本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。对于机器学习领域的新手，本书是全面且

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安 拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

《从掷骰子到人工智能：趣谈概率》一书极具启发性，学习概率统计的入门书，书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习等等。概念的引入思路清晰，重要知识有拓展，许多重要概念和理论都有直观的解释和应用场景。让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们踏进基础科学、人工智能、信息技术的大门。

本书是一本全面探索DeepSeek大语言模型应用的实用指南，涵盖了近200个精心设计的实用案例，以 场景思维 为核心，从用户实际需求出发，系统地展示了DeepSeek如何在日常工作、学习和生活的各个方面发挥智能助手的作用。 全书共分为20章，内容丰富且有层次： （1）从基础工具使用和提示词工程入门，到内容创作、知识工作、创意设计等应用场景，涵盖了多个专业领域（医疗、金融、法律、心理）的深度应用。 （2）介绍了日常生活、创业自媒体、行业赋能的多维度实践，提供了API集成方案和30个精选高频场景的深度解析； （3）每个实例都针对特定用户群体的痛点和需求，提供了具体、可操作的解决方案，帮助读者快速掌握如何将DeepSeek融入工作流程，真正实现AI赋能。 书中不仅关注 如何使用 ，更着眼于 为何使用 和 何时使用 ，帮助读者建立对AI辅助工具的系统性

本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 分为机器学习基础：第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；第10章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分

《AI人工智能：发展简史 技术案例 商业应用(第2版)》通过 知识＋案例 两条线索展开介绍，力图帮助读者全方位、多角度地了解人工智能。 纵向知识线包括3大认识、3大价值、3大盈利模式、3种营销变化、5个时代、5大商业模式、8大技术、18个领域、8种研究成果、5种热卖商品等，针对人工智能的基本概念、发展阶段、研究价值、市场状况、基础技术、发展前景、营销应用、热门领域、影响意义、热卖商品和研究成果等内容，向读者系统化地进行介绍。 横向案例线共包含12章专题内容，详解了18个领域的50多种智能产品及其应用，内容涉及智能家居、智能安防、无人驾驶、智能社交、智能生产、工业设计、电子商务、军事航天、法律预判、智能医疗、智能营销、智能理财、新零售、餐饮服务、物流运输、农业、智能教育、企业管理、5G技术等，同时通过100多个图解、190

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.

当前，人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术，已在经济、军事、社会等各领域广泛用，成为世界各国科技竞争和战略布局的重中之重。本书以人工智能的“起点、拐点、奇点、看不见的终点”为线，突出认知新思维、技术新发展、应用新构想，从人工智能前世今生、思维方法、大模型、机器学习、感知认知、人机交互、脑科学、机器人，以及无人智能作战和未来发展等多维度、多层次、多领域进行全面深入剖析。

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《写好论文：思维模型与AI辅助应用》创新性地将学术写作的思维模型与AI辅助工具相结合，为读者提供了一套全新且实用的学术写作方法，旨在助力读者提高学术写作的质量和水平。 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》共9章，每章都聚焦一个特定的思维模型。这些模型包括 顶天立地加两翼 结构模型、选择和确定研究单位的三角模型、OBTQP研究问题模型、细化研究维度的思维罗盘模型、推导文献综述 GAP 的破界创新模型、匹配研究理论的勾连信号模型、适配研究方法的画布模型、非共识研究观点模型和深入解决问题的U型思维模型。对于每个模型，书中都有详细的背景介绍、拆解步骤、应用方法和案例分析，确保读者能够全方位地理解并实际应用这些模型，从而真正掌握学术写作的思维精髓和实践要诀。 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》适合学术研究人员、研

人工智能、区块链与大数据等信息技术深刻塑造着当代社会，全球法正在发生范式意义的演变。法律和科技的关系经历重大转变。社会沟通的信息化、知识化与数据化，为法律的代码化、算法化和学习化转型提供了条件。全球数字寡头在新型法律平台重构并主导信息的生产与分配过程，商业、权力与技术形成复杂纠葛，进而带来一系列潜在风险。在新的人工智能时代，中国必须调整法律战略思维，在法律部门重构、群体利益平衡、全球规则主导三个层面加强规划意识。 本书在社会理论和全球法视野下重新审视数字革命与法律变迁的关系，从社会系统论、法律全球化、数字法等多重理论视角立新。本书是我国法学界一部讨论人工智能、信息革命和全球法变迁的学术专著，对此问题的深入研究具有重要的理论与实践意义。

