深度学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程，从深度学习的发展历史，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，一直介绍到深度学习算法卷积神经网络CNN，长短时记忆网络LSTM。并从图像，自然语言处理，音频信号三方面分别介绍了深度学习算法的实际应用。案例实战部分使用的深度学习框架为Tensorflow2/Keras。

本书对因果推断相关知识进行了系统、全面的介绍，为便于学习，对大多数知识点都进行了详细的推导说明。

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.

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；

这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策

算法已在多大程度上影响我们的生活？购物网站用算法来为你推荐商品，点评网站用算法来帮你选择餐馆，GPS系统用算法来帮你选择好的路线，公司用算法来选择求职者……当机器最终学会如何学习时，将会发生什么？不同于传统算法，现在悄然主导我们生活的是“能够学习的机器”，它们通过学习我们琐碎的数据，来执行任务；它们甚至在我们还没提出要求，就能完成我们想做的事。什么是终极算法？机器学习五大学派，每个学派都有自己的主

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从

从人脸识别到AlphaGo，从无人驾驶到全球经济管理，人工智能作为21世纪极有潜力的一门技术，已经全面渗透了我们的生活，也彻底改变了我们的行为方式。如今，我们既离不开人工智能，也无法摆脱它对我们生活的影响。那么，这门技术到底是如何发展起来的？人工智能背后的运行逻辑是什么？它会让我们的生活变得更好，还是会带来更多的问题？我们每个人的工作是否终将被人工智能所取代？作为一部几乎没有门槛的人工智能入门作品

全书共分为两篇：在上篇中，将从浩瀚的数学海洋中撷取机器学习研究人员最为必须和重要的数学基础。内容主要包括：微积分（含场论）、数值计算和常用最优化方法、概率论基础与数理统计、线性代数等。在下篇中，将选取机器学习中最为常用的算法和模型进行讲解，这部分内容将涉及（广义）线性回归、图模型（包含贝叶斯网络和HMM等）、分类算法（包括SVM，逻辑回归，神经网络等）和聚类算法（包括K均值和EM算法等）等话题。

本书以第一人称视角，讲述AI的来龙去脉，表达AI的技术原理。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，解读AI大爆炸；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。ChatGPT的诞生，引发了奇点降临，点亮了AGI（通用人工智能），并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列技术前沿。

本书基于《人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）》，对“人工智能训练师”这一新兴职业给予了清晰的描述。全书从人工智能的相关技术入手，介绍了人工智能领域的发展历程和相关知识，重点讲述了人工智能训练师的职业技能鉴定要求和各等级从业人员工作要求，讲述了人工智能训练师相关的工作内容及流程方法，包括数据采集和处理、数据标注、智能系统运维、业务分析、智能训练、智能系统设计、培训与指导等方面，对人工智能

本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，并给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据

这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AIAgent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领

本书是一本机器学习算法方面的理论+实践读物，主要包含机器学习基础理论、回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度学习模型六大部分。机器学习基础理论部分包含第1、2章，主要介绍机器学习的理论基础和工程实践基础。第3章是回归模型部分，主要包括模型的建立、学习策略的确定和优化算法的求解过程，最后结合三种常见的线性回归模型实现了一个房价预测的案例。第4至11章详细介绍了几种常见的分类模型，包括朴素贝叶斯

零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-第13章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；最后，通过第14章的综合实践，帮助读者回顾本书内容，进一步巩固所学知识。《机器学习的数学原理和算法实践》适合对机器

本书深入浅出地介绍了人工智能历史和技术，对现阶段人工智能技术的应用成果进行了展示、解读，让读者在详细了解人工智能发展历史的基础上，清晰认知人工智能的关键技术。本书适合人工智能研究者，以及对人工智能感兴趣的读者阅读。

这是一本深入讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验，首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系，能为风控实践提供扎实的理论指导；然后围绕风控的全生命周期，从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践，深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深入地探讨了智能风控的背景知识：首先对基础

面对人工智能（AI）这一技术名词和概念，你是否以为它门槛高、特复杂、难以落地？面对人工智能产品爆发式涌现，你是否担心它会夺走你的工作，进而产生恐慌和忧虑？面对日常见到的“人工智障”工具，你是否对人工智能产生过质疑？进入人工智能时代，你能够做什么？需要掌握哪些技能？如何让技术为自己服务？本书结合人工智能落地的方法和案例，采用通俗易懂的语言，为你揭开人工智能的面纱，教你寻找在生活中、工作中适合人工智能

人类躯体死亡，思维是否有可能继续存在，从而实现思维不朽？思维克隆人、网络人等虚拟人将如何颠覆人类对“我”的定义？利用思维克隆技术，我们能否重新构建所爱之人的记忆、行为方式以及人格特征？思维克隆人和其生物学原型有着怎样的区别？未来，我们该如何界定思维克隆人的社会地位和法律地位？毫无疑问，思维克隆人的出现将会对传统人类社会产生深刻的哲学影响、社会影响、法律影响以及伦理影响，人类传统社会将被彻底颠覆。那

这是一本讲解如何用ChatGPT、GithubCopilotX、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件开发全流程效率和质量的实战性著作。全书以软件开发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端开发、前端开发、后端开发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试