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本書由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實踐，內容涉及從基礎原理到前沿應用，為讀者提供了一個系統的認知框架。本書從生成式AI技術的基礎工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應用，詳細介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關知識。書中結合開源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業的實際應用，并探討了其在高速發展過程中所面臨的倫理和隱私風險。本書適合對生成式AI感興趣的讀者閱讀，無論你是初學者還是有一定編程基礎的人士，都能從中獲得寶貴的知識和經驗。對于零編程基礎的讀者，本書提供了跳過代碼實現的理論學習路徑。

·11.7萬字

十堂極簡人工智能課

從人臉識別到AlphaGo，從無人駕駛到全球經濟管理，人工智能作為21世紀極有潛力的一門技術，已經全面滲透了我們的生活，也徹底改變了我們的行為方式。如今，我們既離不開人工智能，也無法擺脫它對我們生活的影響。那么，這門技術到底是如何發展起來的？人工智能背后的運行邏輯是什么？它會讓我們的生活變得更好，還是會帶來更多的問題？我們每個人的工作是否終將被人工智能所取代？作為一部幾乎沒有門檻的人工智能入門作品，本書審視并回答了上述問題。讀完之后，你將對人工智能形成一套完整且系統化的認知。

·6.7萬字

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人工智能簡史

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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生成式人工智能

ChatGPT一經問世，在全球范圍內引起巨大轟動，GPT-4接入未來辦公軟件更是讓人震驚，而且技術正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以這些技術為代表的生成式人工智能（AIGC）是否為新一輪的技術革命？它到底能做什么，具有哪些優勢和場景應用趨勢？面對新技術，未來商業的機會在哪里，對我們個人又有著什么樣的影響？……這些問題對于我們理解當下，面向未來都十分重要。本書基于作者的專業背景和長期實踐，系統介紹生成式人工智能的內在邏輯與應用，并將其與產業發展，理論和實際相結合，幫助讀者從本源了解生成式人工智能，結合未來趨勢和發展為讀者指明方向。

·10.8萬字

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TensorFlow技術解析與實戰

TensorFlow是谷歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方面。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。本書深入淺出，理論聯系實際，實戰案例新穎，基于zui新的TensorFlow1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。

·11.8萬字

深度學習：導讀手冊

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者，親歷了深度學習在20世紀70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數據和不斷增強的計算能力，終于在神經網絡算法上取得重大突破，實現了人工智能井噴式的發展。作為深度學習領域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現了深度學習的發展、演變與應用，首次以親歷者視角回溯了深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預測了智能時代的商業圖景。

·5530字

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因果推斷：基于圖模型分析

本書對因果推斷相關知識進行了系統、全面的介紹，為便于學習，對大多數知識點都進行了詳細的推導說明。

·22萬字

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深度學習：卷積神經網絡從入門到精通

本書專注討論深度學習中應用非常廣泛的模型——卷積神經網絡，該模型特別適用于圖像分類和識別、目標分割和檢測以及人工智能游戲方面，受眾對象包括計算機、自動化、信號處理、機電工程、應用數學等相關專業的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對卷積神經網絡進行由淺入深的分類描述，依次包括：現代雛形、突破模型、應變模型、加深模型、跨連模型、區域模型、分割模型、特殊模型、強化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預備知識的基礎上逐步展開的，既方便讀者入門學習，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

