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本書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。本書作者和書中諸多人物或為師友或相熟相知，除了詳實的考證還有有趣的軼事。本書既適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對人工智能感興趣的大眾讀者作為入門的向導。

·16.7萬字

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代數大腦：揭秘智能背后的邏輯

本書英文版出版至今已近20年，但關于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認為大腦是類似于計算機的加工符號的機器）與聯結主義（認為大腦是并行運轉的大型神經網絡）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯結主義模型和符號加工模型在計算方面的優勢和劣勢，關注不同聯結主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設之間的關系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點在今天依然頻繁成為學術討論的焦點，并為認知科學、人工智能、深度學習等領域的未來研究指明了可能的方向。

·12.3萬字

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新智元：機器+人類=超智能時代

谷歌AlphaGO戰勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領地又邁進了偉大的一步。而“互聯網”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，本書是人工智能技術和產業狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一扇大門，不僅可以一窺百度大腦、訊飛超腦、中國大腦計劃究竟，更可以著名人工智能研究院院長等頂級專家大咖的技術解密作為對智能產業未來趨勢的參照。近百位學界、商界、技術界、產業界的專家，從機器人、機器人學習、智能汽車、智能醫療、認知科學、高性能計算和“AI”投資等不同視角，對人工智能和機器人產業進行評析。人類未來在AI時代將何去何從，超智能時代將引發社會更多思考。

·20.7萬字

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硅基物語·我是靈魂畫手：一本書講透AI繪畫

本書通過實踐案例操作，講述AI繪畫的生成步驟，展現了AI繪畫的魔法魅力。從歷史到未來，跨越百年時空；從理論到實踐，講述案例操作；從技術到哲學，穿越多個維度；從語言到繪畫，落地實戰演練。AI繪畫的誕生，引發了奇點降臨，點亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、風格、技術細節、多模態交互、AIGC等一系列講解。

·5.5萬字

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自然語言處理應用與實戰

本書系統介紹了自然語言處理及深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領域的相關知識。全書共15章，分為4個部分。第1部分是自然語言處理基礎，首先介紹自然語言處理的相關概念和基本技能，然后介紹詞向量技術和實現方法，最后介紹關鍵詞提取技術。第2部分是自然語言處理核心技術，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學習框架、FastText模型文本分類和基于深度學習的文本分類。第3部分是序列標注，介紹序列標注的具體應用，如HMM詞性標注和HMM命名實體識別等常見的自然語言處理應用場景。第4部分是預訓練模型，它在很大程度上促進了自然語言處理的發展，這部分內容關注預訓練模型的具體應用，如ALBERT的命名實體識別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。

·6萬字

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AI時代，學什么，怎么學

本書作者依托豐富的一線教育實踐以及對AI和當代教育的深入洞察，全面剖析了當下該如何正確且高效地使用AI工具提升學習與思考能力。作者從孩子需要具備的核心能力出發，探討了在AI時代，孩子們應如何抓住機遇、科學應對挑戰。同時，書中還詳細分析了孩子未來在學科選擇、專業方向、職業規劃、人生發展等方面的關鍵決策，為家長與孩子提供了寶貴的參考建議。

·8.4萬字

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機器學習（第2版）

機器學習是人工智能的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書涵蓋了機器學習和深度學習的基礎知識，主要包括機器學習的概述、統計學基礎、分類、聚類、神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、文本分析、分布式機器學習算法等經典的機器學習基礎知識，還包括卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、目標檢測、自編碼器等深度學習的內容。此外，本書還介紹了機器學習的熱門應用領域推薦系統以及強化學習等主題。本書深入淺出、內容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習題，供讀者鞏固所學知識。

·30.2萬字

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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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智能家居產品從設計到運營

本書根據作者多年互聯網和智能家居的從業經驗編寫而成，提出了智能家居產品的三原色模型，并逐步闡述了最好的智能家居產品需要滿足的三個條件：優越的技術、友好的用戶體驗和有效的市場策略。同時，從產品設計、用戶和行業參與者等多個角度分析了智能家居這一新興行業。此外，書中引用的一些國外的產品實例和分析問題的方法與模型，都能帶來很多啟發。

·8.1萬字

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分布式人工智能

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎知識以及相關進展，包括分布式人工智能簡介、分布式規劃與優化、多智能體博弈、多智能體學習和分布式人工智能應用。除此之外，由于本領域尚處于蓬勃發展階段，相關技術與應用層出不窮，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發展的相關預測，主要集中在：第一，更復雜和更大規模的分布式人工智能問題的研究和解決；第二，分布式人工智能的安全性，魯棒性和泛化性，這將極大地促進人們對于分布式人工智能問題的理解；第三，分布式人工智能的可解釋性，這將使得人類能夠理解算法的決策，為分布式人工智能的落地減少障礙。本書適合相關領域的從業者學習，也適合作為本領域研究者的案頭參考。

