&#23448;&#26415;&#32593;&#95;&#20070;&#21451;&#26368;&#20540;&#24471;&#25910;&#34255;&#33;

Web3超入門

Web3時(shí)代已經(jīng)正式拉開(kāi)序幕，不管你我是否愿意，都將不可避免地進(jìn)入Web3的新世界。Web3不只是Web1.0和Web2.0的延伸，更是從底層協(xié)議上對(duì)傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的全面革新。正如20年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣，Web3雖然目前只是星星之火，但已經(jīng)呈現(xiàn)出燎原之勢(shì)。因此，現(xiàn)在學(xué)習(xí)Web3知識(shí)，可謂恰逢其勢(shì)，正當(dāng)其時(shí)。《Web3超入門》共有五大篇，第1篇趨勢(shì)篇（第1、2章）從多個(gè)維度詳細(xì)闡述了Web3時(shí)代到來(lái)的必然性；第2篇概念篇（第3、4章）追溯了Web3的起源，重新定義了Web3概念；第3篇內(nèi)核篇（第5~7章）深度講解了支撐Web3的三大內(nèi)核NFT、DeFi、DAO；第4篇技術(shù)篇（第8~11章）剖析了Web3實(shí)現(xiàn)的技術(shù)邏輯以及常用的開(kāi)發(fā)工具；第5篇應(yīng)用篇（第12~15章）全面分析了Web3的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和落地場(chǎng)景。《Web3超入門》深入淺出，力求采用通俗易懂的語(yǔ)言從用戶角度還原Web3的真實(shí)面貌。書中引用了大量案例和豐富的插圖，層層遞進(jìn)，可讀性強(qiáng)，非常適合廣大Web3從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者和愛(ài)好者閱讀。

·15萬(wàn)字

自動(dòng)駕駛：人工智能理論與實(shí)踐

本書參照產(chǎn)業(yè)界自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)的基本流程，充分借鑒了產(chǎn)業(yè)界在自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域中的實(shí)際研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為實(shí)驗(yàn)教具和運(yùn)行環(huán)境，深入淺出地講解自動(dòng)駕駛技術(shù)的原理與實(shí)際應(yīng)用，為初學(xué)者打開(kāi)一扇通往人工智能世界的大門。本書以幫助初學(xué)者如何從無(wú)到有地打造出具備自動(dòng)駕駛功能的智能小車為主線，內(nèi)容分為看車（了解自動(dòng)駕駛）、造車（設(shè)計(jì)智能小車）、開(kāi)車（收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)）、寫車（編寫自動(dòng)駕駛模型）、算車（訓(xùn)練和優(yōu)化自動(dòng)駕駛模型）、玩車（部署并驗(yàn)證自動(dòng)駕駛模型）6章。初學(xué)者可以通過(guò)邊學(xué)習(xí)理論知識(shí)邊動(dòng)手實(shí)踐的方式，系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能的算法理論和應(yīng)用實(shí)例。本書沒(méi)有堆砌艱深晦澀的公式推導(dǎo)，力求將枯燥難解的算法原理及模型進(jìn)行直觀的講解，希望讀者在學(xué)習(xí)的過(guò)程中，了解現(xiàn)實(shí)中自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展并獲得運(yùn)用人工智能解決自動(dòng)駕駛難題的樂(lè)趣。

MATLAB在電子信息工程中的應(yīng)用

MATLAB語(yǔ)言具有使用方便、輸入簡(jiǎn)捷及編程效率高等特點(diǎn)，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎(chǔ)知識(shí)和電子仿真技術(shù)，并詳細(xì)介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內(nèi)容涉及MATLAB基礎(chǔ)知識(shí)、MATLAB常用語(yǔ)法、Simulink應(yīng)用、控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用、數(shù)字信號(hào)處理在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)、濾波器模型、MATLAB在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用及示例、通信系統(tǒng)的評(píng)估及MATLAB示例等。

因果推斷導(dǎo)論

本書以構(gòu)建因果推斷基礎(chǔ)知識(shí)框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應(yīng)計(jì)算、因果結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、因果機(jī)器學(xué)習(xí)五個(gè)篇章為大家介紹智因果推斷的基礎(chǔ)理論、模型、方法、和前沿應(yīng)用，引領(lǐng)學(xué)生步入充滿趣味與挑戰(zhàn)的因果推理領(lǐng)域。

