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》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出简单的神经网络 多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描

本书对知识这一理解和驱动世界发展的隐形力量进行了深入研究，对其含义、发展机制、其对于个体意识和社会价值的塑造，以及其在人工智能领域的进展进行了全面剖析。是一本 扎实的，研究知识的本质与其重要作用的学术书籍。 本书共由三部分组成。 部分由三章组成，将知识作为一种真实有用的信息，以及计算机和人类发展和管理知识的过程呈现出来。 第二章确定了关于知识的三个基本问题:目的论、本体论和灵知论。第三章概述了信息学的基本概念。用 简单的术语解释了知识如何被定义为信息，并讨论了它的发展和应用所带来的关键问题。第四章讨论了知识发展的原则，以及这些原则产生的限制。 第二部分由两章组成，分析了计算过程和物理现象之间的关系，以及机器和人类对知识的生产和应用。 第五章考察了信息学和物理学之间的关系

汉语是一种声调语言，声调在辨意中发挥着重要作用，因此声调的特征研究是汉语方言研究的重要部分。本书介绍了多种智能算法在汉语方言单字调识别中的应用，为汉语方言的语言研究学者提供了新的研究方法和思路。

数据科学与人工智能数学基础课旨在帮助读者快速打下数学基础，通俗讲解每一个知识点。 全书分为3篇，共17章。其中第1篇为基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日；第2篇为核心知识篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、随机变量与概率估计、概率论基础、数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第3篇为 应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。书中案例均是与AI相关的案例。 本书适合准备从事或学习数据科学与人工智能相关行业的读者。

本书由前言、发布词、人工智能法治发展综述、人工智能法治发展指数 2.0、2020 中国人工智能法治发展评估报告、2020 世界人工智能法治论坛观点精粹、智慧法治学术影响力 00、分析报告、人工智能法治发展专家访谈、人工智能行业企业法治专题采访以及7个附录组成，汇集了当年度 外人工智能法治发展的战略、政策、法律、重大理论研究、实际应用项目、典型司法案例等方面的 资料，为促进人工智能法治理论研究，构建人工智能法治体系， 、规范、保障人工智能安全、可靠、可控、健康发展提供重要参考。

？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， 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》这本书正是马库斯对