人工智能與計算生物的未來

這是一本探討人工智能與生物技術的融合顛覆傳統醫療，并會對未來藥物研發產生重大影響的書。作者憑借其在生物科學方面的專業背景，以及在生物技術和制藥行業的從業經驗，為讀者呈現了對于醫療科技這一前沿領域的深刻見解。書中首先概述了數據科學方法的興起以及生物學領域的范式轉變，這一轉變催生了計算生物學的革命，即通過計算機模擬進行生物實驗和藥物研發。作者詳細介紹了人工智能和深度學習領域的重大突破，并探討了這些技術在醫學中的廣泛應用，包括DeepMind開發的AlphaFold如何使用深度學習模型預測蛋白質結構。書中還重點總結了生物技術領域的創新突破，尤其是基因編輯和CRISPR-Cas9在藥物開發中的應用。此外，作者還闡述了谷歌、臉書等科技巨頭對這一領域的布局，提供了一份關于醫學人工智能創業的概覽，揭示了投資如何塑造制藥行業。無論是對科技和醫療感興趣的普通讀者，還是風險投資行業和政府的決策者，都能從這本書中得到啟發。這本書闡明了技術驅動的醫學所面臨的機遇，也指出了它所面對的障礙和挑戰。但無論如何，我們即將進入一個新的由生物技術驅動的科技時代。

·18.6萬字

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機器學習基礎：從入門到求職

本書是一本機器學習算法方面的理論+實踐讀物，主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章，主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程，最后結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型，包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型，每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型，包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類，每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式，包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入，同樣給出了詳細的理論推導和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經網絡模型，其中，詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用；深度神經網絡模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。

·12.3萬字

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圖解大模型：生成式AI原理與實戰

本書全程圖解式講解，通過大量全彩插圖拆解概念，讓讀者真正告別學習大模型的枯燥和復雜。全書分為三部分，依次介紹語言模型的原理、應用及優化。第一部分理解語言模型（第1~3章），解析語言模型的核心概念，包括詞元、嵌入向量及Transformer架構，幫助讀者建立基礎認知。第二部分使用預訓練語言模型（第4~9章），介紹如何使用大模型進行文本分類、聚類、語義搜索、文本生成及多模態擴展，提升模型的應用能力。第三部分訓練和微調語言模型（第10~12章），探討大模型的訓練與微調方法，包括嵌入模型的構建、分類任務的優化及生成式模型的微調，以適應特定需求。本書適合對大模型感興趣的開發者、研究人員和行業從業者。讀者無須深度學習基礎，只要會用Python，就可以通過本書深入理解大模型的原理并上手大模型應用開發。書中示例還可以一鍵在線運行，讓學習過程更輕松。

·16.4萬字

虛擬人：人類新物種（2021版）

人類軀體死亡，思維是否有可能繼續存在，從而實現思維不朽？思維克隆人、網絡人等虛擬人將如何顛覆人類對“我”的定義？利用思維克隆技術，我們能否重新構建所愛之人的記憶、行為方式以及人格特征？思維克隆人和其生物學原型有著怎樣的區別？未來，我們該如何界定思維克隆人的社會地位和法律地位？毫無疑問，思維克隆人的出現將會對傳統人類社會產生深刻的哲學影響、社會影響、法律影響以及倫理影響，人類傳統社會將被徹底顛覆。那么，作為人類的我們該如何應對這些問題？如何“給思維克隆人一個說法”？元宇宙概念大爆發，虛擬人成為最受入局者關注的切入點，瑪蒂娜·羅斯布拉特《虛擬人》一書將幫助你全面了解虛擬人，了解人類未來與自己的虛擬人分身共生的未來！

·20.1萬字

心智的10大模型

如今，人工智能的迅速發展給人們的日常生活和工作帶來了巨大的影響。要想讓人工智能朝著人類智能的方向持續邁進，我們就應該讓我們創造的硅基大腦像人類大腦一樣有感知、有記憶、有決策、有行動。問題的難點在于，人類大腦由約1000億個神經元構成，神經元間交流復雜，大腦掌管認知、意識，影響我們生活的方方面面。我們如何破解如此龐大的復雜系統的運行機制呢？在《心智的10大模型》中，計算神經科學家格蕾絲·林賽深入探討了數學模型在理解大腦中的關鍵作用。書中通過10個數學模型，從單個神經元到復雜的神經環路，再到整個大腦的行為控制，逐步展示了數學工具如何幫助科學家理解和描述大腦的決策、感覺處理、記憶等過程。本書不僅是一部科學史，也是一本前沿的神經科學指南，為讀者呈現了神經科學與數學、計算機科學的跨學科融合，啟發讀者思考大腦建模與心智建模之間的關系及其未來的發展方向。