造神：人工智能神話的起源和破除

未來(lái)學(xué)家們堅(jiān)持認(rèn)為人工智能很快就能打敗最聰明的人類。在超智能機(jī)器面前人類還有什么希望呢？但是我們實(shí)際上并不在發(fā)展智能機(jī)器的正確道路上，而且我們甚至都不知道這條路有可能在哪。最前沿的人工智能研究者和科技企業(yè)家破除了人們對(duì)人工智能的迷信，超人類智能并非觸手可及，恰恰相反地，這種科技自大甚至?xí)钃衔覀兊膭?chuàng)新之路。

金融人工智能：用Python實(shí)現(xiàn)AI量化交易

本書通過(guò)Python示例介紹人工智能技術(shù)在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。你將了解如何運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并描繪超級(jí)人工智能愿景。第二部分討論機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用。第三部分更進(jìn)一步，討論如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)解決金融市場(chǎng)中的統(tǒng)計(jì)失效問(wèn)題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統(tǒng)計(jì)失效問(wèn)題。第五部分展望未來(lái)，探討人工智能會(huì)如何改變金融業(yè)。第六部分給出以Python實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。

計(jì)算機(jī)應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析+人工智能

全書共分為8個(gè)項(xiàng)目，包括計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)基礎(chǔ)、認(rèn)識(shí)Internet、Windows10操作系統(tǒng)的使用、Word2016文檔編輯與管理、Excel2016數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析、PowerPoint2016演示文檔制作與展示、人工智能技術(shù)及應(yīng)用概論、大數(shù)據(jù)技術(shù)原理及應(yīng)用概論。各項(xiàng)目?jī)?nèi)容通過(guò)任務(wù)逐步展開(kāi)，有利于適應(yīng)高等職業(yè)院校項(xiàng)目化教學(xué)要求，適應(yīng)高職學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)。本書簡(jiǎn)明通俗，便于理解，不僅可以拓寬知識(shí)面，還可以培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力和解決問(wèn)題的能力。本書具有簡(jiǎn)明、實(shí)用、操作性強(qiáng)等特點(diǎn)，既可作為高等職業(yè)院校各專業(yè)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的教學(xué)用書，也可作為一般讀者和專業(yè)人員的自學(xué)參考書，還可作為培訓(xùn)教材。

被算法操控的生活：重新定義精準(zhǔn)廣告、大數(shù)據(jù)和AI

這是一個(gè)“算法世界”：建立在數(shù)據(jù)之上的算法指導(dǎo)社會(huì)的運(yùn)行、決定我們能在網(wǎng)上看到什么；它更是自動(dòng)駕駛、智能管家、未來(lái)醫(yī)療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數(shù)據(jù)，就無(wú)法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過(guò)采訪谷歌和劍橋分析公司的數(shù)據(jù)專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型，薩普特帶我們直擊智能產(chǎn)品背后的秘密、思考數(shù)字科技給社會(huì)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。我們對(duì)科技和互聯(lián)網(wǎng)的日益依賴，使數(shù)據(jù)研究者能夠收集與我們有關(guān)的數(shù)據(jù)，比如買過(guò)哪些東西、對(duì)哪些話題感興趣等。借助這些數(shù)據(jù)，他們能夠窺視我們的日常、預(yù)測(cè)我們的行為，并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇，并放大了社會(huì)偏見(jiàn)和歧視的威力。通過(guò)探討最前沿的人工智能技術(shù)，本書還揭露了一個(gè)驚人事實(shí)：人工智能必須以大數(shù)據(jù)和算法為基礎(chǔ)，我們的生活可能永遠(yuǎn)無(wú)法出現(xiàn)真正的超級(jí)AI。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN：原理與實(shí)踐

