本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书内容包括知识表示、知识获取、知识应用三部分。其中，知识表示主要介绍概念表示、知识表示、知识图谱；知识获取主要介绍搜索技术、群智能算法、机器学习、人工神经网络与深度学习；知识应用涉及计算机视觉、自然语言处理、语音处理、专家系统、规划、多智能体系统与智能机器人六部分。力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以翔实的形态展现于人前。除了必要的知识点与宽泛的知识图谱，本书还深入浅出地介绍了有关智能搜索技术、计算机视觉、语言智能、机器人等在内的不同领域的应用实践成果。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，帮助学生了解人工智能的发展过程与基本知识，熟悉人工智能产业的发展现状与市场需求，培养人工智能应用能力。同时，

社会科学(CSS)领域。文本详细描述了四个关键的方法，自动社会信息提取，社会网络分析，社会复杂性理论和社会模拟建模。第二版增加了许多问题和练习来强化、巩固、测试已经学习的内容，通过解决问题加深理解，并实践编写代码来实现想法。主题和特点:包含一千多个问题和练习，以及一个缩略词列表和词汇表;研究计算机和社会系统之间的异同;介绍了自动化信息提取的;探讨CSS中社会复杂性的度量、科学规律和生成理论;回顾社会模拟的方法论，涵盖变量模型和面向对象模型。

本书紧跟当下AI风口，从AI指令学习出发，详细阐述了什么是AI指令、AI指令的重要性、AI指令的模板、怎么拆解AI指令、怎么创作AI指令，以及怎么让AI指令帮助自己变现、提升工作效率等。书里既有浅显易懂的理论阐述，又有详细的案例拆解，可以让你一看就懂，一学就会，轻轻松松掌握AI使用技能，解决90%的工作、学习和生活难题。 无指令，不AI ，本书从AI的底层逻辑，讲到指令的方法论实操，是一本极具系统化、实操性强的AI指令宝典。

本书系统阐述了DeepSeek大模型架构、部署及应用实战的相关内容。从人工智能和大模型的基础理论出发，深入剖析了DeepSeek的底层技术，如Transformer架构、混合专家、动态任务分配、稀疏激活及归一化等关键技术，并详细介绍了模型训练、优化和推理的前沿方法。书中不仅展示了DeepSeek在多模态模型和推理系统中的技术优势，还提供了丰富的实战案例，涵盖了从本地部署到云端应用，再到与办公软件、开发工具和Web交互系统的无缝集成。通过理论解析与实践演示，读者将获得从模型设计到实际应用全流程的详细指导。本书非常适合人工智能领域的技术开发者、系统架构师，以及初探大模型应用的爱好者学习，也可用作高等院校相关专业的教材及参考书。

本书通过深入浅出的方式带领读者探索人工智能的世界。书中首先介绍了人工智能的基本概念、应用场景以及发展历程。并对神经网络、遗传算法、蒙特卡罗法、自然语言处理等人工智能技术的原理和应用场景进行了分析，并探讨了人工智能的未来发展趋势以及机遇与挑战。

在人工智能的热潮中，也许我们一直过度关注技术的工具性，而忽视了技术的生存性。技术作为一种人类改变世界和分析世界的方法，也逐渐影响着人类对自我的认知。通过统计数据、数字模拟，人类增加了对世界的了解和控制，同时也增加了对技术的怀疑和不确定。特朗普的竞选团队曾充分利用人类对数据的怀疑进行公关。真实和虚构的分界在逐渐溶解。这一点在深伪技术中得到最好的体现。真实的数据被窃取，并用于捏造数字空间中的假象，用户开始相信假象。如果我们不立刻开始反思数字虚拟中蕴含的本质性权力，后果将是灾难性的。

未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。

当智能工具成为我们日常生活不可或缺的一部分时，我们很容易忘记人类是如何迈入数字时代并一路走来的。然而，在历史上的一段时期内，聪明的人类却在创建由简单的0和1组成的字符串时遇到了众多极大的困难。《数字革命史》正是向这段历史致敬，没有这段历程，就没有我们今日智能手机、社交网络、互联网服务和人工智能的普及。这本书讲述了人类曾面临的最严峻的挑战，并呈现了现代新技术世界的奥秘。该书围绕五个主要章节带领读者畅游数字革命史之路，探究以惊人速度相继出现的数字技术并启发今天人工智能的新挑战。

■ 介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。 ■ 了解监督和非监督机器学习算法。 ■ 针对模型使用的数据进行统计验证。 ■ 深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。 ■ 使用单层和多层神经网络计算结果。 ■ 介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。 ■ 了解R语言中机器学习的生态环境。 ■ 介绍R语言提供的强大的工具caret包。

人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有：用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方法训练多种机器学习模型。用PyTorch、Unity ML-Agents和Perception工具集，打通机器学习工具和业界标准游戏开发工具。

学习如何在生产环境部署深度学习模型。 研究多家领先公司的PyTorch用例。 学习如何对图像应用迁移学习。 使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。 使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。 使用TensorBoard和火焰图调试PyTorch模型。 用Docker容器和Google Cloud上运行的Kubernetes集群在生产环境中部署PyTorch应用。

情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器(人类思维与人工智能的未来)(精)/机器人与人工智能书系》中，人工智能之父马文·明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

本书从人工智能的概念、发展历史、主要技术理论及应用等方面，全面讲解了人工智能的相关知识。全书分八章，分别介绍了人工智能的概念及相关术语、人工智能发展史、传统人工智能与智能计算、人工智能与机器学习、人工智能与大数据、人工智能的典型应用、世界主要国家及科技公司的脑计划项目、人工智能的未来发展。其中，人工智能与机器学习部分，具体介绍了当前主流的人工智能算法；人工智能的典型应用部分，介绍了专家系统、图形图像处理、语音处理、自然语言理解、智能推荐、智能博弈、自动驾驶、虚拟现实和增强现实、智能家居等具体应用。*后一章预测了人工智能的发展方向，以及需要解决的法律、伦理等方面的问题。全书专业性和普及性并重，多采用案例分析和类比的手法，帮助读者对人工智能有初步但全面的了解。

本书共分9章，主要内容有：第1章总结机器学习项目的推进流程。第2章介绍机器学习的主要功能和各种算法。第3章以垃圾邮件判别为例，介绍对学习完成后的预测模型进行离线评价的方法。第4章梳理在计算机系统里集成机器学习功能的模式，同时介绍机器学习基础的日志设计。第5章介绍机器学习分类任务里的正确答案数据的获取方法。第6章介绍用于验证实施方案是否真正有效的统计鉴定、因果推理，以及A/B试验等方法。第3章是预测模型的离线验证，本章则介绍实施过程中的实时验证。第7章以电影推荐为例，学习推荐预测系统的开发实现案例。第8章阐述搜索式分析过程及分析报告，结合在第1章的机器学习流程中出现的 不执行机器学习的例子 ，介绍如何整理实际分析结果的相关心得。第9章采用所谓Uplift Modeling方法学习更有效的营销方法。

元宇宙 概念的提出，来自美国科幻作家史蒂文森1992年创作的科幻小说《雪崩》。 自扎克伯格在Facebook宣布集团正式改名为Meta（Meta意为 超越 和 元 ，取自 Metaverse ）后，元宇宙就开始在世界的各个角落迅速发展起来。 元宇宙并不是一个简单的虚拟空间，而是一个囊括了网络、硬件终端和用户等元素的永续的、广覆盖的虚拟现实系统，系统中既有现实世界的数字化复制物，也有虚拟世界的创造物。