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

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

内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成，它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。 本书以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。 全书共8章，逻辑上分为4个部分： 部分 人工智能的起源（第1~2章） 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以 人工智能之父 图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，

如何从零开始，全面了解人工智能（AI）的前世今生？ 如何掌握技术，逐步实现人工智能数字化发展？ 如何抢占市场，全面发展人工智能产业和设备？ 《从零开始学人工智能》通过12个专题、170多个知识点，帮助您从AI小白变成智能高手。 《从零开始学人工智能》详细讲解了人工智能的基本知识和技术制造，再从互联网三大巨头入手，从10个方面重点介绍了在人工智能方面的产业布局，具体包括智能家居、智能手机、智能办公、智能穿戴、智能出行、智能零售和其他领域，希望帮助您快速入门，精通人工智能知识。 《从零开始学人工智能》结构清晰，不仅适合人工智能新手掌握AI的基本方法，快速了解人工智能的相关技术，更适合帮助在人工智能行业遇到瓶颈的技术研究者和企业管理者解决难题，提高自身的专业水平。

机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS 2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深入讲解了ROS 2进阶使用的相关知识，为读者进一步在实战中使用ROS 2进行机器人开发打下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加入了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。

人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭

《人工智能的底层逻辑》用科普化的语言介绍了搜索、计算机视听觉、自然语言处理、机器学习、多模态信息处理等人工智能系统中的基础算法和数学模型，它们是实现人工智能的基础。展示了人工智能的底层逻辑，人工智能工作的基本规律。让读者真正搞懂如何给机器装上眼睛和耳朵、如何让机器理解人类语言、如何让机器拥有知识、如何让机器懂逻辑会推理、如何使机器人的言行符合人类的规范。全书深入浅出，通俗易懂，精美的插画更增加了可读性，让读者轻松掌握人工智能本质的内核，搞懂人工智能运行的底层逻辑。

内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书，你将掌握以下知识：?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深入了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建

本书根据李宏毅老师 机器学习 公开课中与深度学习相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（包括 BERT 和 GPT）等深度学习常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.

本书结合人形机器人研究中各类先进方法，系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例，阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法，解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系，描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法，并拓展了其他多种动作的实现方法，最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。 本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。 本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。

人工智能（初中版）从人工智能的发展与应用，数据、算力和算法，监督学习，非监督学习，人工神经网络及对人工智能的思考等方面对人工智能进行了初步讲解。通过本书的学习，初中生能够了解人工智能相关知识和技术，激发对人工智能的兴趣。本书案例、项目难易适中，与学生实际生活联系密切，与其他学科知识适度融合，让学生能够在实践中体验创造的乐趣。 本书适合初中学生阅读使用，可作为初中人工智能入门教材。

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。 经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基础模型的组合体，即概率生成模型；第5章和第6章着重介绍这些复杂模型在计算机视觉和自然语言处理两大最常见领域的应用；第7章讲解生成式大语言模型的内在原理并对其发展趋势予以展望。 本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，能够帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有

本书运用漫画图解的方式，讲述了机器人概述、机器人的应用、机器人的基础技术、机器人的控制软件及应用程序、各种各样的机器人、机器人和人工智能的结合等内容。本书适合对机器人有兴趣的读者阅读。

本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。

本书从现代科技伦理的隐喻 黑镜 出发，系统而深入地剖析全球人工智能伦理与治 理发展的理论根源、人工智能落地应用场景中的伦理问题以及全球视野下的人工智能治理 问题。书中既包括对传统西方伦理学的形而上学的研究，也包括人工智能有关实践案例和 国际政策的解读。本书的目的不仅仅是对人工智能伦理和治理问题进行学术性梳理，而更 在于寻求解决真实世界中人工智能伦理与治理问题的路径，是一部在理论和实践层面都非 常有意义的专著。本书不仅讨论技术伦理涉及的伦理学、政治经济学、哲学和社会学等人 文科学思想，还涉及计算机科学、生物学以及医学等自然科学框架，利用跨学科思维深入 探讨如何在人工智能时代形成伦理共识和建立智能社会治理规则，以期帮助智能经济参与 者、人工智能研究和应用开发领域的专业人员以及公共管理决策者

