人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗？未来的机器人是否真的会像电影《Her》《机械姬》中那样具备高超的人类智慧，进而取代人类？奇点来临时，人类将何去何从？在《人工智能简史》一书中，人工智能时代的科技预言家、普利策奖得主约翰·马尔科夫将带领我们寻找答案。约翰·马尔科夫在他的重磅新作《人工智能简史》一书里，从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬再到野蛮生长的发展历程，直击了工业机器人、救援机器

人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。本书适合对Agent技术感

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算

这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书，你将获得以下知识和技能：认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质，包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动

ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求，用好ChatGPT，既不停

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必备工具的用法。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

全书共分为11章，除第1章人工智能概述外，其余内容划分为四大部分。第一部分为确定性人工智能的三大基本技术，包括第2,3,4章的知识表示、确定性推理和搜索部分。第二部分包括第5章不确定性人工智能和第6章的智能算法。第三部分为人工智能的重要研究领域，包括第7章的分布式人工智能，第8章的机器学习，第9章的专家系统。第四部分为人工智能应用部分，包括第10章的人工智能设计语言和第11章的人工智能的应用举例。

本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。

本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论

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GitHubCopilot和其他AI编程工具的案例，展示

一本书全面了解生成式AI的发展与创作能力，并为我所用。20世纪60年代，AI的概念就被提出，其商业应用的时间十分漫长，但始终没有普通人使用的低门槛AI工具，随着AIGC（AIGeneratedContent）的风靡，AI从实验室走进个人电脑，也将就此改变商业与人们生活。生成式AI（GenerativeAI）作为底层技术，带来的潜在回报十分可观。AI的发展势不可当，已经由擅长分析的传统AI过渡到擅长

ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。

近些年，当人们谈论人工智能时，总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而，这就是真的智能吗？科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论，这将彻底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。就像人类蕞终不是通过模仿鸟类，而

AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切入点，由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了StableDiffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录

本书系统、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。本书极具专业性、

人类历史上的历次技术革命，都带来了人类感知和认知能力的不断提升，从而使人类知道更多，做到更多，体验更多。以此为标准，李彦宏在本书中将人工智能定义为堪比任何一次技术革命的伟大变革，并且明确提出，在技术与人的关系上，智能革命不同于前几次技术革命，不是人去适应机器，而是机器主动来学习和适应人类，并同人类一起学习和创新这个世界。大数据是智能社会运转的根本动力和燃料。以百度为代表的搜索引擎公司，由于对数据资

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（S2

本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本，通过梳理人工智能涉及的相关数学理论，并通过Python实现相关案例，使抽象的理论具体化，从而加深读者对数学的感性认识，提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论，然后根据数学内容的逻辑顺序，以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础，对函数逼近、最优化理论、信息论、图论进行了深入介绍，同时给出了它

本书首先简要介绍了ChatGPT与自然语言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技术特点和人工智能技术未来的发展趋势；之后介绍了数字化时代的基础安全问题，以及大模型和ChatGPT在内容安全、网络安全、隐私安全、版权合规和伦理道德等方面带来的新挑战、新风险，如生成内容的准确性问题、作品训练的版权问题等，并从人工智能技术的监管角度给出了一些策略建议；最后深入地分析了如何客观看待ChatGPT给如今的