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《人工智能簡史》全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。第2版中每章都有新增內容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業性、思想性和趣味性，既適合缺少專業背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。

·18.3萬字

人機共生

智能時代洶洶來襲，未來99%的人當真會成為無用階層，只要極少數人才會成為超級人類？當智能機器越來越自主、越來越聰明，人類還能干什么？當“省錢的弗蘭肯斯坦”來臨，誰是不會被機器替代的人？哪些工作是機器無法做到的？人類和機器會和諧共處嗎？《人機共生》正是為應對這些問題而作，本書獨家揭秘智能時代人類勝出的5大策略，讓機器做機器做的事，讓人做人做的事，人類與智能機器共同工作、共同增強。如果你對機器侵蝕人類工作的現狀備感憂慮，那么《人機共生》就是對癥良藥，此書會告訴你，人類會在哪些工作領域勝出智能機器。《人機共生》兩位作者托馬斯·達文波特和茱莉婭·柯爾比前瞻性地指出，人類會強化智能機器，而不是被它們取代，機器會幫人類更好、更快地完成工作，所以不應該將其看作是需要打敗的敵人，而是合作伙伴。人類和機器能否和諧共處，選擇在于我們。

·18.3萬字

制造業大模型的構建與實踐

本書分兩篇，為讀者提供基于制造業視角的大模型理論與應用指南。基礎篇深入大模型理論層面，主要介紹大模型的基礎知識、構建路徑、價值對齊策略，同時涉及多模態與AIGC技術、提示詞工程的相關知識。應用篇則聚焦于大模型的實踐應用層面，主要講解垂直制造領域微調、RAG等構建技術，AIAgent的原理與應用，以及大模型壓縮與部署策略，并且通過具體案例來展示大模型在工業制造及設備運維等方面的應用，最后對大模型進行總結與展望。

·18.3萬字

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人工智能：智能制造

本書從人工智能技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智能技術在產品設計與制造中的應用，也就是智能制造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計優化等智能設計技術、設計理性知識建模和復雜產品研制工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智能裝配序列規劃和制造過程智能計算等智能生產與制造技術，并結合具體示例介紹了相關技術方法的應用。本書可以作為高等院校機械、信息、自動化等專業的教材，也可以作為與智能制造技術相關的廣大工程技術人員的參考用書。

·18.2萬字

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AI原生應用開發：提示工程原理與實戰

本書結合AI原生應用落地的大量實踐，系統講解提示工程的核心原理、相關案例分析和實戰應用，涵蓋提示工程概述、結構化提示設計、NLP任務提示、內容創作提示、生成可控性提示、提示安全設計、形式語言風格提示、推理提示和智能體提示等內容。本書的初衷不是告訴讀者如何套用各種預設的提示模板，而是幫助讀者深入理解和應用提示設計技巧，以找到決定大語言模型輸出的關鍵因子，進而將提示工程的理論知識應用到產品設計中。本書適合AI原生應用開發領域的從業者和研究人員，以及人工智能相關專業的教師和學生閱讀。

·18.2萬字

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人工智能應用基礎

本書首先從人工智能的定義講起，就人工智能的早期歷史、思維和智能的內涵、新千年人工智能的發展進行了簡要論述。第二部分詳細講述了人工智能中的知識表示、機器學習、神經網絡與深度學習、智能語音技術、計算機視覺、自然語言處理和知識圖譜技術等基礎知識，并通過人工智能在醫療、交通、生活、金融、零售、安防中的經典的成功應用案例讓讀者更好的了解人工智能技術的發展和我們生活的關切度。最后對人工智能的未來進行了展望，提出人工智能背景時代下大學生就業和創業前景和機遇，幫助大學生應對人工智能背景下的職業規劃。形成一個融理論教學、科學訓練、創新實踐為一體的過程化的人工智能課程體系和協同培養機制，使所培養的人才在基礎知識、專業知識、實踐能力、創新能力、倫理道德以及科學與職業素質等方面得到全面均衡的發展。

·18.2萬字

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設計深度學習系統

本書主要從軟件開發者的角度探討如何構建和設計深度學習系統。作者首先描述一個典型的深度學習系統的整體，包括其主要組件以及它們之間的連接方式，然后在各個單獨的章節中深入探討這些主要組件。對于具體介紹的章節，會在開始時討論需求，接著介紹設計原則和示例服務/代碼，并評估開源解決方案。通過閱讀本書，讀者將能夠了解深度學習系統的工作原理，以及如何開發每個組件。本書的主要讀者對象是想要從事深度學習平臺工作或將一些人工智能功能集成到產品中的軟件工程師。

·18.1萬字

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規則時代：虛擬現實、人工智能和區塊鏈構建的游戲化未來

將來，電影《頭號玩家》將成為現實。人類將花費越來越多的時間在類似游戲那樣的虛擬空間中生活，形成一個由游戲規則形成的虛擬世界。虛擬現實技術將成為進入這個虛擬世界的入口，人工智能技術成為構建虛擬世界與現實世界共同運行的規則基礎，機器人將負責在人工智能指揮下成為執行AI規則的執行者，負責現實世界大部分功能的正常運轉。換言之，未來的社會結構將由虛擬和現實共同組成，現實世界是基礎，但虛擬世界將會是人們活動的主要空間。期待這樣的未來嗎？