這是一本系統(tǒng)講解GAN理論、模型、常見(jiàn)問(wèn)題，并為視覺(jué)和語(yǔ)音領(lǐng)域的大部分應(yīng)用場(chǎng)景提供GAN解決方案和綜合實(shí)例的著作。作者在人工智能領(lǐng)域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達(dá)摩院華先勝和中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所劉成林的推薦。前4章有針對(duì)性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實(shí)基礎(chǔ)；后8章講解應(yīng)用，用大量經(jīng)典的模型和9個(gè)案例，為8個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無(wú)監(jiān)督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然后講解了GAN中的目標(biāo)函數(shù)及其數(shù)學(xué)原理、GAN在訓(xùn)練中的常見(jiàn)問(wèn)題和相應(yīng)解決方案、GAN的評(píng)價(jià)指標(biāo)和可視化等；第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應(yīng)用、圖像翻譯GAN的各類模型與應(yīng)用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應(yīng)用、圖像質(zhì)量增強(qiáng)GAN的各類模型與應(yīng)用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應(yīng)用、通用的圖像編輯GAN框架、對(duì)抗攻擊以及GAN在其中的應(yīng)用、GAN在語(yǔ)音信號(hào)處理中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。全書內(nèi)容理論體系完善，GAN的目標(biāo)優(yōu)化、訓(xùn)練、評(píng)估等內(nèi)容同類書中極少提及；內(nèi)容豐富、循序漸進(jìn)，覆蓋視覺(jué)和語(yǔ)音中的絕大部分應(yīng)用場(chǎng)景；實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)，9個(gè)綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析；圖文并茂，包含大量原創(chuàng)圖表，可讀性強(qiáng)。

實(shí)戰(zhàn)AI大模型

《實(shí)戰(zhàn)AI大模型》是一本旨在填補(bǔ)人工智能（AI）領(lǐng)域（特別是AI大模型）理論與實(shí)踐之間鴻溝的實(shí)用手冊(cè)。書中介紹了AI大模型的基礎(chǔ)知識(shí)和關(guān)鍵技術(shù)，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和視覺(jué)模型等，并詳細(xì)解釋了這些模型的技術(shù)原理、實(shí)際應(yīng)用以及高性能計(jì)算（HPC）技術(shù)的使用，如并行計(jì)算和內(nèi)存優(yōu)化。同時(shí)，《實(shí)戰(zhàn)AI大模型》還提供了實(shí)踐案例，詳細(xì)介紹了如何使用ColossalAI訓(xùn)練各種模型。無(wú)論是人工智能初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的實(shí)踐者，都能從本書學(xué)到實(shí)用的知識(shí)和技能，從而在迅速發(fā)展的AI領(lǐng)域中找到適合自己的方向。

Prompt魔法：提示詞工程與ChatGPT行業(yè)應(yīng)用

這是一本能指引我們每個(gè)人贏在AI時(shí)代的著作，它將教會(huì)我們?cè)诟鞣N場(chǎng)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(shí)現(xiàn)AI普惠，成為AI高手。本書的幾位作者都是AI領(lǐng)域的技術(shù)專家和應(yīng)用布道者，本書是他們豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。閱讀本書，你將獲得以下知識(shí)和技能：認(rèn)識(shí)AICC將給社會(huì)和個(gè)體帶來(lái)的深刻影響及其背后的本質(zhì)，包括AIGC如何引發(fā)生產(chǎn)效率革命、如何重新定義腦力勞動(dòng)、如何調(diào)整社會(huì)分工、如何重新分配社會(huì)價(jià)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(jìn)階技巧；AIGC輔助文案寫作、文稿翻譯、數(shù)據(jù)分析、郵件撰寫、PPT制作、工作總結(jié)、知識(shí)整理、圖片生成等；程序設(shè)計(jì)、藝術(shù)設(shè)計(jì)、游戲開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)、自媒體、市場(chǎng)營(yíng)銷、產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)、金融、教育、科研、咨詢、學(xué)習(xí)等10余個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域的AIGC應(yīng)用場(chǎng)景和提示詞寫作技巧；用好AI工具，成為AI時(shí)代的超級(jí)個(gè)體。全書有200余個(gè)案例，200余個(gè)提示詞模版，人人一看就懂，一學(xué)就會(huì)。

智能語(yǔ)音處理

本書從智能化社會(huì)對(duì)語(yǔ)音處理提出的新要求出發(fā)，按照導(dǎo)論—基礎(chǔ)理論—應(yīng)用實(shí)踐的順序，系統(tǒng)地介紹了智能語(yǔ)音處理涉及的基礎(chǔ)理論、基本技術(shù)、主要方法以及典型的智能語(yǔ)音處理應(yīng)用。首先概述了智能語(yǔ)音處理的相關(guān)背景；接著介紹了智能語(yǔ)音處理涉及的基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù)，包括稀疏和壓縮感知、隱變量模型、組合模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)；然后結(jié)合具體算法，介紹了智能語(yǔ)音處理的典型應(yīng)用，包括語(yǔ)音壓縮編碼、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音轉(zhuǎn)換、說(shuō)話人識(shí)別、骨導(dǎo)語(yǔ)音增強(qiáng)；最后對(duì)智能語(yǔ)音處理的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望。本書內(nèi)容廣泛，重點(diǎn)突出，既有深入淺出的原理闡述，又有創(chuàng)新科研成果的總結(jié)凝練，理論與實(shí)際結(jié)合緊密，可讀性強(qiáng)。本書可以作為高等院校人工智能、電子信息工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、通信工程等專業(yè)高年級(jí)本科生以及智能科學(xué)與技術(shù)、信號(hào)與信息處理、網(wǎng)絡(luò)空間安全、通信與信息系統(tǒng)等學(xué)科研究生的參考教材，也可供從事語(yǔ)音處理技術(shù)研究與應(yīng)用的科研及工程技術(shù)人員參考。

