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。

用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。 用监督学习分类模型预测信货违约概率，检测欺诈行为。 用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。 为实现交易策略和管理投资组合，用降维和聚类技术寻找相似资产。 用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略，管理投资组合。 用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题。

本书通过对 Stable Diffusion 功能和设计思路的讲解并运用大量的实际案例，展示了如何利用 AI 技术为设计师提供稳定且高效的创作支持，以及如何打破传统的创作限制，拓展设计思路，从而解决读者使用 StableDiffusion 在各行业中实操和变现的问题。通过阅读本书，读者可以了解并掌握 AI 绘画的原理、方法和技巧，提升绘画工作效率，为职业发展赋能。

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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

如今，人工智能的迅速发展给人们的日常生活和工作带来了巨大的影响。要想让人工智能朝着人类智能的方向持续迈进，我们就应该让我们创造的硅基大脑像人类大脑一样有感知、有记忆、有决策、有行动。问题的难点在于，人类大脑由约1000亿个神经元构成，神经元间交流复杂，大脑掌管认知、意识，影响我们生活的方方面面。我们如何破解如此庞大的复杂系统的运行机制呢？ 在《心智的10大模型》中，计算神经科学家格蕾丝·林赛深入探讨了数学模型在理解大脑中的关键作用。书中通过10个数学模型，从单个神经元到复杂的神经环路，再到整个大脑的行为控制，逐步展示了数学工具如何帮助科学家理解和描述大脑的决策、感觉处理、记忆等过程。本书不仅是一部科学史，也是一本前沿的神经科学指南，为读者呈现了神经科学与数学、计算机科学的跨学科融合，启

《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》

本书从数学、哲学、计算机科学、神经科学和人工智能等角度，全面阐述了贝叶斯理论背后的基础知识、思维方式和丰富哲理。贝叶斯定理一旦与算法相结合，就不再是一套枯燥的数学理论或认识论，而变成了应用广泛的知识宝

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图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的成果和发展方向有较为透彻的认识。