本书是一本有思维方法论启示的书；是一本站在历史的高度, 正面思考科技力量的书；是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点：奇特与警示的结论，书中六个纪元的划分奇特又富于哲理；严谨与独特的论述方法，通过分析科学发展趋势，演绎并预测未来；警世之语与探讨性对话，通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界；章尾与未来的对话，是一种思想的博弈：通过设想中的未来去理解当今的技术发展和进化中的人类。 本书论述严谨，案例丰富，深入阐释了 奇点 作为一种思潮，其在世界范围内所产生的广泛影响，并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。

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

.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。

本书全面地阐述了AIGC的基本概念，并通过众多实例及操作指南，帮助读者深入理解AIGC在各种场景下的应用。全书共七章，包括生成式人工智能的概览与基础、自然语言生成创意内容、图像处理与图像生成、视频处理与视频生成、音频处理与音频生成、AIGC静态图像相关实践、AIGC动态影音视频实践。通过本书，读者不仅能学会案例中的技巧和方法，还可以深刻理解案例应用的底层逻辑架构，并能有效地将其融入到日常工作与生活中在实际工作中，举一反三，独立创作。

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。

本书是360集团创始人、 红衣大叔 周鸿祎全面解读AI现状、挑战与未来的力作。作者从AI发展的历程、Sora的诞生、AI革命性影响、大模型发展趋势、大模型发展安全、GPT的变革、大模型创业，以及硅基生命对碳基生命的挑战等诸多方面阐述了自己的观点和思考。作者认为，发展AI要跳出产品层面，对企业来讲，要部署一个私有化的通用大模型，并寻找一些特殊的场景，训练垂直大模型，把垂直大模型通过智能体框架同公司的数字化业务相结合；对于个人来讲，无须过分担心AI创新所带来的新挑战，大模型的能力再强大，也依然是一个强有力的生产力工具，不妨用自己的创造力去激发人工智能的创造力。

本书从社会学视角出发，探讨了智能机器、先进机器人、加速自动化、大数据和万物互联网是如何影响日常生活和当代社会的。作者就人工智能对工作和就业、社会关系、文化、身份、权力和未来等方面的影响做了全面论述，同时，对相关社会学理论观点进行了辩证性的介绍和评价。本书是对 人工智能文化 这个当代社会重要问题的批判式反思，其对在社会学、科学和技术、政治和文化研究等广泛学科领域中工作的人来说，极具启发性。

本书以 AI提升图片创作效率 为主要抓手，期望利用AI技术帮助亚马逊跨境电商从业者提升图片创作效率。本书第一部分将从Midjourney、Stable Diffusion基础开始，系统地介绍相关知识。第二部分通过实战来介绍AI技术、辅助工具与跨境电商相结合的操作流程，内容涵盖图片生成、后期修改、辅助工具使用等多个方面以保证读者可以快速上手。第三部分整合市场现有工具资源，做好资源保障，确保图片创作的全流程衔接。

关于未来20年的预言，一幅走向奇点的未来生存指南与路线图。 继《奇点临近》之后，雷·库兹韦尔的又一部里程碑式作品！探讨以人工智能、生物技术及纳米机器人为代表的指数型技术将如何推动人类走向奇点！库兹韦尔通过扎实的论证，在书中重申了他对未来20年的大胆预言——AI将在何时通过图灵测试；人类将在何时迈入奇点；持续发展的人机融合技术将如何使人类智能增强数百万倍；人类寿命如何实现延长， 目前120岁的生物学限制；可再生能源技术的不断完善将如何满足我们所有的能源需求；指数型技术将如何改变人类生活的方方面面等。我们即将迈入认知、生活乃至生命被重构的时代，一切都将重新开始！生物技术、纳米技术、人工智能技术将如何重塑未来，一场关涉未来商业、生活、工作、健康等领域的超ji预言。 不断融合的指数增长的技术趋势

当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？ 理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？ 如何构建人类和AI之间的信任？ 关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的*路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。 作者盖瑞 马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心理学和神经科学教授，在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，并敢于挑战学术界的主流观点。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛进时，他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性，《如何创造可信的AI》这本书

本书是关于迁移学习的基础、方法、技术和应用的一本书。内容分成两个部分：第壹部分介绍了迁移学习的基础。第二部分涵盖了迁移学习的许多应用领域。迁移学习解决的是学习系统如何快速地适应新场景、新任务和新环境。其研究涉及科学和工程的许多领域，包括人工智能、算法理论、概率和统计等。本书是一本供经验丰富的机器学习研究人员和应用程序开发人员使用的参考书。

本书系统介绍和诠释了将人工智能技术应用于工程问题的最新成功方法。人工智能正越来越多地应用于制造业，并以新的方式创造产品，这为我们理解世界的方式提供了更多见解。本书通过借鉴领先研究人员成功开发的方法，阐释了人工智能技术应用在制造业中的优势。 本书讨论了在制造业中广泛实施人工智能技术所面临的挑战，并提供了详细技术指南。为了应对跨学科挑战，本书借鉴了计算机科学、物理学和一系列工程学科的研究成果，为制造业的升级引入了新的思维方式。

本书从社会学角度考察了人工智能的未来发展趋势，并试图回答人工智能研究面临的一个重大问题 计算机能否在智能方面与人类媲美？作者极力避免艰深的学术词汇，采用通俗易懂的语言，并运用思维实验的方法，分析了图灵测试、中文屋论证等传统思维实验模型，提出了包含六个等级的人工智能发展框架。作为科普类读物，书中提出的许多观点都比较精辟，富于启发性，在人工智能快速发展的今天，阅读此书必然有所裨益。

