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库，催生了众多现代数学定理，以及令人称道的实践成果。作者一改传统的数学探讨模式，不仅展现了贝叶斯理论背后的科学思想，还阐述了它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法知识就能读懂。

《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。

近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发 的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该领域打下基础。另外，书中设有专栏和“小贴士”，介绍了相关术语的背景知识，可帮助读者扩充知识面，进一步理解相关技术。

本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。

本书为读者提供了一个前瞻性视角，了解人工智能未来几年的前景如何。人工智能将带来无数的商业机会和风险。本书提供了必要的信息，使读者能够以实际可行的方式掌握这一切，包括：根据需要找到现成的人工智能解决方案；通过执行成本/收益分析，将人工智能纳入业务战略；在 投入前训练和测试人工智能；组建良好人工智能团队的方式；确保保持 的方式。本书还包含了作者与各行业知名企业家及人工智能专家的对话，读者可从中了解到，通过使用这种革命性技术，哪些行业和企业正在以令人兴奋的方式进行自我改造。

ChatGPT是由OpenAI公司研发的人工智能聊天机器人，它可以进行自然语言文本的理解和生成。ChatGPT的出现让计算机能够 加自然地与人类进行对话，这标志着人工智能技术在自然语言处理领域取得了革命性的突破，人机交互从此迈入了一个新的时代。本书将带领读者深入了解ChatGPT，介绍ChatGPT的相关概念、技术原理和实际应用，并探讨人工智能相关技术与产业的发展前景。全书共8章，可划分为3个部分。 部分为第1章，以“ChatGPT是什么”为主题。先简单介绍了聊天机器人的概念，然后介绍ChatGPT的核心技术和发明者，接着探讨了ChatGPT成为 增长 快的消费级应用背后的原因， 就大众所关心的一些问题做了回答。第2部分为第2～5章，以“ChatGPT怎么用”为主题。第2章介绍了ChatGPT及其同公司的其他应用型产品（DALL·E2和OpenAI API）的基本使用方法。第3章介绍了一些能让ChatGPT的功

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。

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。

ChatGPT 是 OpenAI 开发的人工智能聊天机器人程序，于 2022 年 11 月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍 ChatGPT 的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。

《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。

本书从物体检测的概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外，本书进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势，从实战角度给出了多种的解决方法，便于读者 深入地掌握物体检测技术，从而做到在实际项目中灵活应用。 本书共10章，涵盖的主要内容有物体检测与PyTorch框架基础概念与背景；PyTorch基础知识；基础卷积网络Backbone；两阶经典检测器Faster RCNN；单阶多层检测器SSD；单阶经典检测器YOLO；模型加速之轻量化网络；物体检测细节处理；物体检测难点问题；物体检测的未来发展。本书适合PyTorch框架爱好者和物体检测相关从业人员阅读，也适合深度学习和计算机视觉领域的研究人员阅读。

撰写主旨——“深度学习”是21世纪型学校变革的风向标，也是我国 “新课程改革”以来一直倡导的教学指导方针。“深度学习”指向学生高阶智能的发展，以及健全人格的养成。因此，倘若离开了当代学习科学的指引，漠视“课堂转型”的挑战，却高谈阔论“深度学习”，纯粹是一句空话而已。本书旨在梳理 教育界掀起的“深度学习”的思潮及其成果——包括理论基础、实施模型、实践案例，借此为我国新时代教学理论的建构和一线教师的教学创造，提供鲜活的理论与经验。

“技术”，正如中世纪的“上帝”一样，已成为我们的“时代精神”。然而，这个占支配地位的“技术”究竟是什么？在作者看来，技术是媒介，是可学习的东西，不止体现于令人惊奇的事物， 体现于让事物变得寻常的力量。这是一部技术史与技术哲学交相辉映的书，可谓史中有哲、哲中有史。本书从技术与科学、技术与现代、技术与未来等方面深刻剖析技术的含义，并特别开辟一章技术与中国，谈技术对我们生活、文化和经济的影响。此外，作者把技术史与进化史进行比较，得出了许多重要的结论。

机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术，在现代制造中应用广泛，如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识，包括视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、视觉常用配件、数字图像处理知识及视觉算法平台软件MVP等内容。本书既适合机器视觉相关专业的高校学生学习，也适合机器视觉相关工程师参考学习。

本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果；也从科普的角度，尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员，还是这个领域的专业研究人员，或是信息科学和计算机科学的爱好者们，都能从本书中得到启发。

《外研社英汉小词典》是专门为初、中级英语学习者编写的一部袖珍英汉词典，它具有以下特色： 一、收词量大。本词典收录主词目、固定短语及复合词60，000余条，可以说已经达到了中型词典的规模。本词典语法标注详尽，并且收录了大量典型实用的短语和习语，这样的超大容量，在袖珍词典中是罕见的。 二、新词新义多。本词典充分体现了时代特色，收录了大量新词新义，共计l，000余条，如：bungee jumpin9，CDMA，cybercafe，e-card，junk 等。 三、实用性强。本词典提供了大量用法说明，详细讲解易混淆词语的区别及用法，有助于提高英语学习者对英语词汇的实际运用能力。 四、义项丰富、释义精当。’与同类袖珍词典相比，本词典收录的义项数量更多、更典型；释义由专家审订，语言简明、可靠。

本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个 外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富，视野宽阔，深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法。

《研究之美（英汉对照）》是计算机科学大师、“算法分析之父”高德纳（Donald?E.?Knuth）在20世纪70年代旅居挪威时撰写的适用于计算机科学的一种全新基础数学结构的情景小品。全书以一对追求自由精神生活的青年男女为主人公，展开了一段对于该种全新结构的发现和构造的对白。在此过程中，本书充分展示了计算机科学的从业人员进行全新领域探索时所的怀疑、立论、构造、证明、归纳、演绎等逻辑推理和深入反思的能力。本书可以看作是读懂高德纳的艰深著作《计算机程序设计艺术》和《具体数学》的钥匙。

如何应对以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的伦理和治理上的挑战？这是一个未被以往任何单个学科的研究所涵盖的问题。相比以往的技术，人工智能的独特之处就在于它的“自主性”。换言之，或由于技术本身的特性、或由于其应用过程中社会赋予了它特定角色，当代人工智能技术已经在深度“参与”人的决策。在这个意义上，人工智能技术与传统的工具意义上的技术有质的区别。正是由于这种对人的决策的深度“参与”，人工智能技术导致了短期和长期的伦理问题。本书系统地讨论了这些问题，在社会如何应对新一轮科技革命和产业变革的问题上有思想资源和分析框架上的性贡献。