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廣州中望龍騰軟件股份有限公司(簡稱中望軟件)開發的3D One AI是一款功能強大的三維仿真軟件，集成了三維創意設計、人工智能、開源硬件和編程等功能。利用3D One AI提供的三維虛擬仿真功能，我們可以快速構建並模擬真實的科技應用場景，將抽象的人工智能知識可視化呈現。本書以生活中的常見應用場景為案例設計基礎，詳細介紹3D One AI的基本操作及功能，通過案例的製作來引導學生理解和掌握相關的知識點。學生學習本書，可以掌握3D One AI的基本操作和功能，並且能夠通過案例的製作來提高自己的實踐能力和問題解決能力。同時，本書也注重知識的系統性和連貫性，讓學生能夠更好地掌握3D One AI的完整應用流程。本書適合作為中小學信息科技社團的人工智能教材，也可作為中小學教師開設人工智能課程的參考用書。

ChatGPT引發了新一輪關於人工智能討論的熱潮，科技圈乃至各行各業都躍躍欲試，希望借助這次AI浪潮乘勢而起。那麼，回歸到個人層面，我們該如何更好地利用互聯網和AI技術，實現自我價值，創造社會價值，充分地享受美好生活呢？本書不僅揭示了ChatGPT的神奇之處，而且解讀了全球範圍內的生成式人工智能產業格局。此外，本書還剖析了如何在大模型時代構建個體競爭優勢，梳理了超級個體的成長秘訣，並通過豐富而翔實的案例總結了ChatGPT、文生圖工具、AI繪圖工具等的使用技巧，展示了一系列超級個體實踐案例。最後，本書還客觀地分析了使用大模型可能面臨的安全風險及應對措施。本書旨在幫助普通人理解人工智能、大模型等新技術、新應用，並將其與自己的工作和生活緊密地結合在一起。本書旨在從實踐角度出發，探索一條讓更多人通過人工智能放大自身優勢，成為“超級個體”的可行路徑。

本書包括以下幾個內容：系統的基本概念；物理系統建模；一階、二階系統時域分析；控制系統穩定性分析；控制系統的瞬態回應與穩態誤差；分析控制系統的根軌跡法、頻率法、狀態空間法；控制系統的綜合校正；控制系統的魯棒性分析；控制系統能控性、能觀性；控制系統的狀態空間回饋和極點配置；離散控制系統分析與綜合；非線性控制系統的基本特點及典型分析方法。本書本著循序漸進、啟發思維、培養創新精神的原則，設計了許多有關新技

本書適合任何想要深入了解深度學習這個迷人領域的人，您不需要具備高級數學和程式設計知識就可以掌握其根本原理。如果您想知道這些工具是如何運作的，並學會自己使用它們，答案盡在書中。而且，如果您已經準備好編寫自己的程序，那麼隨附的Github存儲庫中還有大量補充的Python筆記本可以幫助您。本書講解語言通俗易懂，包含大量的彩色插圖和具有啟發性的類比，以及豐富的現實世界的例子，深入地地解釋了深度學習的關鍵概念，包括： •文本生成器如何創建新穎的故事和文章。•深度學習系統如何在人類遊戲中學習遊戲並獲勝。•影像分類系統如何辨識照片中的物體或人。•如何以對日常生活有用的方式思考機率。•如何使用構成現代人工智慧核心的機器學習技術。各種各樣的智力冒險家都可以使用本書中涵蓋的強大思想來建立智慧系統，幫助我們更好地理解世界和生活在其中的每個人。這就是人工智慧的未來，這本書可以讓你充分想像它的未來。

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。 第2版中每章都有新增內容，並增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關係，有助讀者閱讀方便。 本書極具

隨著ChatGPT 的出現，大語言模型的能力得到了業內外的認可，新的商業模式不斷湧現，舊的設計和實現都將重構。本書主要介紹基於ChatGPT 開發算法相關的應用或服務，側重于介紹與自然語言處理相關的常見任務和應用，以及如何使用類似ChatGPT 的大語言模型服務來實現以前只有算法工程師才能完成的工作。全書共8 章內容，第1 章介紹與ChatGPT 相關的基礎知識，第2～5 章分別介紹相似匹配、句詞分類、文本生成和複雜推理方面的任務，第6～8 章分別介紹ChatGPT 的工程實踐、局限與不足，以及商業應用，以幫助讀者更好地構建自己的應用。本書以實踐為主，尤其注重任務的講解和設計，但同時也對自然語言處理相關算法的基本原理和基礎知識進行科普性介紹，適合所有對大語言模型感興趣的開發者閱讀。

