内容简介 自人工智能（AI）的概念诞生之日起，科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能，经过半个多世纪，AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段，是感知智能，让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为，尚未到来的第三阶段，是认知智能，甚至提到一个词：认知时代。 我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗？如果我们此时此刻正身处这个时代，那上一个是什么时代？ 有人说，大规模预训练已经过时，AI要实现具身化，具备推理能力，接着自我意识相伴而生。具身智能揭开了人类驯服机器的科学路径，小到在分子或原子上进行操作的纳米机器，大到震天撼地的巨型机械，无不乖乖地服从人类的操控指令，替代或者协助人类完成复杂的任务。 具有自我意识的AI是更安全还是更不安全？我们需要开始认真考虑
随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者，深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研究方向、技术实现流程及人工智能与未来社会的关系探索等。本书从科普和青少年教育的角度出发，培养孩子们对人工智能乃至新科技的认知，目的是让孩子们了解人工智能知识，建立正确的科技价值观和科学的方法论，为将来人工智能的研究和应用做好准备。
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
《DeepSeek实战应用一本通》是一本旨在引领读者全面探索并熟练运用DeepSeek进行多样化创作的实用指南。本书开篇即深入浅出地介绍了DeepSeek的基本情况、功能特点及使用技巧，为初学者扫清认知障碍，并在此基础上循序渐进，围绕学习、生活、工作等多个场景，通过丰富的案例和实操步骤，展示了如何使用DeepSeek进行各类题材的创作。无论是撰写学术论文、编辑工作报告，还是记录生活点滴、进行商业营销，DeepSeek都能成为读者的得力助手。
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。
AI技术突飞猛进，智能革命风起云涌，正在将人类社会推进到全新的智能社会。在以机器人劳动、智能治理、加速、后真相等为重要特征的智能社会中，人类既能享受到物质极大丰富的富裕生活，同时也面临着诸多科技风险和社会风险。关于AI的各种问题不仅为越来越多的人所困惑、思考，亦成为试图把握时代精神的当代人不可能绕开的问题。 《智能革命后的世界：AI技术与人类社会的命运》运用跨学科的理论、方法、观点和案例，深刻剖析了当前智能革命发展的趋势，并用通俗易懂、简洁明快的语言对“智能革命后的世界”进行总体把握和全面刻画。尤其聚焦于未来智能社会的数字 、智人自我改造、AI养老与机器情感、机器人劳动与人类失业、AI科研与后真相状况、人类道德新变化、AI技术治理社会以及避免AI文明危崖等与每个人息息相关的议题。 本书
本书主要探讨现代社会的算法如何生产社会智能问题。作者埃琳娜 埃斯波西托教授沿袭其导师尼可拉斯 卢曼的 社会沟通 理论，指出机器学习等数字技术不是人工智能，而是 人工沟通 。在算法和人类智能之间进行这种类比是一种误导。如果机器对社会智能有贡献，不是因为它们学会了如何像人类一样思考，而是因为人类学会了如何与它们进行沟通。 人工沟通 意味着人类的沟通伙伴可能不是人类，而是算法。鉴于算法在社会生活的各个领域中的广泛使用，本书深入探索了人类与算法互动、在线网络列表的激增、数字本文分析中的可视化、算法个性化与数字画像、数字记忆与被遗忘权、遗忘图像、算法预测、法律犃犐的透明度与解释等数字社会的前沿问题。在Chat GPT热潮持续升温的当下，相信本书在帮助中国读者准确了解当代数字社会的同时，也能促进我们对数字
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
本书首先对人工智能的定义、历史及国内外发展趋势等方面做了详尽阐述，接着从Agent、搜索、推理、学习、进化、感知以及行动等方向分别对人工智能进行多角度的分析与学习，*后通过一些实际需求场景来说明人工智能在现今各领域方向的应用。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、自动化、计算机等专业的本科或研究生课程教材，也可供计算机信息处理、自动控制、生物信息等领域从事人工智能方向研究的科技工作者和相关专业师生参考。
人工智能已经全面进入艺术领域，与许多艺术门类如电影、绘画、舞蹈、雕塑等都有不同程度的融合发展。本书涉及各艺术门类、计算机、软件工程、仿生科学等领域，立足社会需求，面向未来发展，着重解答3个问题：人工智能现在经典的艺术应用有哪些？其原理是什么？未来人工智能与艺术的融合角度和方式是什么？本书采用总分总的结构，首先介绍人工智能与艺术的历史渊源；其次按照文学、绘画、音乐、电影、戏剧、舞蹈、建筑、游戏、雕塑9个类别分别叙述人工智能的典型案例、原理和未来发展方向； 总结人工智能与艺术融合的一般范式、现存问题和可能的发展路径。 本书适合社会大众、不同门类艺术专业人员和研究者从广度、深度、专业延伸的角度掌握人工智能与艺术的发展脉络。本书也适合作为信息艺术院校、人工智能交叉学科、新文科等相关
