东南财神管仲

科學是對宇宙運行的基本原理的研究，很大程度上基于實驗和觀察。這種一貫統一的知識體系是由我們的感官感知，并由我們大腦的處理能力推斷出來的。當我們走向以自動化、自我豐富的人工智能智能體和虛擬現實為主導的未來時，技術（特別是人工智能）將決定實驗和觀察的過程。因此，人工智能將成為引導我們走向科學的工具和準則。此外，人們相信，當接近技術奇點時，技術增長將打破歷史紀錄，對于我們自己掌握的生物智能來說，速度太快了。隨著人工領域處理能力的增強和信息的過剩，我們對科學是從邏輯中提取的信息和原理的統一體的定義，以及因果關系，將開始與人工智能緊密聯系在一起。

·23.8萬字

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深度對話GPT-4提示工程實戰

人工智能技術的發展日新月異，提示工程不僅極大地提高了人工智能在各個領域的應用效率和準確性，還為人類打開了一扇通往智能化世界的大門。大語言模型如同一位博學多才的智者，擁有處理和理解自然語言的超凡能力。提示工程可以看作與這位智者溝通的橋梁和工具，其關鍵在于如何提出精準而富有啟發性的問題，激發大語言模型的創造力和解決問題的能力。本書作者通過與GPT-4的深度對話，精心梳理了一系列重要的提示工程實踐秘訣。全書共7章，從了解大語言模型的進化之路開始，循序漸進地介紹了提示詞及提示工程的知識和實踐技巧，并結合GPT-4在各領域的應用案例展現了大語言模型的強大魅力。此外，本書還基于AzureOpenAIStudio平臺講解了具體的應用開發實踐。本書適合對大語言模型及提示工程感興趣的讀者閱讀，書中豐富的案例能幫助讀者全面了解和掌握提示工程及其應用。

·22.7萬字

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思維工程

本書是邏輯仿生符號主義AI第一代原型機的詳細的搭建計劃。主要內容涉及AI核心智能系統：語言、認知、情緒以及反映模式機制的構建。本書中凡是對AI做出的機制層的描述都有對應的人類智能的印證，都有對應的模塊描述；凡是有模塊描述的都有對應的實驗設計。著者5年前出版了《思維工程導論》，之后帶領著100多人的團隊經歷了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，是為顛覆性技術的實踐做的最后的準備。

·34.3萬字

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法律人AI指南：大模型10倍提升工作效率的方法與技巧

本書系統地探討了人工智能對法律行業的深遠影響、法律人應該掌握的AI知識以及相關的法律AI工具。本書共14章，分為五部分。第一部分（第1章）介紹了大模型的基礎知識以及AI在法律領域的應用趨勢和場景，并深入探討了AI對法律行業帶來的影響等。第二部分（第2~6章）針對法律人的主要工作任務，包括類案檢索、案情分析、法律咨詢、法律文書寫作、合同審查等，詳細講解了應該如何使用AI來提升工作效率。第三部分（第7~8章）針對法律機構的主要工作任務，詳細闡述了AI如何幫助機構提升運營效率。第四部分（第9~11章）講述了法律大模型的架構設計、訓練和調優方法，并結合應用場景講解了法律行業如何用大模型技術解決具體問題。第五部分（第12~14章）分析了AI帶來的新型法律問題，以及中國、歐盟、美國等國家和地區的立法與司法實踐。

·23.8萬字

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機器學習的產業實踐之路

本書的內容章節分為四個部分，從技術原理到項目實踐再到商業戰略，逐層放開視野。內容涉及基于人工智能技術在產業中做創新業務的方法論，通過交流“思想”和“應用方法論”，使大家掌握機器學習的深層次思想，并理解商業、產品和技術的深層關系。

·31.8萬字

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智能時代：人工智能、超級計算與網絡安全

阿爾法狗接連打敗李世石、柯潔，無人駕駛汽車從科幻慢慢變為現實，人工智能正在全世界如火如荼地“跑馬圈地”。我們正在被一個前所未有的以智能技術為核心驅動力的新型社會裹挾著前行。隨著智能時代的來臨，每個企業和個人都在經受著前所未有的挑戰，但挑戰與機遇并存，我們要積極探索，緊跟前沿，才能在這波智能化浪潮中不致被淘汰。本書通過豐富鮮活的企業案例，幫助我們梳理分析人工智能及其相關的機器學習、超級計算、云端服務、網絡安全等前沿領域的發展現狀及方向，總結這些企業在智能時代下的應對之策及成功經驗，為之后企業的發展轉型等提供了很好的參考借鑒。