·18.1萬字

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AIGC驅動工業智能設備：系統設計與行業實踐

（1）AI與AIGC基礎知識：從基礎入手，深入講解AI技術的基本概念和原理。通過通俗易懂的講解和示例，幫助讀者建立堅實的理論基礎，為后續章節的深入學習打下良好基礎。（2）智能設備上的AIGC系統設計：詳細介紹AIGC技術在實際應用過程中的各種功能設計和實現方法。內容涵蓋算法選擇、模型訓練、系統集成等各個環節，通過豐富的技術細節和設計策略，幫助讀者全面掌握AIGC技術的應用要點。（3）AIGC關鍵工業領域的應用：深入剖析具體的案例，展示AIGC技術在不同工業領域中的實際應用。通過分析成功應用案例中的挑戰和解決方案，提供實戰經驗，便于讀者在實際工作中更好地應用AIGC技術。

·18萬字

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自然語言處理技術：文本信息抽取及應用研究

信息抽取的目的是從海量互聯網文本信息中抽取結構化知識，是知識圖譜自動化構建、更新的基礎，為信息檢索、推薦系統、智能問答等諸多研究領域提供底層知識推理支撐并取得了重大突破，是推動人工智能技術由感知走向認知的關鍵要素，具有重要的研究意義和實用價值。本書梳理了命名實體識別、關系抽取、事件抽取等相關研究方向的知識資源、基礎理論和實踐應用，詳細介紹了實體關系聯合抽取、弱監督關系抽取、基于遷移學習的關系抽取、多實例聯合事件抽取、基于因變量的事件模板推導等前沿理論研究，并以領域知識圖譜、事理圖譜等為例，詳細介紹了信息抽取在圖譜構建中的應用。最后本書對信息抽取進行了總結和未來研究方向展望。

·18萬字

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機器學習中的統計思維（Python實現）

機器學習是人工智能的核心，而統計思維則是機器學習方法的核心：從隨機性中尋找規律性。例如，利用損失最小化思想制定學習策略，采用概率最大化思想估計模型參數，利用方差對不確定性的捕捉構造k維樹，采用貝葉斯公式構建分類決策模型，等等。只有樹立正確的統計思維，才能準確高效地運用機器學習方法開展數據處理與分析。本書以統計思維的視角，揭示監督學習中回歸和分類模型的核心思想，幫助讀者構建理論體系。

·18萬字

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用ChatGPT輕松玩轉機器學習與深度學習

本書共14章，主要內容包括探索性數據分析、有監督學習（線性回歸、SVM、決策樹等）、無監督學習（降維、聚類等），以及深度學習的基礎原理和應用等。

·18萬字

Python機器學習入門與實戰

本書以零基礎講解為特色，用實例引導讀者學習，深入淺出地介紹Python機器學習的相關知識和實戰技能。全書共17章，分為5篇。第Ⅰ篇為機器學習入門篇，包含第1章，主要介紹機器學習的概念、機器學習研究的主要任務、如何選擇合適的算法及機器學習研究問題的一般步驟等；第Ⅱ篇為工具模塊使用篇，包含第2~4章，主要介紹數組計算NumPy、數據分析Pandas、圖形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇為專業技能提升篇，包含第5~13章，主要介紹算法綜述、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、AdaBoost、線性回歸、k-means、PCA等；第Ⅳ篇為深度學習延伸篇，包含第14章，主要介紹卷積神經網絡；第Ⅴ篇為項目技能實戰篇，包含第15~17章，主要介紹驗證碼識別、答題卡識別、機器學習簡歷指導等。同時，本書隨書贈送了大量相關的學習資料，以便讀者擴展學習。本書適用于任何想學習Python機器學習的讀者。無論讀者是否從事Python相關工作，是否接觸過Python，均可通過學習本書快速掌握Python機器學習的開發方法和技巧。

·17.9萬字

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深度學習實戰：基于TensorFlow 2和Keras（原書第2版）

本書簡潔地介紹了現代神經網絡、人工智能和深度學習技術，專門為軟件工程師和數據科學家設計。第1章逐步介紹神經網絡的基礎知識。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點介紹回歸。第4章介紹卷積神經網絡及其在圖像處理中的應用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級應用。第6章重點介紹生成對抗網絡。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴展。第9章介紹自動編碼器。第10章深入研究無監督學習模型。第11章重點介紹強化學習。第12章介紹AutoML。第13章介紹用于移動設備和物聯網的TensorFlow的基礎知識。第14章討論了云環境以及如何利用它來訓練和部署模型。第15章討論了深度學習背后的數學。第16章介紹TPU。本書內容豐富，易于理解，示例具有代表性，是學習深度學習的絕佳指南。

