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零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復習機器學習涉及的數學知識；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見算法的相關知識，幫助讀者快速入門機器學習；最后，通過第14章的綜合實踐，幫助讀者回顧本書內容，進一步鞏固所學知識。《機器學習的數學原理和算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。

·13.5萬字

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漫畫圖解人工智能

本書通過有趣的插圖和簡潔的文字帶您漫步在人工智能的世界中，與您分享這個非凡工具帶來的驚奇和震撼，同時幫助您了解它如何運行以及它的局限性。作者在每個章節都揭示了人工智能的某一特性，并充分評估了這一領域的種種可能性。作者還探討了研究人員面臨的挑戰及社會人工智能問題等。

·7.1萬字

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元學習：基礎與應用

本書介紹了元學習方法的發展歷史、起源、思想、近來流行的元學習方法，以及這些方法的組織思路、改進方案、相互繼承、如何應用。本書共11章，分為兩部分：元學習方法思想的介紹和元學習應用場景中模型的介紹。這些內容介紹了如何在元學習框架下融入強化學習、模仿學習、在線學習、無監督學習、遷移學習等，實現對實際應用中深度模型的改進，以適應復雜多變的實際任務。

·19.7萬字

生命3.0

《生命3.0》這本書將是你人工智能時代的思考利器。此書對未來生命的終極形式進行了大膽的想象：生命已經走過了1.0生物階段和2.0文化階段，接下來生命將進入能自我設計的3.0科技階段。兼具思想性和易讀性，人人都可讀懂的未來指南。作者邁克斯·泰格馬克本人博學多識，他用一種生動易懂、新鮮有趣的方式為大眾講述了這個時代最重要問題的“獨家內幕”，十分吸引人。不管你是科技圈的還是創投圈的，或是泛互聯網圈的，也不管你是渴望洞見未來的高端讀者還是科幻發燒友，或是大眾讀者，《生命3.0》是你參透未來、參與這個時代最重要的對話的深度指南。

·23.7萬字

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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。

·15.6萬字

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機器學習算法評估實戰

機器學習算法評估力求用科學的指標，對機器學習算法進行完整、可靠的評價。本書詳細介紹機器學習算法評估的理論、方法和實踐。全書分為3個部分。第1部分包含第1章～第3章，針對分類算法、回歸算法和聚類算法分別介紹對應的基礎理論和評估方法；第2部分包含第4章～第8章，介紹更復雜的模型（如深度學習模型和集成樹模型）的對比與評估，并且針對它們實際應用的業務場景介紹一些特有的評估指標和評估體系；第3部分包含第9章～第11章，總結算法評估的常用工具、技術及方法論，包括實用的可視化工具介紹，并討論機器學習算法的本質。本書適合機器學習專業相關從業者和算法工程師閱讀，也適合想要從事人工智能和機器學習工作的人士學習和參考。

·12.3萬字

未來呼嘯而來八部曲

套裝包括《未來呼嘯而來》、《AI3.0》、《人工智能的未來》、《人工智能簡史》、《如何創造可信的AI》、《智能學習的未來》、《與機器人共舞》、《第四次革命》共八本。

·145萬字

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聯邦學習技術及實戰

本書針對產業界在智能化過程中普遍面臨的數據不足問題，詳細地闡述了聯邦學習如何幫助企業引入更多數據、提升機器學習模型效果。互聯網數據一般分布在不同的位置，受隱私保護法規限制不能共享，形成了“數據孤島”。聯邦學習像“數據孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時變量，既能實現模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯邦學習技術的原理和實戰經驗，主要內容包括隱私保護、機器學習等基礎知識，聯邦求交、聯邦特征工程算法，三種常見的聯邦形式，以及工程架構、產業案例、數據資產定價等。

·18.5萬字

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圖解人工智能

近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網羅了人工智能開發必備的基礎知識，內容涉及機器學習、深度學習、強化學習、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分布式計算等熱門技術。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術的整體印象，為今后深入探索該領域打下基礎。另外，書中設有專欄和“小貼士”，介紹了相關術語的背景知識，可幫助讀者擴充知識面，進一步理解相關技術。