本書基於 C++編寫，旨在帶領讀者動手打造出一個深度學習框架。本書首先介紹 C++模板元編程的基礎技術，然後在此基礎上剖析深度學習框架的內部結構，逐一實現深度學習框架中的各個組件和功能，包括基本數據結構、運算與表達模板、基本層、複合層、循環層、求值與優化等，最終打造出一個深度學習框架。本書將深度學習框架與 C++模板元編程有機結合，更利於讀者學習和掌握使用 C++開發大型項目的方法。本書適合對 C++有一定瞭解，希望深入瞭解深度學習框架內部實現細節，以及提升 C++程序設計水平的讀者閱讀。

本書首先介紹深度學習方面的數學知識與Python基礎知識，線性模型中的線性回歸模型和logistic模型；然後講述正向傳播算法、反向傳播算法及深度神經網絡的完整訓練流程，輸出層的激活函數和隱藏層的常見激活函數，深度學習的過擬合和欠擬合，應對過擬合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神經網絡模型的步驟；接著介紹卷積神經網絡及其兩個重要的組成部分―卷積和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷積神經網絡；最後討論如何從零開始實現循環神經網絡，如何搭建深度學習框架，如何使用TensorFlow 2建立循環神經網絡模型。本書既可供從事人工智能方面研究的專業人士閱讀，也可供計算機專業的師生閱讀。

與使用數學語言或計算機編程語言講解算法的書不同，本書另闢蹊徑，用通俗易懂的人類語言以及大量有趣的示例和插圖講解10多種前沿的機器學習算法。內容涵蓋k均值聚類、主成分分析、關聯規則、社會網絡分析等無監督學習算法，以及回歸分析、k最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡等監督學習算法，並概述強化學習算法的思想。

本書基於豐富的圖示，詳細介紹了有監督學習和無監督學習的17種算法，包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機、核方法、樸素貝葉斯、隨機森林、神經網絡、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。書中針對各算法均用Python代碼進行了實現，讀者可一邊運行代碼一邊閱讀，從而加深對算法的理解。

當前，有很多關於人工智能（AI），並和人類生產、生活關系緊密的議題被廣泛討論，包括“如何避免大數據時代個人隱私形同虛設”“代碼是否具有道德”等。這些現實議題背後，是兩個根本問題：何為“AI倫理”？何為“AI治理”? 本書彙聚眾多專家的觀點，對這兩個根本問題進行了深入探討，涉及人工智能、計算機、法律、社會學等多個領域，覆蓋社會和個人、生產和生活的諸多方面。本書是根據未來論壇“AI倫理與治理”系列研討會的成果總結、整理而來，分為AI向善的理論與實踐、AI的公平性、AI與風險治理、AI決策的可靠性和可解釋性、用戶數據隱私、包容性的AI這6個專題方向。每個專題方向均彙集了各領域中一線專家經充分思辨討論後形成的觀點。本書適合人工智能領域學者、工程師、管理者、創業人員和相關專業學生，法律、社會學等領域的專業人士，以及政府相關部門人員閱讀。

人工智能領域正在以超乎人們想像的速度發展，本書趕在人工智能徹底佔領世界之前完成編寫，實屬萬幸。書中收錄了超過100道機器學習算法工程師的面試題目和解答，其中大部分源於Hulu算法研究崗位的真實場景。本書從日常工作、生活中各種有趣的現象出發，不僅囊括了機器學習的基本知識，而且還包含了成為出眾算法工程師的相關技能，更重要的是凝聚了筆者對人工智能領域的一顆熱忱之心，旨在培養讀者發現問題、解決問題、擴展問題的能力，建立對機器學習的熱愛，共繪人工智能世界的宏偉藍圖。“不積跬步，無以至千里”，本書將從特徵工程、模型評估、降維等經典機器學習領域出發，構建一個算法工程師必-備的知識體系；見神經網絡、強化學習、生成對抗網絡等新科研進展之微，知深度學習領域勝敗興衰之著；“博觀而約取，厚積而薄發”，在末一章為讀者展示生活中各種引領時代的人工智能應用。

