玩财神捕鱼输了30万

《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

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造神：人工智能神話的起源和破除

未來學家們堅持認為人工智能很快就能打敗最聰明的人類。在超智能機器面前人類還有什么希望呢？但是我們實際上并不在發展智能機器的正確道路上，而且我們甚至都不知道這條路有可能在哪。最前沿的人工智能研究者和科技企業家破除了人們對人工智能的迷信，超人類智能并非觸手可及，恰恰相反地，這種科技自大甚至會阻撓我們的創新之路。

·14.9萬字

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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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大模型應用開發：動手做AI Agent

人工智能時代一種全新的技術——Agent正在崛起。這是一種能夠理解自然語言并生成對應回復以及執行具體行動的人工智能體。它不僅是內容生成工具，而且是連接復雜任務的關鍵紐帶。本書將探索Agent的奧秘，內容包括從技術框架到開發工具，從實操項目到前沿進展，通過帶著讀者動手做7個功能強大的Agent，全方位解析Agent的設計與實現。本書最后展望了Agent的發展前景和未來趨勢。本書適合對Agent技術感興趣或致力于該領域的研究人員、開發人員、產品經理、企業負責人，以及高等院校相關專業師生等閱讀。讀者將跟隨咖哥和小雪的腳步，踏上饒有趣味的Agent開發之旅，零距離接觸GPT-4模型、OpenAIAssistantsAPI、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技術，見證Agent在辦公自動化、智能調度、知識整合以及檢索增強生成（RAG）等領域的非凡表現，攜手開啟人工智能時代的無限可能，在人機協作的星空中共同探尋那顆最閃亮的Agent之星！

·14萬字

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智能體設計指南：成為提示詞高手和AI Agent設計師

對于我們每個普通人而言，核心的AI能力不是寫作不是繪畫，也不是編碼，而是AIAgent設計！這是一本能幫助每個人輕松構建從提示詞編寫到AIAgent設計完整知識體系的實戰指南，由LangGPT社區的的創始人等幾位國內提示詞編寫和AIAgent設計領域的領軍人物撰寫，得到了硅基流動創始人袁進輝、潤米咨詢創始人劉潤、通往AGI之路創始人AJ等眾多行業專家的高度評價。設計AIAgent，提示詞是關鍵。本書首先詳細介紹了提示詞的原理、編寫提示詞常用的6種方法，以及被奉為圭臬的結構化提示詞方法論，旨在為讀者深入使用各類AI助手和設計AIAgent打下堅實基礎。然后系統講解了AIAgent的工作原理、主流平臺、設計模式、設計方法和流程，配有大量案例和最佳實踐。

·21.3萬字

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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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智能化未來：“暴力計算”開創的奇跡

《智能化未來:“暴力計算”開創的奇跡》是全面深入剖析智能化信息技術的著作。作者將歷史文明視角、哲學思考、科學與技術分析、創新思維等內容有機結合在一起，既高屋建瓴又深入本質，論之有據、語言風趣易懂而又不失嚴謹，對信息技術提出了獨特的、系統的、深刻的理念與看法，揭示出了信息技術發展的客觀本質規律與趨勢，以及對人類文明的顛覆性影響。《智能化未來:“暴力計算”開創的奇跡》適合高校師生、科技與社科學術研究人員、信息技術相關產業從業人員以及政府產業主管部門相關人員閱讀。

·18.8萬字

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大模型實戰：微調、優化與私有化部署

本書深入淺出地介紹了現代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技術，從對話機器人的發展歷程和人工智能的理念出發，詳細闡述了大模型私有化部署過程，深入剖析了Transformer架構，旨在幫助讀者領悟大模型的核心原理和技術細節。本書的講解風格獨樹一幟，將深奧的技術術語轉化為簡潔明了的語言，案例敘述既嚴謹又充滿趣味，讓讀者在輕松愉快的閱讀體驗中自然而然地吸收和理解AI知識。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識轉化為手頭的實際技能。本書不僅理論知識豐富，實戰案例更能幫助讀者在專業領域內高效地應用AI技術。

·15.8萬字

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PyTorch 2.0深度學習從零開始學

PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的WordEmbedding、基于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、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強化學習實戰、基于MFCC的語音喚醒實戰、基于PyTorch的人臉識別實戰。