·20.1萬字

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移動機器人技術及其應用

本書是作者結合研究所的研究工作，吸收借鑒國內外期刊論文的最新研究成果以及相關書籍編著而成的，是目前國內第一本針對移動機器人的研究用書，書中側重了移動機器人的基本問題與研究重點，作者盡量做到既講清基本原理，又密切聯系應用，既不乏經典理論，又側重近年來的新鮮成果，盡可能的綜合了移動機器人研究的各個方面。

·27.3萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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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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實戰機器學習

隨著互聯網、物聯網、云計算等技術的不斷發展，許多領域都產生了大量的數據。利用機器學習技術分析海量數據，可以從數據中發現隱含的、有價值的規律和模式，進而用于預測并采取相應動作。在上述背景下，本書從理論、技術和應用三個層面入手，全面講解如何利用機器學習技術解決實際問題。本書共分26章，內容包括機器學習解決問題流程、問題分析與建模、數據探索與準備、特征工程、模型訓練與評價、模型部署與應用、回歸模型、支持向量機、決策樹、集成學習、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關聯規則學習、神經網絡基礎、正則化、深度學習中的優化、卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器、基于深度學習的語音分離方法、基于深度學習的圖像去水印方法、基于LSTM的云環境工作負載預測方法、基于QoS的服務組合問題、基于強化學習的投資組合方法、基于GAN模型的大數據系統參數優化方法。本書內容全面、示例豐富，適合機器學習初學者以及想要全面掌握機器學習技術的算法開發人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能相關專業的師生教學參考。

·22.4萬字

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人機物融合群智計算

隨著物聯網和人工智能技術的快速發展與加速融合，智能物聯網（AIinIoT，AIoT）正成長為一個具有具有廣泛發展前景的新興前沿領域。物聯網智能應用和服務已經逐步融入國家重大需求和民生的各個領域，如智慧城市、智能制造、無人駕駛、智慧農業、健康衛生、國防軍事等。在智能物聯網背景下，人（智能手機、可穿戴設備等）、機（云設備/邊緣設備）、物（物聯網終端）這三種基礎要素正在走向協作和融合，邁向人機物融合群智計算時代。人機物融合群智計算（CrowdHMI）是指利用人/機/物感知能力的差異性、計算資源的互補性、節點間的交互性，通過協同感知、分布式學習、群智知識遷移等來解決單獨利用某種智能難以解決的復雜問題，進而構建具有自學習、自組織、自適應、可遷移能力的智慧空間。其潛在的研究挑戰包括人機物群智融合機理，人機物協作群智感知，自學習增強與自適應演化（深度模型壓縮、遷移學習、元學習、終身學習等），群體分布式學習模型（邊緣智能、端邊云協同計算、多智能體強化學習、聯邦學習等）方面。本書將為大家介紹人機物融合群智計算的基礎理論、概念模型、研究挑戰與關鍵技術、典型應用，并對其未來發展方向進行展望。本書可以為物聯網、人工智能、工業互聯網、智慧城市、智能制造等領域的科研人員和IT從業者提供創新的發展視角及相關理論、方法與技術支撐，也可作為相關專業高年級本科生和研究生課程教材。

·44.4萬字

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人工智能治理研究

本書從技術和規制兩個角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及倫理規范等相關社會行為和社會關系的規則建立和運行為主要思考方向和研究進路，在梳理人工智能發展情況、歐盟及其他國家人工智能立法與政策發布現狀的基礎上，對人工智能治理的基礎、基本路徑及我國人工智能產業、政策與規制思路進行了全面和有益的探索。

·23.9萬字

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工業4.0：智能制造與治理革命

創新是引領發展的第一動力。建設創新型國家和實施創新驅動發展戰略是積極應對全球新一輪科技革命的重大戰略選擇。毫無疑問，工業4.0是當下變革時代的創新形態和創新產品。從蒸汽時代、電氣時代、信息時代到智能時代，技術的發展推動了時代的變革、治理的革命和社會的進步。智能平臺、智能工廠、智能產品、智能服務的不斷涌現將推動智慧企業、智慧政府和智慧社會的形成。在工業4.0中國版——《中國制造2025》的護航下，實現中國由制造大國駛向制造強國的轉變指日可待。

