本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了 现代 理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

《深度学习》内容介绍：《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》内容简介：本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以

《神经网络与深度学习：案例与实践》是《神经网络与深度学习》（蒲公英书）的配套实践书，由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应，并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法，并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解；案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务，会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读，在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。

9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 9787115584519 动手学强化学习 89.90 9787115618207 动手学机器学习 89.80 《动手学深度学习（PyTorch版）》 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络 多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用

人工智能（AI）技术造福了人类, 但是如果不恰当地开发和使用，反而会伤害人类和社会。针对AI技术的新特征和新挑战，本书系统提出并全面介绍 以人为中心人工智能 的理念、方法和应用。基于 以人为中心人工智能 的理念，本书系统提出 人智交互 (人 人工智能交互) 这一跨学科新领域，定义人智交互的研究对象、方法、关键问题、研究范式取向等。在详细阐述 以人为中心人工智能 新理念和人智交互新领域框架的基础上，本书从理论和方法、专题研究、行业应用三方面介绍近期的相关研究和应用，旨在推动国内相关研究和应用,进一步促进AI技术的安全有效发展,使其造福人类，并避免潜在的负面影响。 本书具有创新性、系统性、应用性、时效性等特点，属于人工智能、计算机科学、人机交互、人因工程、心理学和行为科学、设计、用户体验等跨学科领域融合的

深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家,同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。 《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显易懂的方式揭示了深度学习算法的内部运作机制，即使是机器学习初学者也能轻松理解。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释,以及数十个基于PyTorch框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。本书避免了复杂的数学公式堆砌，而是采用直观易懂的方式阐述每种神经网络类型的运作逻辑。更令人兴奋的是，书中提供的所有解决方案均可在现有的GPU硬件上顺畅运行! 主要内容 ● 选择正确的深度学习组件 ● 训练和评估

9787115461476 深度学习 168.00 9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 《深度学习》 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工*和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些*有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不*有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习（PyTorch版）》 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有

动手学图机器学习 识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的权威书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和工具，充分挖掘结构化和非结构化数据集中的自然关系，读者可以从中吸收图架构和图设计实践的精髓，并学会从容避开常见的陷阱。作者Alessandro Negro通过真实的应用示例，将GraphML(一种图建模语言)概念与实际任务完美联系起来，使读者能够更好地理解图技术在机器学习中的价值，并熟练应用该技术。 ● 大数据平台中的图 ● 推荐、自然语言处理、欺诈检测 ● 图算法 ● 与Neo4j图数据库协作

《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训

《PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习》 深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动，结合具体应用场景，基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先，你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络（NN），并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后，你将学习如何使用卷积神经网络（CNN）和迁移学习完成图像分类任务，并理解其中的工作原理。随后，你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务，并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分，本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后，你将学习如何将计算机视觉与NLP技术（如LSTM、transfor

本书是人工智能专业基础全面的解读，作者陆汝钤院士在知识工程和基于知识的软件工程方面做了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。倡导并主持完成了以软件的机械化生成和移植为目标的系列软件计划（XR计划），推动了当时国产机软件缺乏问题的解决。 本书首次把异构型DAI和机器辩论引进人工智能领域。研究出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，把ICAI生成技术推进到以自动知识获取为特征的第三代，并开发出基于知识的应用软件自动生成技术。在形式语义学方面研究了逻辑语义、代数语义和分布式语义，证明了任意Horn子句集的模型论语义和小不动点语义的等价性；给出了能描述动态控制结构的基调式代数语义；把平面的Petri网扩展成多页的Petri/Riemann网（P/R网）作为进程模型，获得了演算的真并发结构。 对于希望学习了解人工

本书全面阐述了现代因果关系分析。它展示了因果关系是如何从一个模糊的概念发展成为一个数学理论，并在统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生和社会科学等领域有重要的应用。

《ChatGPT原理与实战：大型语言模型的算法、技术和私有化》 赞誉 前言 第1章 了解ChatGPT1 1.1 ChatGPT的由来1 1.1.1 什么是ChatGPT2 1.1.2 ChatGPT的发展历史2 1.2 ChatGPT的工作流程3 1.3 ChatGPT用例3 1.3.1 日常任务4 1.3.2 编写代码5 1.3.3 文本生成6 1.3.4 办公自动化9 1.4 本章小结10 第2章 ChatGPT原理解构11 2.1 背景知识11 2.1.1 自然语言处理的发展历程12 2.1.2 大型语言模型的发展历程14 2.2 ChatGPT同类产品18 2.2.1 BlenderBot 3.018 2.2.2 LaMDA20 2.2.3 Sparrow23 2.3 ChatGPT的工作原理25 2.3.1 预训练与提示学习阶段26 2.3.2 结果评价与奖励建模阶段28 2.3.3 强化学习与自我进化阶段28 2.4 算法细节29 2.4.1 标注数据29 2.4.2 建模思路30 2.4.3 存在的问题30 2.5 关于ChatGPT的思考31 2.6 本章小结32 第3章 预训练语言模型33 3.1 Transformer结构33 3.2 基于Encoder结构的模型

作为浙江省委、省zheng府深入实施创新驱动发展战略、探索xin型举国体制浙江路径的重大科技创新平台，之江实验室勇闯科研“无人区”，基于智能计算与材料、天文、制药、育种等前沿学科交叉融合的研究成果，组织编写 “之江实验室智能计算丛书” ，以期在更大范围内凝聚共识，利用智能计算技术，服务我国社会经济高质量发展。 丛书由朱世强教授担任丛书主编，对之江实验室关于智能计算的理解和行动进行全面介绍。《智能计算》为总论，各分册分别论述了重大科学装置“智能计算数字反应堆”与材料、天文、制药、育种等学科深度耦合的应用成果。丛书系统梳理了智能计算的理论体系、技术体系和标准体系，将智能计算与国家重大战略需求和新兴学科交叉融合，促进多学科对综合性问题的协同攻关，成为智能计算“之江定义”的

《深度学习详解》 本书根据李宏毅老师 机器学习 公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节. 《深度学习》 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法