·11.3萬字

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深度學習與圍棋

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學習入門書。本書選取深度學習近年來最重大的突破之一AlphaGo，將其背后的技術和原理娓娓道來，并配合一套基于BetaGo的開源代碼，帶領讀者從零開始一步步實現自己的“AlphaGo”。本書側重實踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學習和AlphaGo這樣深奧的話題變得平易近人、觸手可及，內容非常精彩。全書共分為3個部分：第一部分介紹機器學習和圍棋的基礎知識，并構建一個最簡圍棋機器人，作為后面章節內容的基礎；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機器學習和深度學習技術，包括樹搜索、神經網絡、深度學習機器人和強化學習，以及強化學習的幾個高級技巧，包括策略梯度、價值評估方法、演員-評價方法3類技術；第三部分將前面兩部分準備好的知識集成到一起，并最終引導讀者實現自己的AlphaGo，以及改進版AlphaGoZero。讀完本書之后，讀者會對深度學習這個學科以及AlphaGo的技術細節有非常全面的了解，為進一步深入鉆研AI理論、拓展AI應用打下良好基礎。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語法以及基礎的線性代數和微積分知識。

·19.7萬字

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AI芯片：前沿技術與創新未來

本書從AI的發展歷史講起，介紹了目前最熱門的深度學習加速芯片和基于神經形態計算的類腦芯片的相關算法、架構、電路等，并介紹了近年來產業界和學術界一些著名的AI芯片，包括生成對抗網絡芯片和深度強化學習芯片等。本書著重介紹了用創新的思維來設計AI芯片的各種計算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發的AI芯片、進一步提升智能程度的AI芯片、有機自進化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書也介紹了半導體芯片技術在“后摩爾定律時代”的發展趨勢，以及基礎理論（如量子場論、信息論等）引領AI芯片創新并將不斷發揮巨大作用。最后，本書介紹了AI發展的三個層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來的發展方向。本書可供在AI芯片領域學習和工作的研究生、本科生、工程技術人員，以及所有對AI芯片感興趣的人員參考。

·26.7萬字

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Python強化學習：算法、核心技術與行業應用

本書使用受現實世界商業和行業問題啟發的實際示例來講授強化學習技術的相關知識。本書分為四部分：第一部分涵蓋強化學習的必要背景，包括定義、數學基礎和強化學習解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進的強化學習算法（規模化的深度Q-學習、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強化學習等），包括每種算法的優缺點；第三部分介紹強化學習中的高級技術，包括機器教學、泛化和域隨機化、元強化學習等主題，還涵蓋強化學習中有助于改進模型的各種高級主題；第四部分講解強化學習的各種應用，例如自主系統、供應鏈管理、營銷和金融、智慧城市與網絡安全等，并討論強化學習領域的一些挑戰及未來方向。學完本書，你將掌握如何訓練和部署自己的強化學習智能體來解決強化學習問題。

·19.5萬字

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AIGC原理與實踐：零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態模型

本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們全面掌握AIGC的底層技術原理，以及大語言模型、擴散模型和多模態模型的原理與實踐。本書的核心價值是，首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術基礎，然后再根據自己的研究方向展開深入的學習，達到事半功倍的效果。通過閱讀本書，您將學習如下內容：（1）AIGC技術基礎深入了解神經網絡的基礎知識，包括卷積神經網絡和循環神經網絡的原理與應用。并通過學習神經網絡的優化方法，您將掌握如何優化和提升神經網絡的性能。（2）圖像生成模型包括從自動編碼器（AE）、變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GAN）等圖像生成模型。通過學習優化方法，如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等，您將掌握如何提高圖像生成模型的質量和穩定性。同時，了解圖像生成模型的應用，如遷移學習、風格遷移等，讓您輕松實現個性化創作。此外，還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術，為您展現圖像生成技術的最新成果，探索更加出色的生成效果和表達方式。（3）語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構等基礎知識，深入探索GAT系列、大語言模型（如ChatGPT），讓您掌握自然語言處理的精髓。（4）多模態模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態模型，觸碰視覺和文字的奇妙交織，領略多模態智能的廣闊前景。

·16.7萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

數智化能力的演進發展正在對個人、企業、社會、國家產生革命性影響。數智化能力將成為企業最重要的生產資料、最寶貴的物質財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內涵、合作生態和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業發展中的應用，從企業能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰，并提供一系列戰略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數智化能力演進過程，重點展示了業務能力、數據能力、技術能力等數智化能力的典型應用場景，并提出了數智化能力的規劃建設方法，對處于數字化轉型中的企業具有參考價值。