·17.9萬字

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如何教人工智能說人話？

AI的本質是什么？自然語言和人工語言的區別在哪里？ChatGPT究竟是人工智能發展道路上的里程碑，還是某種誤入歧途的“假AI”？我們不許諾美麗空洞的AI前景，而是告訴讀者，未來的AI之路到底有多少激流險灘——對于統計學工具與硬件升級的片面崇拜，對于智能科學基本原理的蔑視，是目前AI研究的大危機。在我們看來，萬眾期待的ChatGPT，只是新時代的“牛頓煉金術”。

·17.8萬字

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人工智能：改變未來的顛覆性技術

本書結合國內外人工智能的發展和zui新應用技術，在概述人工智能的定義及發展的基礎上，系統地講解了人工智能站上風口、人工智能給可穿戴設備插上翅膀、人工智能是智能家居的目標、人工智能決定機器人的未來、人工智能是“工業4.0”之魂、人工智能正在重塑人類的生產生活等內容。本書在寫作上力求保證科學性、先進性和可讀性，內容新穎、通俗易懂，適合從事發展規劃、金融投資、戰略研究、企業管理等領域的人員及對人工智能有興趣的讀者閱讀。

·17.7萬字

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人工智能初學者指南

“達人迷”圖書是暢銷歐美近30年的經典書系，得到了億萬初學者的認可。本書秉承了“達人迷”系列圖書一貫的優點，既簡潔易懂又能夠廣泛地帶領讀者了解并學習到人工智能相關的知識要點。2017年被稱為“AI應用的元年”，這意味著人工智能正在迎來技術的革命，同時也在吸引著越來越多的人才進入。如何緊跟時代的步伐，跨入AI新紀元，變得愈加重要。本書由淺入深地帶領讀者揭開人工智能神秘的面紗，涉及算法、軟硬件、自動化、AI醫療、數據分析、機器學習、深度學習、機器人、無人機、自動駕駛汽車、AI寒冬、太空中的AI等熱點話題，同時以事實依據破除AI炒作，幫你清楚地認知真實的人工智能。本書內容深入淺出，適合人工智能初學者、對人工智能感興趣的讀者、普通高校學生以及想要在該領域投資或想轉行進入人工智能領域的讀者閱讀。

·17.7萬字

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區塊鏈技術及應用

本書系統詳實地介紹了區塊鏈技術和應用，主要包括三大部分內容：由淺入深地介紹了區塊鏈技術緣起、演進過程、技術原理和發展趨勢；分享并解析了落地應用案例，以華為云區塊鏈服務為例示范了區塊鏈應用實踐的過程；分析探究了區塊鏈的價值、未來發展趨勢以及有關區塊鏈的其他問題，為區塊鏈應用的開發和創新提供多視角的思路。本書的目標讀者是所有想充分了解區塊鏈技術和應用的人群。本書既包含區塊鏈基礎知識，又有對區塊鏈應用場景以及發展趨勢的探究，可以幫助非專業人員系統地了解區塊鏈；同時，本書也有對一些技術原理、算法和應用實踐的討論，期望幫助開發工程師更加快速、深入地投入區塊鏈的開發工作當中。

·17.7萬字

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未知環境中移動機器人自定位技術

本書以未知環境中移動機器人導航控制中自定位技術作為研究內容，對未知環境中移動機器人自定位技術的基本原理、典型技術和研究進展進行了比較詳細的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關研究成果。本書共分八章，重點介紹了內外部定位傳感器誤差分析、復雜地形下的航跡推測、動態環境中基于環境感知的自定位、未知數據關聯下基于概率技術的并發建圖與定位等方面的研究進展，意在推動認知科學、模式識別等學科的前沿問題的研究，對提高探測移動機器人導航控制中的自定位技術水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計算機科學與技術、智能科學與技術、自動化等專業的研究生或高年級本科生的專業基礎課輔助教材，亦可供廣大從事智能機器人、人工智能、智能控制和智能系統研究、設計、應用和開發領域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬字

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深度學習與信號處理：原理與實踐

本書分析研究了深度學習相關的網絡模型，以及不同網絡模型的算法結構、原理與核心思想及實戰案例。主要內容涉及人工神經網絡、模糊神經網絡、概率神經網絡、小波神經網絡、卷積神經網絡及其擴展模型、深度生成對抗網絡及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網絡及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網絡結構、原理與方法。通過深度學習網絡在信道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特征提取與識別、缺陷早期診斷等領域中的應用案例，為讀者提供應用深度學習網絡解決具體問題的思路和方法。本書適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、大數據科學等相關學科專業的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業博士、碩士研究生的參考書。

·17.6萬字

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人工智能

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人工智能簡史（第2版）

人機共生

制造業大模型的構建與實踐

人工智能：智能制造

AI原生應用開發：提示工程原理與實戰

人工智能應用基礎

設計深度學習系統

規則時代：虛擬現實、人工智能和區塊鏈構建的游戲化未來

AIGC驅動工業智能設備：系統設計與行業實踐

自然語言處理技術：文本信息抽取及應用研究

機器學習中的統計思維（Python實現）

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Python機器學習入門與實戰

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深度學習與信號處理：原理與實踐