·22.7萬字

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機器學習的算法分析和實踐

本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書，適合初學者和有一定基礎的讀者。機器學習可以分成三大類別，監督式學習、非監督式學習和強化學習。三大類別背后的算法也各有不同。監督式學習使用了數學分析中函數逼近方法、概率統計中的極大似然方法。非監督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學習背后的數學部分來自概率、統計、數學分析以及線性代數等領域。雖然用到的數學較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學習的具體問題來掌握背后的數學原理。因為線性代數和概率理論使用較多，本書在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數的內容加以介紹，如果有需要的同學可以參考。另外，學習任何知識，動手練習加深理解的最新方法，所以本書的每一章都配備了習題供大家實踐和練習。

·7.4萬字

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人，倫理，機器人：一本孩子寫給孩子的書

本書圍繞“公平、隱私與保障、可靠與安全、包容、負責、透明”六個人工智能需要遵循的原則，詮釋當代青少年對負責任的人工智能的認識和思考。

·7.1萬字

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人工智能革命：開啟超級智能新時代

人工智能時代已經來臨，這項技術正在改變人類的認知和行為習慣，也對很多領域和行業造成了影響。本書共3篇，認知篇介紹了人工智能的理論知識與發展現狀，詳細講述人工智能與5G、物聯網、區塊鏈等技術的融合；價值篇主要講述了人工智能的價值，分析其為生活、社會、商業、醫療帶來的變革；場景篇從服務場景、工作場景、教育場景、營銷場景入手介紹人工智能的應用，為讀者提供應用指導。如今，人工智能已成為不可逆轉的趨勢。本書向讀者闡述與之相關的知識，并且告訴讀者應該如何跟上潮流。總之，本書是一本不可多得的實戰書，不僅具備很強的可操作性，還具備一定的前沿性，是讀者提升技術能力的必備工具。

·9.4萬字

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共生：4.0時代的人機關系

未來贏家是那些利用機器的力量獲得優勢的人。工作場所的主導是人還是機器？在自動化這場游戲中，機器是助人完成任務，還是取代人類崗位？我們將如何以共生方式與機器一起工作？世界頂級公司又是如何在這種非常特殊的關系中蓬勃發展的？《共生：4.0時代的人機關系》使用不同的全球化組織的案例，探討了機構、公司、個人和教育提供者將如何在發展變化過程中與新技術無縫集成，為智能自動化、人工智能和機器人技術驅動的未來描繪了圖景。

·12.9萬字

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虹膜識別關鍵技術的研究與應用

本書首先介紹了虹膜識別技術相關的概念和應用，重點對虹膜定位、眼瞼和眼睫毛檢測、虹膜特征提取等虹膜識別關鍵技術進行了研究，提出了相應的算法。研究了如何從虹膜特征中提取密鑰，并將密鑰與高級加密標準AES結合應用于圖像加密。

·5.5萬字

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AI速成課：從AI編程到構建智能軟件

本書從基礎知識入手，詳細講解通過強化學習和深度學習構建AI系統所需的一切，并通過5個完整的項目實例，循序漸進展示如何使用最佳、最簡單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構建智能軟件。具體內容包括AI工具包、Python基礎、AI基礎技巧、你的第一個AI模型、銷售和廣告中的AI、Q學習、物流行業中的AI、人工大腦、自動駕駛車輛中的AI、商業中的AI、深度卷積Q學習、游戲中的AI。

·13萬字

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圖分析與圖機器學習：原理、算法與實踐

本書向數據科學家、數據工程師、架構師和業務分析師展示了如何使用領先的圖數據庫模型TigerGraph，目標是向讀者介紹圖數據結構、圖分析和圖機器學習的概念、技術和工具。三位作者介紹了涵蓋多種當代業務需求的真實使用案例。讀者將探索從互聯數據中獲取價值的三階段方法：連接、分析和學習。幾乎每章的開頭都列出了對應的三個方面的目標：學習圖分析和機器學習的概念；用圖分析解決特定問題；了解如何使用GSQL查詢語言和TigerGraph圖平臺。

·12.5萬字

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AI新個體：用DeepSeek重塑一人公司

這是一本寫給普通人的個人成長和財富增長指南。兩位作者從自身經驗出發，講述如何在AI工具的幫助下，實現“一個人活成一家公司”的夢想。從用AI語音寫作完成日更文章，到用AI設計海報、制作課程，再到將AI融入營銷和推廣，作者以DeepSeek等AI工具為例，總結了如何在各類工作和學習場景中，借助AI來完成認知升級和個人能力的提升。本書適合職場人、學生、自由職業者等各類讀者閱讀，致力于幫助讀者借助AI的力量抓住更多機會，創造更多價值，開辟人生新的可能。

·6.4萬字

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深度學習與目標檢測（第2版）

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。本書側重對卷積神經網絡的介紹，而深度學習的內容不止于此。所以，作者將深度學習分為有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、人臉識別、語音識別、生成對抗網絡和AlphaGo等應用場景歸入不同的類別，并分別對其原理進行了概括性的講解。

·12.6萬字

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情感分析進階

本書包括五個部分：第一部分介紹文本情感分析的研究背景、研究現狀和基礎技術；第二部分從內容語義理解的角度出發，介紹基于隱式表達的諷刺檢測技術；第三部分從用戶個性化建模的角度出發，介紹多輪對話中的情緒分析技術；第四部分介紹小樣本場景下的立場檢測解決方案；第五部分介紹對抗攻擊場景下的情感分類防御技術。

·11.9萬字

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