·19.9萬字

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樹莓派創客：手把手教你搭建機器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進地介紹使用樹莓派玩轉機器人的必備軟硬件知識與技術。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構建樹莓派項目。本部分學會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機器人操作系統ROS的使用，同時兼顧PC和手機操作，為讀者玩轉機器人提供更多的趣味場景。本書的特點是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強，適合對樹莓派及機器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

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AI：人工智能的本質與未來

人工智能并不是一個新鮮的概念，自提出到現在已經有半個多世紀的時間，期間經過了跌宕起伏的發展歷程。作者從專業的角度，深入淺出，梳理了人工智能發展的歷程，其經歷的不同階段概況，如今最前沿的發展現狀以及面臨的困境，并探討了其未來發展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進化史。作者瑪格麗特·博登具有深厚的跨學科背景，她將心理學、醫學、哲學等領域的知識融會貫通，與自己對人工智能的研究相結合，生發出獨特而深刻的洞見，被譽為“人工智能領域的女性女人”。

·9萬字

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大模型項目實戰：Agent開發與應用

這是一本面向初中級讀者的Agent學習指南，作者既是資深的AI技術專家，又是經驗豐富的項目導師，融合作者親身實踐、培訓反饋與官方資源，為Agent使用者和開發者提供了快速上手的實用指導。本書從基礎知識、操作和應用開發3個維度循序漸進地講解Agent實戰技巧，分為三篇：基礎篇（1~2章）：介紹Agent定義、發展歷程、常用開源技術、主要組件等基礎知識和開發環境的搭建過程。應用篇（3~6章）：從通用型、任務驅動型、輔助開發型和檢索增強型4大類，通過AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類型，詳細描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。開發篇（7~16章）：展開分析10個不同場景的Agent應用開發實例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應用的開源Agent開發框架為基礎，針對每個框架各講解一個開發案例。另一方面，通過案例介紹Agent開發過程中關鍵的Function-calling特性及大語言模型開發技術。此外，對基于CogVLM2的多模態模型應用開發，也提供詳細的案例演示。

·7.2萬字

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機器學習中的數學修煉

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數學海洋中擷取機器學習研究人員最為必須和重要的數學基礎。內容主要包括：微積分（含場論）、數值計算和常用最優化方法、概率論基礎與數理統計、線性代數等。在下篇中，將選取機器學習中最為常用的算法和模型進行講解，這部分內容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網絡和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經網絡等）和聚類算法（包括K均值和EM算法等）等話題。

·22.2萬字

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人工智能的神話或悲歌

本書稿是一本科技哲學的文集，多數是關于人工智能問題的，但不限于人工智能，也涉及基因編輯，還有一篇討論“宇宙社會學”——劉慈欣設想的一個存在于科幻中的理論，雖然不是被承認的學科，但其中包含重要的現實意義。主要論文有：《一個反存在的存在論問題》，《近憂遠慮：人工智能的倫理學和存在論分析》，《人工智能的自我意識何以可能？》，《人工智能會是一個要命的問題嗎？》，《是人的問題還是人工智能的問題？——回應博古睿研究院（BerggruenInstitute）關于人工智能的問題》，《完美是最好的嗎？》，《人類可能會死于好事而不是壞事》，《最壞可能世界與“安全聲明”——來自的問題》，《未來的合法限度》，《要命的不是人工智能統治世界,而是人可能先亡于它創造的一切好事》等。書稿較為集中探討了現代人工智能的區分、本質、危險、可能的解決辦法等問題，具有前沿學術價值。

·11.3萬字

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從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

·12.8萬字

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智能控制

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共11章。主要內容為：專家控制的基本原理和應用；模糊控制的基本原理和應用；神經網絡控制的基本原理和應用；遺傳算法及其應用和迭代學習控制方法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題。

·12.6萬字

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