·10.4萬字

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人工智能技術與大數據

本書分為兩個部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數據的本體論、機器學習的基本理論等內容，為具體場景、算法的實踐奠定了基礎。讀者可以了解到，在工程實踐中，對大數據的處理、轉化方式與人類學習知識并將其轉化為實踐的過程是多么相似。在對機器學習的介紹中，會對其數學原理、訓練過程做基本的講解，并輔以代碼幫助讀者了解真實場景中技術工具的使用。第6章到第12章提供了多個不同的用例，章節之間彼此獨立，介紹了如何用人工智能技術（自然語言處理、模糊系統、遺傳編程、群體智能、強化學習、網絡安全、認知計算）實現大數據自動化解決方案。如果讀者對Java編程語言、分布式計算框架、各種機器學習算法有一定的了解，那么本書可以幫助你建立一個全局觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術在大數據中的應用。如果讀者對上述知識一無所知，但是對大數據人工智能的技術、業務非常感興趣，那么可以通過本書獲得從零到一的認知提升。

·13.3萬字

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AI制勝：機器學習極簡入門

機器學習包括有監督學習、無監督學習和半監督學習，而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題和回歸問題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫深入講解機器學習極大重要算法的實現，內容包括機器學習概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學習、支持向量機、神經網絡、卷積神經網絡、卷積神經網絡分割圖片實戰。

·8.6萬字

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人工智能簡史

2018年，原力覺醒，喚醒天賦的最佳禮物，文科生和青少年暢讀無壓力。《人工智能簡史》從多個角度介紹人工智能的發展歷史，重點介紹人工智能領域杰出的科學家，以及他們創造非凡成果的有趣故事。透過搜索引擎、網上購物、社交網絡、智能家居等應用，人工智能已經開始影響所有人的工作和生活，未來這種影響還會越來越大，最終人工智能將會像電力一樣，成為一個無所不在的基礎設施。

·7.4萬字

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這就是DeepSeek：普通人如何抓住AI紅利

本書聚焦如何高效運用DeepSeek這一前沿AI工具，幫助讀者在技術浪潮中把握機遇。全書從DeepSeek發展歷程切入，系統解析DeepSeek在信息處理、創意生成與決策輔助中的核心能力，并結合生活管理、職場協作、學習優化、社交互動等場景，通過真實案例講解其應用方法。同時，針對內容創作、自媒體運營、副業變現等需求，書中提供了可落地的策略與案例，助力讀者實現效率提升與價值創造。書中不僅提供技術使用技巧，更強調人與AI的協同關系，探討如何避免過度依賴技術、保持獨立思考與創造力。本書提供88個高階提示詞模板及10種（共210個）角色扮演提示詞模板等資源，供讀者參考。本書適合希望借助AI優化日常生活的普通用戶、尋求職業突破的職場人士，以及關注技術應用的學生和創作者閱讀，為不同需求的讀者提供兼具實用性與啟發性的行動指南。

·5.5萬字

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面向中國制造2025的智造觀

本書提供了基于智造觀的技術架構：提出實現智能制造的四部曲，即流程精益化、適應自動化、系統數字化以及信息云端化；分析產品生命周期管理導向的生產制造模式及實現方法，包括大數據的應用、互聯網自動控制網絡的應用、數字化與信息技術的深度融合。

·12.2萬字

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智能制造時代的研發智慧：知識工程2.0

本書的副書名指出知識工程2.0是智能制造時代的研發智慧，書中的討論對象和舉例均以研發企業或研發過程為背景。但這只是因為研發過程是知識最密集、產出最豐富和應用最深入的過程，并不代表本書所提的方法不適用于非研發型企業。非研發型企業或非研發過程的知識工程方法是本書所提方法的子集，大部分方法進行適應性改造，即可適用于這些企業或過程。

