本书系统详实地介绍了区块链技术和应用，主要包括三大部分内容：由浅入深地介绍了区块链技术缘起、演进过程、技术原理和发展趋势；分享并解析了落地应用案例，以华为云区块链服务为例示范了区块链应用实践的过程；分析探究了区块链的价值、未来发展趋势以及有关区块链的其他问题，为区块链应用的开发和创新提供多视角的思路。本书的目标读者是所有想充分了解区块链技术和应用的人群。本书既包含区块链基础知识，又有对区块链应用

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（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

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。

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

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

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

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可

比尔·盖茨、比尔·乔伊等鼎力推荐！一部预测人工智能和科技未来的奇书！在《奇点临近》中，库兹韦尔通过将进化划分为六大纪元，探讨和分析了科学发展趋势。演绎并预测了科技发展的未来。他大胆预测：21世纪30年代：人类大脑信息上传成为可能。21世纪40年代：人体3.0升级版出现：通过基因、纳米、机器人技术使人体进化成非肉体的、可以随意变形的形态。人们大多数时间沉浸在虚拟现实里（像电影《黑客帝国》所描述的那

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

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

“图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、“卷积神经网络之父”……由于在人工智能领域的突出贡献，杨立昆被中国计算机科学界和企业界所熟知。杨立昆的科学之路，谱写了一段关于勇气的宣言。他为了知识本身求学，而不是文凭，他用自己的经历，证明了通过激烈的考试竞争进入名校不是科学成功的窄门。他广泛阅读，为他科学思维的形成奠定了坚实的理论基础。他特立独行，做自己感兴趣的事情，即便那件事在短时间里不被人看好。在人工

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

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

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。

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

本书作者依托丰富的一线教育实践以及对AI和当代教育的深入洞察，全面剖析了当下该如何正确且高效地使用AI工具提升学习与思考能力。作者从孩子需要具备的核心能力出发，探讨了在AI时代，孩子们应如何抓住机遇、科学应对挑战。同时，书中还详细分析了孩子未来在学科选择、专业方向、职业规划、人生发展等方面的关键决策，为家长与孩子提供了宝贵的参考建议。

本书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。本书作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众

ChatGPT一经问世，在全球范围内引起巨大轰动，GPT-4接入未来办公软件更是让人震惊，而且技术正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以这些技术为代表的生成式人工智能（AIGC）是否为新一轮的技术革命？它到底能做什么，具有哪些优势和场景应用趋势？面对新技术，未来商业的机会在哪里，对我们个人又有着什么样的影响？……这些问题对于我们理解当下，面向未来都十分重要。本书基于作者的专业背景和长期实践，系统介

本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型StableDiffusion，以及LangChain与AIAgent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临