人类躯体死亡，思维是否有可能继续存在，从而实现思维不朽？思维克隆人、网络人等虚拟人将如何颠覆人类对 我 的定义？ 利用思维克隆技术，我们能否重新构建所爱之人的记忆、行为方式以及人格特征？思维克隆人和其生物学原型有着怎样的区别？未来，我们该如何界定思维克隆人的社会地位和法律地位？ 毫无疑问，思维克隆人的出现将会对传统人类社会产生深刻的哲学影响、社会影响、法律影响以及伦理影响，人类传统社会将被彻底颠覆。那么，作为人类的我们该如何应对这些问题？如何 给思维克隆人一个说法 ？ 元宇宙概念大爆发，虚拟人成为受入局者关注的切入点，玛蒂娜罗斯布拉特《虚拟人》一书将帮助你全面了解虚拟人，了解人类未来与自己的虚拟人分身共生的未来！

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

本书循序渐进地讲解了开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例演练了TensorFlow、Keras和Scikit-learn在深度学习方面的开发方法和流程。书中首先介绍了深度学习开发基础，然后结合实例介绍了加载数据集、监督学习、无监督学习、模型选择和评估、核心算法、前馈神经网络、卷积神经网络的具体应用，最后讲解了NBA季后赛预测分析系统开发、AI考勤管理系统开发、AI智能问答系统开发、AI声音识别系统开发、鲜花识别系统开发、情感文本识别系统开发、实时电影推荐系统开发等内容。

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。

工业4.0时代数据做为生产资料将改变传统的生产方式，我们称之为数字经济或行业数字化。数字经济时代，增加了大数据、人工智能、云计算、5G、边缘控制、低代码平台、数字孪生与仿真等全新的生产要素，这就对从业者提出全新的技能要求，要求他们具备同时具备IT、OT、CT技术能力。本书正是在这个人才培养需求下编写，核心章节包含了5G关键技术、5G-PLC上云通信、IOT数据中台、低代码平台、图像识别与PLC闭环控制，课程设计简单高效地将OICT技术融合，使学员能够快速掌握数字化技术的核心技能。

本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能客服系统，讲解TensorFlow的综合应用。 本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自

简单来说，“机器问题”是这样一个问题：机器能够被纳入道德共同体吗？本书详细考察了各种解答机器问题的可能方案，但到 也没有告诉我们机器到底“能”还是“不能”被纳入道德共同体。这种选择是出于对康德意义上“批判哲学”的赞同， 是基于机器问题自身的内在要求，即道德共同体恰恰是通过对机器的排斥才得以建立。 或许可以说，《机器问题》是一部以机器为视角的伦理学著作。正是由于机器自始至终都是伦理学的他者，机器因而也就能够持续地为我们提供一个“不合时宜的视角”。从这个视角出发，我们能够对伦理学本身的根基和限度进行持续的发问和反思。

智能化变革将是一轮经济社会全面变革，涉及科学研究、技术创新、商业落地、社会融合、科技伦理等方方面面。本书立足技术趋势，着眼业界动向，给出对人工智能理论、技术、产业化和社会融合等方面趋势的科普解读，希望对读者开展人工智能科学研究、产品研发和行业应用等有所启发。 本书不是一本纯技术类图书，但部分有关技术趋势的章节，还需要读者具备一定的信息技术基础知识。本书内容对于帮助读者深化认识人工智能技术本质和价值逻辑，拓展智能化变革未来趋势的视野具有一定的参考价值，适合政府、产业、学术界不同群体阅读，也可以作为对人工智能感兴趣的各专业本科生和研究生的辅助读物。

本书为斯蒂芬·沃尔弗拉姆的随笔集，汇集了其过去十余年不同场合的文章、讲稿等，以计算思维范式为中心，讲述了沃尔弗拉姆在科学、技术、艺术、哲学、商业等多个领域的思想探索与实践。从为电影《降临》提供科学咨询、解决人工智能道德规范问题、寻找一个不寻常的多面体的来源、与外星人交流，到建立Mathematica 和Wolfram|Alpha，再到寻找物理学的基本理论和探索π，本书捕捉到了计算世界伟大先驱之一的感染力和好奇心，向读者展示了计算思维在当代科技发展中的无限可能。本书适合所有对科技史、科学哲学感兴趣，对开阔视野、提升认知与思考能力有需求的读者阅读。

本书涵盖人工智能商业实施流程的各个方面，意在为读者提供通俗易懂的路线图，指导读者对人工智能技术的应用进行整体规划，实现组织管理。本书共分为8章，按照流程的先后顺序编排，每一章都详细介绍了应用人工智能过程中的一个特定步骤，循序渐进地引导读者了解使用人工智能技术的全过程，从初的构思、定义项目，到数据管护与治理、原型制作，再到终的生产，直至迈入人工智能生命周期模式。各章节的内容联系紧密、清晰易读，并通过独具匠心的结构安排，帮助读者充分认识人工智能所具有的优势以及实施过程中需避开的陷阱，且贴心地附上了简明的行动清单。本书是有志于在商业世界中应用人工智能技术的管理者的指南。

图可以被用于表示各类对象之间的关系，而图神经网络是指专门用于处理图数据的深度学习模型，可实现对图数据的建模和推断。本书系统地介绍图神经网络的基本原理、常用模型和应用领域等。首先介绍两类最基本的图神经网络方法GCN和GraphSAGE，并给出图神经网络的学习目标、评价方法；其次对图神经网络中常用的模型结构进行深入解析，给出图神经网络在自然语言处理、推荐系统、风险控制等领域的应用，提供PyG和DGL两类图神经网络建模工具；最后探讨和给出几类自适应学习方法以实现图神经网络自适应学习目标。 本书内容丰富、体系完整、难度适中，适合从事图神经网络研究的学者和工程技术人员阅读。