本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时，本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者，也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。

在人工智能的热潮中，也许我们一直过度关注技术的工具性，而忽视了技术的生存性。技术作为一种人类改变世界和分析世界的方法，也逐渐影响着人类对自我的认知。通过统计数据、数字模拟，人类增加了对世界的了解和控制，同时也增加了对技术的怀疑和不确定。特朗普的竞选团队曾充分利用人类对数据的怀疑进行公关。真实和虚构的分界在逐渐溶解。这一点在深伪技术中得到最好的体现。真实的数据被窃取，并用于捏造数字空间中的假象，用户开始相信假象。如果我们不立刻开始反思数字虚拟中蕴含的本质性权力，后果将是灾难性的。

现今，Web3.0这一概念火爆科技圈，互联网的发展也将迎来新变革。过去，网络只是我们在现实生活中的辅助工具。现在，在这个虚拟世界丰盛的时代，人们的交流方式、消费活动甚至赚钱方法都发生了巨大变化。 本书基于这个时代背景，使用丰富的插图和案例，让你轻松读懂Web3.0。作者从虚拟货币、NFT、DeFi、DAO等新结构和新服务，阐释Web3.0给商业模式的发展带来了怎样的影响，让读者可以在Web3.0时代里大展宏图。

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

在以 ChatGPT 为代表的 AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）工具大量涌现的今天，学习编程的门槛大幅降低。对于大部分没有编程基础的职场人士来说， VBA 这样的办公自动化编程语言比以前任何时候都更容易掌握，能够极大提高工作效率。《用ChatGPT与VBA一键搞定Excel》通过3个部分：VBA 基础知识、ChatGPT 基础知识、ChatGPT 实战办公自动化，帮助 Excel 用户从零开始迅速掌握 VBA，以 授人以渔 的方式灵活应对任何需要自动化办公的场景。简而言之，《用ChatGPT与VBA一键搞定Excel》的目标是：普通用户只需要掌握一些 VBA 的基本概念，然后借助 ChatGPT 就可以得到相应的VBA代码，从而解决具体问题。

208个干货技巧，帮助您从入门到精通ChatGPT的案例应用。208集教学视频，手机扫码即可边看边学，助您速成ChatGPT提问高手。随书赠送：243款素材效果 247组AI绘画提示词。书中穿插两条线，对AI提问和热门提示词进行详细介绍。一条技巧线：介绍了ChatGPT的基础用法、提问框架和高效提问的方法，帮助读者快速掌握平台的使用和提问技巧。一条案例线：介绍了ChatGPT在办公、职场、视频创作、文案写作、AI绘画、科研学习、程序开发、电商营销、生活服务、娱乐休闲、商业管理和其他领域的应用，让读者掌握对应的提问方式和提示词，从而轻松解决生活、学习和工作中遇到的难题。本书适合ChatGPT的初学者，特别是对AI文案、软件开发、职场办公、文学、艺术、经管、电商等领域感兴趣的用户，也适合作为相关专业的教材。

本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上，重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用，有较强的参考价值。本书具体内容包括：数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。 本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信息类、计算机类相关专业的教学参考书，也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。

我们是否会被人工智能取代？我们要如何在人工智能时代下成为更好的设计师？这正是作者写这本书的目的。希望通过这本书，能为大家深入浅出地讲解现在的人工智能是什么，尤其是为没有开发经验的设计师讲解清楚人工智能的历史背景和现有技术；再结合一些人工智能和设计的案例，让大家清楚现在和未来我们能做什么、怎么做；*后通过对一些跨界设计师的采访，希望能给大家带来一些启发。

未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。

本书对人工智能和教育的融合与应用进行了探讨和分析，以期为教育的变革与创新发挥力量。本书共包括五章内容。第一章对人工智能的基本理论及其对教育的影响和挑战进行了概述；第二章探讨了人工智能时代教育行动的五个方向，分别是养成信息化的思维、发挥信息处理天赋、提升信息处理能力、提高信息处理效率以及适应信息更新速度；第三章是大数据技术在教育中的应用；第四章是机器学习技术在教育中的应用；第五章是 VR技术在教育中的应用。本书可供教育工作者参考。

学习如何在生产环境部署深度学习模型。 研究多家领先公司的PyTorch用例。 学习如何对图像应用迁移学习。 使用Wikipedia上训练的一个模型应用前沿的NLP技术。 使用PyTorch的torchaudio库用一个基于卷积的模型完成音频分类。 使用TensorBoard和火焰图调试PyTorch模型。 用Docker容器和Google Cloud上运行的Kubernetes集群在生产环境中部署PyTorch应用。

《感知机器》深入剖析了传感技术对我们的感知、体验和行为所产生的影响。书中描述了 感知自我 的兴起，并深入研究了传感器技术在音乐、游戏、艺术环境、驾驶甚至饮食领域的应用。本书不仅关注这些机器想从我们这里获取什么，更关注我们想从它们那里获取什么--新的感觉、神秘的刺激以及让我们从日常工作中解脱出来的魔力。本书不仅适合对科技和艺术感兴趣的读者，也为关注科技对人类生活的影响的人提供了重要的启发和洞见。