·13.7萬字

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區塊鏈108問

《區塊鏈108問》一書有針對性地解答了區塊鏈的諸多相關問題，涉及到區塊鏈和比特幣的發展歷史、比特幣及其特點與運行原理、區塊鏈轉賬原理、區塊鏈產業鏈上中下游的運作、區塊鏈資產的特點、區塊鏈的技術原理、區塊鏈擴容和分叉、區塊鏈項目分類及應用等方方面面，將晦澀難懂的抽象的概念轉化為108個問題解答，而且每個問題還延展出許多與之密切相關的知識點，讓區塊鏈知識的學習更加全面。

·9.1萬字

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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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深度強化學習實踐（原書第2版）

本書的主題是強化學習（ReinforcementLearning，RL），它是機器學習（MachineLearning，ML）的一個分支，強調如何解決在復雜環境中選擇最優動作時產生的通用且極具挑戰的問題。學習過程僅由獎勵值和從環境中獲得的觀察驅動。該模型非常通用，能應用于多個真實場景，從玩游戲到優化復雜制造過程都能涵蓋。

·29萬字

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ChatGPT原理與實戰：大型語言模型的算法、技術和私有化

這是一本系統梳理并深入解析ChatGPT核心技術、算法實現、工作原理、訓練方法的著作，也是一本能指導你搭建專屬ChatGPT和實現大模型遷移及私有化的著作。本書得到了MOSS系統負責人邱錫鵬等多位專家的高度評價和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：ChatGPT的工作流程和技術棧；ChatGPT的工作原理和算法實現；基于Transformer架構的一系列預訓練語言模型的原理；強化學習的基礎知識；提示學習與大模型涌現出的上下文學習、思維鏈；大模型的訓練方法及常見的分布式訓練框架；基于人工反饋的強化學習整體框架；從零搭建類ChatGPT模型，模擬完整的ChatGPT訓練過程。本書集理論、實戰和產業應用于一體，提供大量經詳細注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管你是想深入研究ChatGPT本身，還是正在研發或使用其他大模型，本書都應該能給你頗具價值的技術啟發與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

·13.2萬字

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計算機視覺40例從入門到深度學習（OpenCV-Python）

本書對計算機視覺涉及的知識點進行了全面、系統、深入的梳理，旨在幫助讀者快速掌握該領域的核心關鍵知識點。全書包含5個部分，第1部分基礎知識導讀篇，主要對計算機視覺涉及的基礎知識進行介紹，方便基礎比較薄弱、甚至沒有基礎的同學能夠快速掌握相關前導知識，快速入門計算機視覺領域。第2部分基礎案例篇主要介紹了圖像處理領域最常見的案例。第3部分機器學習篇主要對機器學習及使用OpenCV實現機器學習進行了介紹。第4部分深度神經網絡篇介紹了深度學習相關的基礎知識和相關案例。第5部分人臉識別對人臉識別的相關應用進行了較為具體的介紹。

·22.7萬字

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Web3超入門

Web3時代已經正式拉開序幕，不管你我是否愿意，都將不可避免地進入Web3的新世界。Web3不只是Web1.0和Web2.0的延伸，更是從底層協議上對傳統互聯網的全面革新。正如20年前的互聯網一樣，Web3雖然目前只是星星之火，但已經呈現出燎原之勢。因此，現在學習Web3知識，可謂恰逢其勢，正當其時。《Web3超入門》共有五大篇，第1篇趨勢篇（第1、2章）從多個維度詳細闡述了Web3時代到來的必然性；第2篇概念篇（第3、4章）追溯了Web3的起源，重新定義了Web3概念；第3篇內核篇（第5~7章）深度講解了支撐Web3的三大內核NFT、DeFi、DAO；第4篇技術篇（第8~11章）剖析了Web3實現的技術邏輯以及常用的開發工具；第5篇應用篇（第12~15章）全面分析了Web3的應用優勢和落地場景。《Web3超入門》深入淺出，力求采用通俗易懂的語言從用戶角度還原Web3的真實面貌。書中引用了大量案例和豐富的插圖，層層遞進，可讀性強，非常適合廣大Web3從業者、創業者和愛好者閱讀。

·15萬字

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人工智能簡史（第2版）