周志华老师的《机器学习》（俗称 西瓜书 ）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》（俗称 南瓜书 ）的第2 版。相较于第1 版，本书对 西瓜书 中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。 全书共16 章，与 西瓜书 章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。 本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考

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。

这是一部从技术原理、行业应用、商业价值、投资创业、发展趋势5个维度讲解AI Agent的著作，具有科普书和商业书的双重属性。 本书首先详细介绍了AI Agent的技术路径及其在11大领域的应用，丰富的应用案例可以帮助读者深度理解AI Agent产品形态与服务方式；然后深入探讨了AI Agent的商业价值与商业生态，并对AI Agent的企业级应用和投资创业做了很多思考与总结，能够带给读者应用与创业方面的启发。本书将技术、应用及商业理念融会贯通，理论性与实用性兼具，是一本适合业内外人士快速了解AI Agent、提升行业认知的综合指南，得到了很多行业人士、专家及创业者的一致好评。 全书共15章，分为四个部分： 第一部分（第1~3章） 技术认知 首先，介绍AI Agent的概念、特征、定义、发展历程、分类方式，以帮助读者全面认知AI Agent；然后，介绍AI Agent核心技术，展示其技

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。

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI 小白 小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

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。

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。

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。

《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书，本书从机器学习中的数学入门开始，以展示数学的友好性为原则，讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。机器学习作为人工智能的核心技术，对于数学基础薄弱的人来说，其台阶是陡峭的，本书力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡，为读者铺平机器学习的数学之路。 《机器学习中的数学》共19章，分为线性代数、高等数学和概率3个组成部分。第 1 部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯 诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹角余弦等；第2部分包括导数、微分、不定积分、定积分、弧长、偏导、多重积分、参数方程、极坐标系、柱坐标系、球坐标系、梯度、

《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为，2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的 仿生大脑新皮质 与人类的大脑新皮质将实现 对接 ，世界将开启一个新的文明时代， 奇点 到来！那个时候，我们是谁？我们是什么？人还能称之为人吗？ 库兹韦尔把 奇点 当作一个绝佳的 隐喻 ：当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态 一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所欲的智能装置、新的人机复合体将进入 苏醒 状态。 库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来。他坚信，未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的 仿生大脑新皮质 。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端，与遥远的人类生物大脑远程相连。那时，或许人工智能

本书在介绍ROS总体框架和理论要点的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和进阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特点和使用方法，剖析ROS的发展方向。

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 ，

大脑如何产生新想法？思维如何产生，又是如何运作的？意识缘何形成？什么是情感、感觉、想法？如果将人类大脑看成一台机器，那么这是否有益于我们设计出能够像人一样能理解、会思考的高级人工智能 情感机器？ 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》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。

本书采用理论与实践相结合的方式，引导读者以Python为工具，以机器学习为方法，进行数据的建模与分析。本书共13章，对机器学习的原理部分进行了深入透彻的讲解，对机器学习算法部分均进行了Python实现。除前两章外，各章都给出了可实现的实践案例，并全彩呈现数据可视化图形。 本书兼具知识的深度和广度，在理论上突出可读性，在实践上强调可操作性，实践案例具备较强代表性。随书提供全部案例的数据集、源代码、教学PPT、关键知识点，教学辅导视频，具备较高实用性。 本书既可以作为数据分析从业人员的参考书，也可作为高等院校数据分析、机器学习等专业课程的教材。 扫描关注机械工业出版社计算机分社官方微信订阅号 身边的信息学，回复67490即可获取本书配套资源下载链接。

数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱，经济发展、社会关系、政治结构、流行文化，无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备，还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落，正在影响着我们每一个人。 今天，人与机器的关系不仅愈加紧密，而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视：人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗？人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下？失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样，将对人类形成存在性威胁，甚至将人类推向灭亡？ 理查德 道金斯曾有一句名言： 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙？在《协同进化》中，借鉴达

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。