

本書分為7章，其內容包括代數學和分析學的基礎概念、微積分的基礎概念、矩陣與線性變換、矩陣分解、最優化理論與算法、概率模型和信息論的基礎概念。本書強調數學概念并采用圖形化的方式對其進行解釋，以利于讀者理解，同時，本書給出了數學知識在機器學習和人工智能領域的具體應用，將數學知識和工程實踐有機結合，以使讀者能對數學知識有更深層次的理解。

·10.6萬字

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人人都是設計師：設計基礎+Midjourney+ChatGPT

理解設計的基本原則和概念，了解設計規范，具備一定的審美能力，會使用人工智能驅動的工具Midjourney和ChatGPT，那么，人人都可以成為設計師，都可以設計出滿足商業需求的作品。本書共7章。第1章講設計基礎與版式構圖，分別介紹色彩設計基礎、版式設計，以及字體與版式的結合。第2章至第5章詳細介紹Midjourney這一工具，從如何登錄，到使用提示詞生成圖像，再到探索提示詞與生成圖像主題風格的關系，最后介紹Midjourney的高級玩法，滿足設計師對設計細節的需求。第6章討論了另一款人工智能驅動的工具ChatGPT與Midjourney在未來如何搭配使用，引發讀者思考。最后一章選取了設計領域中常見的設計需求，涵蓋商品促銷、商業設計、品牌設計、IP潮玩、插畫設計、界面交互設計、工業設計、空間設計和藝術攝影，由此凝練出附錄的提示詞大全，設計師可以根據設計需要替換提示詞，這為讀者的Midjourney之旅提供了參考和思路。本書適合有設計需求，但是又沒有辦法雇用專業設計師的個人或團隊，以及想要利用人工智能提高設計效率的設計師閱讀參考。

·3.3萬字

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你好啊，人工智能：你的第一本前沿科技啟蒙書

百頁圖文，縱覽AI半個多世紀的發展史，介紹AI事業在算力基礎、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人工程等領域的發展，介紹并展望了AI的應用對職場、金融業、社會生活、醫療健康等眾多方面的影響，并和讀者一起思考：人與機器的交互，會帶來何種未來？

·3.2萬字

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因果推斷：基于圖模型分析

本書對因果推斷相關知識進行了系統、全面的介紹，為便于學習，對大多數知識點都進行了詳細的推導說明。

·22萬字

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深度學習入門與實踐

大約在一百年前，電氣化改變了交通運輸行業、制造業、醫療行業、通信行業，如今AI帶來了同樣巨大的改變。AI的各個分支中發展最為迅速的方向之一就是深度學習。本書主要涉及以下內容：第1部分是神經網絡的基礎，學習如何建立神經網絡，以及如何在數據上面訓練它們。第2部分進行深度學習方面的實踐，學習如何構建神經網絡與超參數調試、正則化以及一些高級優化算法。第3部分學習卷積神經網絡(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些經典模型。它經常被用于圖像領域，此外目標檢測、風格遷移等應用也將涉及。最后在第4部分學習序列模型，以及如何將它們應用于自然語言處理等任務。序列模型講到的算法有循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、注意力機制。

·15.2萬字

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高性能超標量CPU：微架構剖析與設計

《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》基于當前主流的高性能CPU設計規格，全面介紹了高性能超標量CPU微架構的設計，并做出對應的分析。主要內容包括業界主流高性能處理器架構及超標量流水線背景知識（第1章）；CPU前端，包括指令提取單元、分支預測單元、指令譯碼單元的設計和優化，以及指令緩存的相關設計（第2、3章）；分支預測單元的原理、設計和優化，寄存器重命名與發射隊列的原理和設計（第4、5章）；執行單元與浮點運算單元的設計實現（第6、7章）；訪存單元與數據緩存設計（第8章）；重排序緩沖的原理及設計（第9章）；IntelP6CPU微架構設計實例（第10章）。微架構設計對應于指令的生命周期，為讀者提供直觀和清晰的視角，便于讀者對高性能CPU設計深入理解。《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》可作為從事高性能CPU相關研發工作專業人員的參考書，或用作高等院校計算機及集成電路相關專業研究生和高年級本科生的教學參考用書，也可供對CPU設計感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬字

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大數據智能核心技術入門：從大數據到人工智能

本書跟從大數據和人工智能應用的融合之路，通過分析和解讀整個數據驅動智能核心技術，希望能給讀者提供一個大數據智能核心技術體系的入門學習和應用參考指南。本書前半部分內容重在核心技術解讀：包括大數據智能的概論、大數據智能核心技術體系的多維解讀、深度學習關鍵技術要點的分析，大數據智能應用三段論和敏捷大數據方法論的提出等內容。后半部分內容重在應用實踐的探討，深入分析了當前大數據智能獨角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產品和技術，并從個人學習到工程實踐，從企業應用到政府治理，從業務理解到技術選型等多個層面，逐一解讀大數據智能技術在學習、應用過程中面臨的關鍵問題、陷阱，并給出參考意見。本書通過核心技術解讀幫助讀者學習、理解、應用大數據智能，具有重要的參考價值。本書適合的讀者包括關注大數據和人工智能相關技術領域的在校學生、個人學習者和研發工程師、技術主管、企業高管、政府管理人員等。

·13.9萬字

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人工智能時代生存指南

繼2016年初擊敗李世石后，2017年，AlphaGo卷土重來對戰柯潔，喚起了全世界對人工智能（AI）的關注甚至警覺。而在比賽之外，人工智能和自動化技術正在悄然融入我們的日常生活，這預示著一個新的智能時代的開始。當技術的演進超出我們的認知，隨之而來的慌亂不可避免，擔憂人工智能取代人類似乎還很遙遠，但人工智能帶來的倫理和法律難題、自動化技術對低端崗位的“逐步蠶食”卻近在眼前。如何緩解技術焦慮癥，跟上這個急速變動的時代？終身學習，是我們在人工智能時代的宿命，你需要一本人工智能時代生存指南。

·8.4萬字

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MXNet深度學習實戰

本書是從一名算法工程師的角度出發介紹算法實現，整體上偏基礎和細節，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學習的快速發展，眾多深度學習框架對各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學習入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細節內容的層面，這也常常被人調侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調用這些接口實現算法，而且能夠理解這些接口的內在含義，不斷夯實自己的算法基礎。

·13.6萬字

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深度學習

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者，親歷了深度學習在20世紀70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數據和不斷增強的計算能力，終于在神經網絡算法上取得重大突破，實現了人工智能井噴式的發展。作為深度學習領域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現了深度學習的發展、演變與應用，首次以親歷者視角回溯了深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預測了智能時代的商業圖景。

·16.3萬字

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未來制造：人工智能與工業互聯網驅動的制造范式革命

本書由三個深度關聯的篇組成。第一篇從人類文明早期開始，用大量的故事和事實全景式再現手工制造、大機器生產、流水線生產、大規模定制等前四次制造范式的演變和躍進過程。第二篇重點討論智能革命爆發的前因后果，從算力量變、人工智能、智能機器、工業互聯網等幾個維度勾勒出正在發生的智能革命的細節和全貌，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、工業互聯網為核心的智能革命驅動下，制造范式將向第五制造范式——產用融合演進。產用融合制造范式將促使生產過程與使用過程、生產者和使用者全面融合，構造不斷增值的價值環流，最終形成“邊生產邊使用、邊使用邊生產”的未來制造圖景。