不朽情缘怎么改版了

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學習的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學習平臺和AutoML平臺負責人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

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智能計算：原理與實踐

本書面向人工智能學科的前沿領域，系統地討論了智能計算的原理與實現，比較全面地反映了智能計算研究和應用的最新進展。書中涵蓋了支持向量機、混沌計算、蟻群算法、DNA計算、DNA遺傳算法、人工免疫系統、螢火蟲算法、蝙蝠算法、蛙跳算法、魚群算法和其他一些算法及應用。全書提供了大量的實用案例，重點強調實際的應用和計算工具，這些對于智能計算領域的進一步發展是非常有意義的。本書取材新穎、內容系統、深入淺出、材料豐富，理論密切結合實際，具有較高的學術水平和參考價值。本書可作為人工智能、信息與通信工程、儀器科學與技術、計算機科學與技術等相關領域的科研人員及工程技術人員的參考書，也可作為研究生和高年級本科生開闊視野、增長知識的閱讀材料。

·20.4萬字

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深度學習

本書初定五個章節，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應的正則化技術。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經網絡及其各種改進。第四章介紹反饋神經網絡及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網絡如何與強化學習技術融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領域。

·20.4萬字

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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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計算機視覺中的深度學習

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優勢，但其發展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機視覺的結合日益緊密，基于深度學習研究計算機視覺成為一個新方向。深度學習的特點是層次化的特征提取、規模更大、數據更多、計算更復雜。本書從介紹計算機視覺的任務入手，總結從傳統手工提取特征方法到深度學習的發展歷程。然后，針對不同層次的計算機視覺任務，結合作者團隊近年來的研究成果，以及部分學界公認的里程碑式成果，從理論層面論述深度學習在具體計算機視覺任務中的應用。本書作者來自北京郵電大學長期從事多媒體技術教學和研究的一線教師。本書適合從事圖像和視頻的處理和理解的研究人員、相關領域軟件開發人員或研究生閱讀。

·20.3萬字

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自適應和反應式機器人控制：動態系統法

本書主要介紹如何通過動態系統學習控制律，從而使機器人具備實時反應能力。本書首先介紹機器人學習數據的收集方法，然后重點講解使用動態系統學習控制律的核心技術，使用動態系統進行軌跡規劃的方法，以及使用動態系統進行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應用示例，包括機械臂、擬人手和仿人機器人的全身控制等。本書要求讀者熟悉關于機器人控制的基礎知識，并熟悉機器學習、統計、優化以及動態系統等相關內容，適合作為高等院校機器人控制方向的研究生課程教材，也適合相關領域的技術人員參考。

·20.3萬字

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現代推薦算法

本書深入全面地講解了現代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統的基本概念及工作環節。在模型篇中，除了梳理推薦系統的發展史，本書還重點講解面向工業實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統的算法基礎；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術原理和用戶心理出發，解釋一些常見決策背后的依據，從而幫助讀者從執行層面進階到決策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

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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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大語言模型：基礎與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。首先，本書介紹了人工智能領域的進展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構、Transformer、預訓練目標和解碼策略、上下文學習和輕量級微調、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內容；最后，討論了語言模型對環境的影響。本書內容全面、系統性強，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。

·20.1萬字

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人工智能

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深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺

智能計算：原理與實踐

深度學習

可解釋人工智能導論

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自適應和反應式機器人控制：動態系統法

現代推薦算法

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