在清华大学社会治理与发展研究院、清华大学智能社会治理研究院、清华大学社会科学学院主办的以 智治 善治 质治：智能社会治理与中国式现代化新征程 为主题的第五届中国社会治理与发展高层论坛上重磅首发的国家顶层智库研究成果，内容详实，可读性，可操作性极强！ 本书立足当代中国现代化进程中所面临的新科技革命、第四次工业革命和新全球化 多重叠加 的时代背景，对给现代社会带来深刻变革的新兴技术：人工智能技术、信息技术、区块裢技术等进行了理论、案例及对策等多维度研究，聚焦新兴科技发展尤其是人工智能、区块链技术等给社会治理、国家治理领域带来的新议题、新挑战，对社会治理社会化、法治化、智能化、专业化等 四化 的政策意涵进行了深入解读。本书首先从文明演进视域中的技术、社会和现代性重构、新科技革命与社会治理现

.ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。 本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工具、对话式AI、休闲娱乐、生产制造、智慧营销、智慧城市等方面讲述了大模型的诸多应用场景，并阐述了大模型在这些领域的应用现状、应用潜力、企业探索实践等。 本书内容丰富，理论与实践案例结合，能够为对大模型感兴趣的企业管理者、创业者、投资者等深入研究大模型提供指导。

本书稿具体分为以下几个部分展开对人工智能与教育现代化的论述：一、绪论，即人工智能推动教育变革、对人工智能的反思与追问、人工智能助力实现教育现代化；二、人工智能教育的源与流；三、人工智能与教育现代化的整体化发展；四、人工智能在教育现代化中的理论探索；五、人工智能在教育现代化中的应用探索；六、人工智能在教育现代化的典型案例分析；结语，人的自由全面发展：智能时代教育现代化的根本方向。

本书坚持理念创新、内容创新、方法创新，将教材建设与现代教育技术的时代发展相结合，以 引导学生完成信息化教学设计，做快速掌握人工智能的新型教师 为编写目标。内容分为四大主题，分别为理论认知篇、技术实践篇、教育教学篇、学习研究篇，以学习活动为主线，贯穿理论知识、技术技能和实践范例，并以二维码连通在线自制的微课与优秀论文案例，提供智慧学习方式。 本书以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的教育方针，立足信息化智慧教学环境，注重学生实践能力的培养，精心打磨教材内容，创新呈现形式，适合师范类专业本科生与专科生、教育硕士、高校新进教师作为专业教材或培训教材使用。

自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等。

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大数据远不止于简单的数据和技术，大数据更侧重于其在商业、科学和社会等领域的应用。 本书基于作者近20年大数据领域的咨询经验，分析了大数据的来源，数据范式的改变，人工智能、机器学习与大数据的关系等；通过对大数据相关的工具、应用和处理方法的总结，构建了一套大数据应用方法和体系，帮助人们构建大数据生态系统、形成大数据组织战略、选择模型和数据库、为大数据解决方案选择合适的技术、组建大数据团队等；还阐述了隐私原则、数据保护、监管合法性和数据治理等议题，并通过案例分析了因使用数据不当而陷入困境的公司；*后，结合一个备受瞩目的项目失败案例，阐述在组织中成功部署大数据应用的*实践，以及在如何使组织转型为数据驱动、如何在组织中部署数据分析人员、如何有效地使用资源以整合数据方面给出建议。

知识图谱的发展历史源远流长，从经典人工智能的核心命题 知识工程，到互联网时代的语义Web，再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因，是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面，100多个基础知识点的内容，同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习、事理知识图谱，以及知识增强的语言预训练模型等新热点、新发展。作为一本导论性质的书，本书希望帮助初学者梳理知识图谱的基本知识点和关键技术要素，也希望帮助技术决策者建立知识图谱的整体视图和系统工程观，为前沿科研人员拓展创新视野和研究方向。 本书在技术广度和