智能無(wú)線機(jī)器人：人工智能算法與應(yīng)用

本書的技術(shù)內(nèi)容包括機(jī)器人基礎(chǔ)知識(shí)、信息物理系統(tǒng)、人工智能，統(tǒng)計(jì)決策和馬爾可夫決策過(guò)程，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，狀態(tài)估計(jì)，定位，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，機(jī)器人規(guī)劃，多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的安全性和魯棒性，以及超可靠和低延遲的機(jī)器對(duì)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)。提供的例題和練習(xí)有助于簡(jiǎn)單和有效的理解本書的內(nèi)容。

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通

本書專注討論深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用非常廣泛的模型——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型特別適用于圖像分類和識(shí)別、目標(biāo)分割和檢測(cè)以及人工智能游戲方面，受眾對(duì)象包括計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信號(hào)處理、機(jī)電工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行由淺入深的分類描述，依次包括：現(xiàn)代雛形、突破模型、應(yīng)變模型、加深模型、跨連模型、區(qū)域模型、分割模型、特殊模型、強(qiáng)化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預(yù)備知識(shí)的基礎(chǔ)上逐步展開(kāi)的，既方便讀者入門學(xué)習(xí)，又有助于讀者深入鉆研。

破解深度學(xué)習(xí)（基礎(chǔ)篇）：模型算法與實(shí)現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來(lái)講解深度學(xué)習(xí)背后的基礎(chǔ)知識(shí)。本書總計(jì)9章，深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的理論與算法基礎(chǔ)，從理論到實(shí)戰(zhàn)全方位展開(kāi)。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數(shù)學(xué)概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展脈絡(luò)，從最簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)開(kāi)始，講解了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、常見(jiàn)挑戰(zhàn)、優(yōu)化算法，以及三大典型模型（基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業(yè)的教學(xué)用書。

硅基物語(yǔ)·AI寫作高手：從零開(kāi)始用ChatGPT學(xué)會(huì)寫作

本書從寫作與ChatGPT的基礎(chǔ)知識(shí)講起，結(jié)合創(chuàng)作者的實(shí)際寫作經(jīng)歷與寫作教學(xué)經(jīng)歷，介紹了用ChatGPT寫作的基礎(chǔ)技巧、進(jìn)階寫作的方法、不同文體的寫作方法、寫作變現(xiàn)的秘訣，讓讀者理解寫作技巧與變現(xiàn)思路。

·14.7萬(wàn)字

人工智能：模式識(shí)別

本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識(shí)別是人工智能的重要組成部分，本書簡(jiǎn)要介紹了模式識(shí)別的基本概念，以模式表示為切入點(diǎn)，針對(duì)近20年來(lái)模式識(shí)別領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，系統(tǒng)闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學(xué)習(xí)、稀疏表示、低秩模型、深度學(xué)習(xí)等方面的研究進(jìn)展和相關(guān)代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)研究生或高年級(jí)本科生閱讀，也可供對(duì)模式識(shí)別感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀和參考。

·14.7萬(wàn)字

高能效類腦智能：算法與體系架構(gòu)

本書從對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述開(kāi)始，討論基于速率的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和訓(xùn)練，介紹實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種方法，如從通用處理器到專用硬件，從數(shù)字加速器到模擬加速器。接下來(lái)展示了一個(gè)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃而建立的高能效加速器，然后是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和流行的學(xué)習(xí)算法，以及脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件概述。本書還為讀者介紹了三個(gè)實(shí)現(xiàn)書中學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)案例（兩個(gè)基于傳統(tǒng)CMOS工藝，一個(gè)基于新興的納米工藝），最后對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件進(jìn)行總結(jié)與展望。

·14.5萬(wàn)字