·25.3萬字

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人工智能創新啟示錄：技術前沿

本書為中國人工智能產業創新聯盟《智能之巔》叢書的技術分冊，重點聚焦人工智能的關鍵前沿技術，先對人工智能技術領域進行了概述，主要介紹核心及前沿領域的發展現狀和趨勢，并分析國內外人工智能發展戰略；之后深入介紹、分析支撐或影響人工智能產業發展的核心和前沿技術，如計算機視覺、智能語音語義、人工智能芯片等。本書適合人工智能、互聯網和計算機行業的從業人員和研究人員（技術崗位和非技術崗位），以及創投相關人員閱讀參考。

·24.4萬字

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可解釋人工智能導論

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎知識、理論方法和行業應用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數據驅動的人工智能系統決策機制，提出一種基于人機溝通交互場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方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發的穩定學習和反事實推理、基于與或圖模型的人機協作解釋、對深度神經網絡的解釋。第三部分為第6～10章，分別介紹可解釋人工智能在生物醫療、金融、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等領域的應用案例，詳細說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實際應用中發揮的積極作用。第11章對全書進行總結，并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰和未來發展趨勢。此外，本書的附錄給出可解釋人工智能相關的開源資源、中英文術語對照及索引，方便讀者進一步查閱。本書既適合高等院校計算機和信息處理相關專業的高年級本科生和研究生，以及人工智能領域的研究員和學者閱讀；也適合關注人工智能應用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學研究人士等閱讀。

·20.4萬字

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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就屬于后者。該技術源于自然語言處理領域，但也有別于一般的自然語言處理任務。文本情感分析面向的處理對象是社交媒體中產生的用戶評論文本，該文本的特點是帶有大量的用戶主觀情感信息，因此該技術的核心是通過自動分析評論文本來進行情感的理解。文本情感分析技術已有20余年的研究歷史，凝聚成了多項研究任務和實用技術，已應用于輿情分析、電子商務等領域，具有重大的社會價值和商業價值。本書介紹的知識點包括文本情感分析的基礎理論和資源、核心任務，以及上層應用三大部分。在文本情感分析的基礎理論和資源部分，該書將講述基于深度學習的情感表示方法，以及語料、詞典和相關評測等資源；在文本情感分析的核心任務部分，該書將講述文本情感分類、情感信息抽取、隱式情感、多模態情感等若干核心任務；在文本情感分析的上層應用部分，該書將講述觀點分析、情感文摘等典型應用。

·23.3萬字

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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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空間智能原理與應用

本書從空間信息處理角度出發，將人工智能領域的理論研究與專業實踐相結合，完整介紹人工智能方法及其在空間信息處理中的應用，不僅涵蓋人工智能領域的基礎概念與基本方法，而且探討知識圖譜、計算智能、新興機器學習、深度學習等前沿技術，同時介紹人工智能在地理文本大數據、遙感影像、激光點云等空間信息處理中的應用實例，具有較強的代表性和啟發性。本書可以作為高等院校空間信息與數字技術、遙感科學與技術等專業高年級本科生和研究生學習人工智能技術的教材，也可供計算機、電子信息、自動控制、地球測繪等領域從事空間信息智能處理工作的科技人員學習和參考。

·23.8萬字

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移動平臺深度神經網絡實戰：原理、架構與優化

這是一本講解怎么養大象，以及如何把大象裝進口袋里的實戰書。<br/>深度學習的出現和應用，把許多科幻小說中預言的機器智能變成現實，也助力計算機將海量數據處理能力轉化為更深層的解構、洞察和創造力，進而提供更加人性化的服務。在深度學習炸裂式發展的背后，是無數科研工作者對算法網絡的不斷改善和工程師們夜以繼日的努力，才將這些成果轉化為更多人觸手可及的力量。<br/>然而深度學習并不是一門程序語言或者一個編程框架，而是一個知識體系。對于有志進入這個領域發展的人來說，這個名詞所代表的數學知識和計算機技術，以及將這些概念轉化為應用所牽涉的框架和體系，恰如一只身軀龐大、威力無窮的大象。它的鼻子、耳朵、四肢、尾巴，每一處都飽含新知，每一處都值得細細琢磨。這很容易讓人感覺處處都要學習，無從下手，生出畏懼心來。

·20.9萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學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——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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人工智能

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