·13.9萬字

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神經網絡與深度學習

本書結合日常生活中的尋常小事，生動形象地闡述了神經網絡與深度學習的基本概念、原理和實踐，案例豐富，深入淺出。對于正在進入人工智能時代的我們，這些內容無疑可以幫助我們更好地理解人工智能的原理，豐富我們對人類自身的認識，并啟發我們對人機智能之爭更深一層的思考與探索。

·9.4萬字

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深度學習與圍棋

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學習入門書。本書選取深度學習近年來最重大的突破之一AlphaGo，將其背后的技術和原理娓娓道來，并配合一套基于BetaGo的開源代碼，帶領讀者從零開始一步步實現自己的“AlphaGo”。本書側重實踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學習和AlphaGo這樣深奧的話題變得平易近人、觸手可及，內容非常精彩。全書共分為3個部分：第一部分介紹機器學習和圍棋的基礎知識，并構建一個最簡圍棋機器人，作為后面章節內容的基礎；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機器學習和深度學習技術，包括樹搜索、神經網絡、深度學習機器人和強化學習，以及強化學習的幾個高級技巧，包括策略梯度、價值評估方法、演員-評價方法3類技術；第三部分將前面兩部分準備好的知識集成到一起，并最終引導讀者實現自己的AlphaGo，以及改進版AlphaGoZero。讀完本書之后，讀者會對深度學習這個學科以及AlphaGo的技術細節有非常全面的了解，為進一步深入鉆研AI理論、拓展AI應用打下良好基礎。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語法以及基礎的線性代數和微積分知識。

·19.7萬字

智能涌現：AI時代的思考與探索

當前世界正處于百年變局，人類社會已經進入數字經濟3.0時代：數字內容迭代，從1.0時代逐步邁入3.0時代；人工智能技術飛躍，從符號推理、深度學習走向知識+數據驅動的3.0時代；產業拓展更深更廣，走向智能+3.0時代。隨著大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌現，我們該如何觸發AI時代其他的突破性技術涌現？這些技術又該怎樣反哺產業升級？本書闡述了人工智能技術演變的大趨勢、算力驅動計算體系的突破，以及人工智能如何賦能生命科學、物聯網、自動駕駛等。這些領域蘊含著巨大的商業空間和發展機遇，人工智能在探索過程中將發揮決定性和顛覆性的作用，相關研發成果在實用化、普及化之后將產生可觀的社會效益。本書也系統分析了人工智能飛速發展背后的問題和風險，以及國內外政府、企業、科研界的應對措施等。最后，本書展望了整個行業未來的技術發展趨勢和創新路徑，中國在其中的機遇和挑戰，產學研各界在第四次工業革命中的角色分工和承擔的責任，AI時代的人才培養與全球科技交流，等等。

·13.1萬字

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機器學習：軟件工程方法與實現

本書視角獨特，將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中，重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1）機器學習的軟件工程方法：用軟件工程（SoftwareEngineering）中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發（TDD）方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境，以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2）機器學習全生命周期：書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路，以項目需求為起點，歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章，闡述充分，并且不是單純地闡述理論，而是重在實踐。同時，聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法，使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3）提出機器學習是一門實驗學科：書中有大量的工業實踐代碼，例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等，對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科，工具、方法和策略的重要性，并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解（梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化）等主題，而重在展現機器學習的實際應用，以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面，本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度，給讀者良好的閱讀體驗。

·22.4萬字

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金融智能：AI如何為銀行、保險、證券業賦能

過去，金融業的運轉依賴于人工作業。在筆者的印象中，20世紀90年代的銀行柜臺和證券交易大廳總是擠滿了人——有來存工資的職員，有來收匯貨款的企業會計，有盯完大盤后去窗口排隊等待交易的股民……涉及錢的業務，手續總是繁多冗雜，填表蓋章按手印，常常一等就是大半天。客戶焦急，因為時間就是金錢；工作人員任務繁重，恨不得長出三頭六臂，學會分身之術。

·13萬字

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從零開始：機器學習的數學原理和算法實踐