本书对所有主要的深度学习方法和最新研究趋势进行了深入探索。全书分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆模型（LSTM）、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分：第三部分是生成式模型，包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器（AE）/变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、像素级生成、深度聚类等；第四部分是前沿技术，讨论深度强化学习；第五部分是安全保障，包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。本书特别注重学术前沿，对包括胶囊网络在内的当前最新成果进行了细致的讨论。全书构建了一套明晰的深度学习体系，同时
本书对所有主要的深度学习方法和**研究趋势进行了深入探索。全书分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆模型（LSTM）、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分：第三部分是生成式模型，包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器（AE）/变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、像素级生成、深度聚类等；第四部分是前沿技术，讨论深度强化学习；第五部分是安全保障，包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。本书特别注重学术前沿，对包括胶囊网络在内的当前**成果进行了细致的讨论。全书构建了一套明晰的深度学习体系，同时各章内
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。
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。
近年来，人工智能发展 迅速，在可以预见的未来，它必然会强烈冲击并深刻变革人类既有的生活模式。实际上，除技术问题外，人工智能的逻辑基础和伦理基础与哲学之间的关系也十分密切。有鉴于此，本书从与人工智能紧密相关的哲学问题入手，关注如下话题：强人工智能是否可能；近代唯理论和经验论争论对于人工智能的影响；苏联、日本及欧盟在人工智能发展历程中的哲学教训；航空器自动驾驶背后的哲学难题；军用机器人的伦理是非；儒家与人工智能等。作者从逻辑架构和历史经验出发，展望了未来通用人工智能发展的可能性、可行性以及相应的社会和伦理影响。
近年来，人工智能发展 迅速，在可以预见的未来，它必然会强烈冲击并深刻变革人类既有的生活模式。实际上，除技术问题外，人工智能的逻辑基础和伦理基础与哲学之间的关系也十分密切。有鉴于此，本书从与人工智能紧密相关的哲学问题入手，关注如下话题：强人工智能是否可能；近代唯理论和经验论争论对于人工智能的影响；苏联、日本及欧盟在人工智能发展历程中的哲学教训；航空器自动驾驶背后的哲学难题；军用机器人的伦理是非；儒家与人工智能等。作者从逻辑架构和历史经验出发，展望了未来通用人工智能发展的可能性、可行性以及相应的社会和伦理影响。
本书通过项目学习（PBL）的方式讲述基于ESP32 for Arduino的编程基础知识。本书讲述了ESP32 for Arduino的基本函数;结合硬件讲述了数组及位操作，按键消抖；UART基本知识，库函数和经典蓝牙的应用；I2C、SPI的基本原理,库函数的使用;网络及HTML基础知识，以STA和softAP模式建立WiFi连接，创建Web服务器，并实现远程HTTP访问；步进电机的基础知识及梯形加减速运动控制；PID基础知识，并利用码盘实现小车运动的 控制。 本书配套学习资源包含ESP32 for Arduino系统软件、库、工具软件、学习参考资料，读者可以从http://www.kpcb.org.cn/hnd288.html免费下载。 本书是全国青少年机器人技术等级考试（五、六级）的 教材，还可作为非电子类专业智能硬件的入门教材，也可供ESP32的初学者和爱好者使用。
无创式脑调制(noninvasivebrainmodulation，NBM)是一种采用电场或磁场调节神经系统活动的技术，已成为诊断、康复和治疗神经精神疾病的一个有效手段，同时也是研究脑生理、结构和功能的常用工具。本书以作者多年来相关研究工作为基础，结合NBM技术与神经计算领域的**发展撰写而成。内容深入浅出，在介绍电场神经调节效应和神经系统建模的基础上，从非线性动力学角度剖析了神经元的放电起始过程，系统阐述了电场对放电起始动态的影响规律，深入探讨了电场调制神经活动的生物物理机制。
本书总体目标是介绍群体智能与演化博弈交叉领域的现状、发展趋势和重要应用，为读者在群体智能、无人系统、仿生智能、对抗与博弈等领域开展跨学科研究和技术开发打下基础。全书共7章，主要内容包括绪论、基于粒子群优化算法的群体演化博弈、有限群体中任务分配博弈的动力学、带有破坏者的任务分配博弈演化动力学、基于演化博弈的多智能体覆盖控制、基于演化博弈理论的集群编队、基于深度优先策略的区域协同搜索等。通过本书的学习，读者可以了解群体智能的基础知识，学习如何应用博弈理论对集群的动力学属性进行建模分析、如何设计并实现群体智能的算法，实现群体的控制、建模、任务分配与协作。 本书既可作为自动化、计算机科学与技术、电子信息工程、机器人工程等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为相关行业科研人员的参考