隨著計算科學的快速發展，人工智能已為我們大家熟知。2017 年國務院正式印發《新一代人工智能發展規劃》，明確了人工智能的國家戰略地位，關於人工智能的科普、技術普及讀物也已出現，但符合少年兒童認知的人工智能科普讀物卻一直是個空白。本書是面向少年兒童的人工智能科普讀物，用輕鬆有趣的筆觸和明確簡潔的形式介紹人工智能的歷史、現狀及未來。 本書寫給6 歲以上、13 歲以下的青少年讀者，深入淺出地介紹了人工智能的發展歷史、人工智能的主要研究方向、技術實現流程及人工智能與未來社會的關係探索等。本書從科普和青少年教育的角度出發，培養孩子們對人工智能乃至新科技的認知，目的是讓孩子們瞭解人工智能知識，建立正確的科技價值觀和科學的方法論，為將來人工智能的研究和應用做好準備。

《AI賦能 驅動產業變革的人工智能應用》集合了在中國人工智能產業發展聯盟組織的第二批“人工智能技術和應用案例評選”活動中名列前茅的51個優秀案例，全書共5章，包含：智能製造、智能農業、智能城市、智能醫療、電信領域。本書展示了人工智能技術在工業、醫療、交通、金融、通信、政務、教育、公共安全等各個領域的實際應用，展現了中國科技公司引領技術創新完成行業融合的新浪潮。

作為計算機科學的一個分支，人工智能主要研究、開發用於模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統，涉及機器人、語音識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等方向。本書包括引言、基礎知識、基於知識的系統、人工智能高級專題、人工智能的現在和未來以及安全與編程六部分內容。第一部分從人工智能的定義講起，對人工智能的早期歷史、思維和智能的內涵、圖靈測試、啟發式方法、新千年人工智能的發展進行了簡要論述。第二部分詳細講述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的邏輯、知識表示和產生式系統等基礎知識。第三部分介紹並探究了人工智能領域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等經典的專家系統，振動故障診斷、自動牙科識別等新的專家系統，也介紹了機器學習、深度學習以及受到自然啟發的搜索算法等。第四部分介紹了自然語言處理和自動規劃等高級專題。第五部分對人工智能的歷史和現狀進行了梳理，回顧了幾十年來人工智能所取得的諸多成就，並對其未來進行了展望。第六部分主要介紹人工智能的安全以及編程問題。本書系統、全面地講解了人工智能的相關知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識，也對自然語言處理、自動規劃、神經網絡等內容進行了拓展，更輔以實例，可以幫助讀者扎扎實實打好基礎。本書內容易讀易學，適合人工智能相關領域和對該領域感興趣的讀者閱讀，也適合高校計算機專業的教師和學生參考。

《人工智能基礎 數學知識》基於流行的Python語言，通俗易懂地介紹了入門人工智能領域必需必會的數學知識，旨在讓讀者輕鬆掌握並學以致用。《人工智能基礎 數學知識》分為線性代數、概率和優化等3篇，共21章，覆蓋了人工智能領域中重要的數學知識點。本書寫作風格通俗有趣，讀者可在潛移默化中掌握這些數學知識以及相關的編程操作，並能從工程落地的角度深刻理解數學在其中的扮演角色和魅力。《人工智能基礎 數學知識》適合希望投身於人工智能領域且想有一番作為的人員閱讀，還適合對人工智能領域背後的邏輯感興趣的人員閱讀。本書還可作為各大高校人工智能專業的參考用書。

圖神經網路（GNN）是基於深度學習的圖資料處理方法，因其卓越的性能而受到廣泛關注。本書全面介紹了GNN的基本概念、具體模型和實際應用。書中首先概述數學基礎和神經網路以及圖神經網路的基本概念，接著介紹不同種類的GNN，包括卷積圖神經網路、迴圈圖神經網路、圖注意力網路、圖殘差網路，以及幾個通用框架。此外，本書還介紹了GNN在結構化場景、非結構化場景和其他場景中的應用。讀完本書，你將對GNN的最新成果和

本書以PyTorch深度學習的常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹使用PyTorch實現深度學習應用的重要內容。本書共7章，內容包括深度學習概述、PyTorch深度學習通用流程、PyTorch深度學習基礎、手寫漢字識別、文本生成、基於CycleGAN的圖像風格轉換、基於TipDM大數據挖掘建模平臺實現文本生成等。本書大部分章包含實訓和課後習題，希望通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。本書可以作為高等學校數據科學與大數據技術或人工智能相關專業的教材，也可作為深度學習愛好者的自學用書。