本书先从概率论的基础讲起，然后逐步深入到概率论在机器学习中的应用，最后结合机器学习实战案例，重点介绍了概率论的概念及其在机器学习中的应用。通过本书读者不但可以系统地学习常见概率的相关知识，还能对机器学习开发有更为深入的理解。 本书共10章，涵盖的主要内容：机器学习简介；为什么机器学习需要概率论；概率的定义；集合和事件；独立性；概率的性质；常见的计算概率方法；离散型和连续型概率简介；离散型和连续型概率的期望值、方差和标准差；几种常见的离散型和连续型概率分布；条件概率；联合概率；边缘概率；贝叶斯理论；随机过程简介；马尔可夫链；隐马尔克夫模型；高斯过程；常见的机器学习Python库；机器学习分类算法和回归算法简介；概率论在分类算法和回归算法中的应用；常见的分类算法和回归算法；强化学习简介；有

在AI时代，各种各样的工作正逐渐被 AI 所替代，很多人都会担心自己的工作被抢走。日本经济学家野口悠纪雄认为，没有哪个时代的创意价值比现在还高；从某种意义上来说，这也是一个重大的机遇。实际上，很多人都对如何产生新的想法这一问题感兴趣。产生想法并不是一件简单的事情，有些人提出了各种各样的思考方法。但思考并非按照定型的程序来进行。我们却可以发现，在如何思考上是有一定规律可循的。本书首先揭示了关于思考的一些规律，并基于这些规律，提出了如何进行思考的具体意见。 作者通过本书，从原理原则到ZUI新技巧，彻底解释作者所提倡的AI时代的 超 思考法。具体介绍了 不变的思考5法则 、 用智能手机制作的 超 笔记 、即使没有灵感也能想出主意的思考秘诀及思考方法。阅读本书后，一定会想出越来越多的好点子！

这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程，全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识，旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景，同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。

本书强调 把 AI作为方法 (AI即 Artifcial Intelligence，人工智能)这一核心理念，旨在引导读者掌握与 AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验 AI带给人类的*与便捷。 本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的*然性和*要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了 AI的强大魅力，通过一系列 召唤术 帮助读者运用AI创造性地完成各种各样的任务，在这个过程中体验和掌握运用AI的核心技巧。 本书适合对 AI有研究兴趣、有使用需求、有产品研发需求或有投资意向的读者阅读。读者可扫描文中的二维码了解本书所介绍的与AI交互的秘诀。

本书带领读者纵览了智能的发展历程，从智能的定义，到智能的起源和进化，乃至预测智能的未来，涉猎了从捕蝇草、晶体管、RNA到代理人困境、火星车的广泛话题。作者长期活跃在决策神经科学的研究前线，其叙述充分展现了他在心理学、神经科学、数学、概率论、经济学理论、进化论、哲学和人工智能等众多领域的深厚学养和广博知识，并辅以合理的编排、引人入胜的文采，为读者呈现了关于智能的诸多迷人新知。

这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、丰富性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 全书一共19章，在结构上分为三大部分： 第1部分（第1~4章） PyTorch基础 首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。 第二部分（第5~10章） 深度学习基础 依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、

本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。

本书是揭示大语言模型背后技术奥秘的 金钥匙 ，从宏观到微观全方位解读AI创新世界，帮助读者释放创造力、解放生产力、提升技术力。 本书的第1章和第2章聚焦大语言模型本身以及提示工程的兴起，能够让读者对大语言模型技术的发展背景、概念以及应用场景等有较为全面的了解。第3章，则是结合当下火热的AIGC话题展开介绍，为读者提供AIGC图像生成的实战体验，帮助读者快速上手，更好地感受和理解当前AIGC和提示工程的强大威力。第4章和第5章，从实操角度为读者提供丰富的提示工程基本技巧和进阶技巧，并探索大语言模型的高阶玩法，如编程、插件、函数调用等，帮助读者解锁大语言模型深层次的应用潜力。第6章、第7章和第8章，针对提示工程在搜索、Microsoft 365，以及法律、金融、医疗等多个领域及行业的具体应用展开介绍。 本书的每一章都

本书主要讲解了图像和文本在计算机中的表达和计算方法、神经网络的基本原理，并以圈叉棋为例讲解了计算机在图像分类问题上挑战人类的卷积神经网络技术，以单词拼写为例讲解了处理文本和语音的循环神经网络技术。 读者只需要具备基础的加减乘除计算能力，就可以不借助计算机而掌握书中的所有技术和原理，并尝试实现书中的所有实例。可以说，这本书的真正目的是实现作者的期望：人人都会人工智能！