AIphaGo、ChatGPT、AGI系统，各种惊人眼球的人工智能成就不断刷新着人类对机器的认知。这些认知也引发了人们一再思考这样一个尖锐问题，即人类制造的智能机器系统是否会全面超过人类的智慧？这部读物便是面对这样的灵魂考问，从机器之 芯 与人类之 心 比较的角度，来为普通读者给出一种回应。 那么机器之芯与人类之心进行比较，到底孰智孰慧呢？这部读物经过全面系统地比较，将无奈地得出这样的感概： I（唉）， 机 智终归超过不了人。须知，我们人类所拥有的情感能力、意识能力以及创造能力绝非是基于逻辑计算的机器所能够拥有！或者更加通俗地说，我们目前所有基于预先编程的智能系统不可能具备人类所拥有最高智慧境界的应变能力。或许只有未来的脑机混合智能途径，才是机器系统拥有应变能力的根本出路。 《将芯比心》这部读物正是从视觉感

《我的AI助手》深入探讨了如何利用AI提高工作效率和生活品质。作者结合自身的丰富实践经验，通过实际案例为读者提供了利用AI技术简化工作流程，提高工作效率的实用方法和建议。作者强调了保持 好奇心和开放心态的重要性，她鼓励读者反思现有生活方式，学习如何将AI技术有效地运用到生活中。通过阅读本书，读者将更好地提升在AI时代的工作效率、生活质量，释放生产力，探索更多可能。

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用；第6章扩展到通用大语言模型，如ChatGPT和GPT-4，探讨了它们在日常任务处理中的应用；第7章和第8章覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，展示了AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量；第9章讨论了调试、测试和部署过程中AI的作用；第10章总结了AI辅助编程的一些启示，包括学习曲线、优势、不足及对未来工作的影响。 本书适合软件

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。

本书紧跟当下AI风口，从AI指令学习出发，详细阐述了什么是AI指令、AI指令的重要性、AI指令的模板、怎么拆解AI指令、怎么创作AI指令，以及怎么让AI指令帮助自己变现、提升工作效率等。书里既有浅显易懂的理论阐述，又有详细的案例拆解，可以让你一看就懂，一学就会，轻轻松松掌握AI使用技能，解决90%的工作、学习和生活难题。 无指令，不AI ，本书从AI的底层逻辑，讲到指令的方法论实操，是一本极具系统化、实操性强的AI指令宝典。

本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。 本书分为两篇，共18章。一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。 本书试图从初学者的角度对机器学习和深度学习的经典算法进行详细阐述。本书插图丰富，语言通俗易懂，适合初入机器学习领域的 萌新 ，

■ 介绍机器学习领域的模型、算法和数据训练。 ■ 了解监督和非监督机器学习算法。 ■ 针对模型使用的数据进行统计验证。 ■ 深入了解商业和科学中使用的线性回归模型。 ■ 使用单层和多层神经网络计算结果。 ■ 介绍基于树的模型的工作原理，以及流行的决策树。 ■ 了解R语言中机器学习的生态环境。 ■ 介绍R语言提供的强大的工具caret包。

了解当前和未来的技术研究，这些技术支撑着自动化技术日益增长的能力，以及它们对未来工作世界的影响。 自动化和机器人技术的快速发展经常在贸易和一般媒体上报道，通常依靠可怕的标题，如 工作岗位被机器人抢走 。当然，工作将随着更智能、更快的自动化工人的出现而改变;然而，这些变化的范围和规模仍然未知。自动化似乎已经出现了，但我们只是处于早期阶段。 自动化与协作机器人探索了当前研究项目的成果，这些项目正在改善自动化世界的构建模块。对协同机器人(cobotics)的研究是将数字、音频和视觉数据相结合，从而在协同机器人及其人类合作者之间产生共同的观点。网络边缘的低功耗机器学习可以为协同机器人或其操作提供决策。本书涵盖的主题包括: 机器人过程自动化，聊天机器人，以及它们在不久的将来的影响 自动化的大肆宣传和头条新

这是一本全面介绍数据挖掘与机器学习的大数据专业类图书，阅读本书可以提升读者对大数据分析与挖掘的认知及动手能力。本书共 10 章，由浅入深地讲解数据挖掘与机器学习的基本概念与流程、相关 算法与实现工具。全书理论与实践相结合，既有新技术的深度，也有行业应用的广度，使读者可以全面了解数据挖掘与机器学习相关技术。 本书可以作为高等学校计算机、数据科学与大数据技术等相关专业“机器学习”或者“数据挖掘”课程的教材，也可作为从事机器学习与数据挖掘、数据分析相关工作的技术人员的参考书。