自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和预训练模型三大部分：基础知识部分介绍自然语言处理和深度学习的基础知识和基本工具；预训练词向量部分介绍

自然语言处理：基于预训练模型的方法

本书首次展现了量子力学的根本难题如何彻底改变了我们对空间和时间的看法。作者将量子力学与爱因斯坦的相对论调和起来，着重阐述了多世界理论，揭示了超凡脱俗、让人大开眼界的宇宙真相，也一步步化解了主要的反对意见。一种新认识——关于我们在宇宙中的位置以及我们由什么组成——正在成为我们新的起点。

隐藏的宇宙

．AI能否幫助人類從根源上預防疫情？ ．如何應對未來的職場挑戰？ ．在AI主導的世界中如何確保文化多樣性？ ．如何教導下一代適應人類與AI共存的新社會？ ．如何面對AI帶來的社會問題所隱含的人性拉鋸戰？ AI能創造前所未有的財富與價值，能徹底改變醫學和教育，能提升人類的工作、娛樂和交流的品質，

AI 2041

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。
全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能

图解大模型

利用机器翻译技术实现不同语言之间的自由交流始终是最令人期待的计算机应用之一。本书全面回顾了近30 年来机器翻译的技术发展历程，遵循机器翻译技术的发展脉络，对基于统计和基于端到端深度学习的机器翻译关键技术及原理进行了深入解析，力求做到简洁明了、全面透彻、图文结合。此外，本书着重介绍了近年来机器翻译领域的科研热点，旨在帮助读者全面了解机器翻译的前沿研究进展和关键技术。 《机器

机器翻译：基础与模型

	哪些中国传统思想能够为通用人工智能提供上层建筑的支撑？
	如何用人工智能数理模型来解读中国思想？
	什么是实现通用人工智能的关键？
	从数理模型角度看，为什么杰出人才如此难以培养？
本书的主题是从通用人工智能的视角来诠释中国的思想。朱松纯教授致力于搭建人文社科与通用人工智能的双向连接，本书是为人文赋“理”，即以人工智能的数理与认知模型诠释中国思想，试图为中国优秀哲学思想构建严格的数理体系

为人文赋理

为什么AlphaGo、ChatGPT没有在中国诞生？为什么中国只能出现“百模大战”？ 什么时候才能出现人工智能的中国时刻？每每站在国家命运的十字路口，我们总会听到来自历史的叩问。无论是“李约瑟难题”“钱学森之问”“杨振宁三问”，还是今天的人工智能“中国之问”，都考验着我们国家战略方向的确立和科学家的使命感。要交出一份满意的答卷，就要走出一条属于我们自己的路，一条底层逻辑自主可控的创新之路，走人工智

为机器立心

Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. You’ll learn directly from the creator of Keras, François Chollet, building yo

Deep Learning with Python (2/e)

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。
本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法，以及策略梯度、近端策略优化、深度Q 网络、

Easy RL：强化学习教程

人工智能正在进入一个从感知智能、认知智能向决策智能发展的时代！ 强化学习是一种面向决策型人工智能的方法，将更多权力交给机器，让机器在各种任务中直接完成决策，不再以辅助的角色为人或者其他下游逻辑服务。 ◎ 编辑推荐 本书全面、系统地介绍强化学习的基础理论体系，指明强化学习的入门及进阶路径。 本书配套线上代码实践平台

动手学强化学习

对自我的认识始终是哲学的核心主题。在过去的几十年里，随着神经科学家对大脑研究的逐步深入，主张自我等同于大脑，大脑中的生物化学反应决定了我们一切思想和行为的观念渐成主流。 哲学教授马库斯·加布里尔却犀利指出，将精神的产生理解成生物过程的观念是对自我理解的扭曲和退化。他从康德、莱布尼茨、费希特、谢林等哲学大师的思想中汲取养分，以新实在论和新存在主义为根基，借用思想实验、生活事

我非我脑

* 深度学习名著重磅升级，涵盖Transformer架构等开创性进展 * 流行深度学习框架Keras之父执笔，文字生动、见解深刻 * 不用一个数学公式，利用直觉自然入门深度学习 近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习

Python深度学习（第2版）

本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构，从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇，第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络，从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开，介绍计算机视觉方向的里程碑算法；第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的重要突破，包括基础序列模型和模型预训练；第三篇主要介绍深度学习在模型优化上的进展，包

深度学习高手笔记

本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用， 涵盖图神经网络的广泛主题， 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。 ★编辑推荐： 对人工智能来说，图神经网络有可能是将概率学习与符号推理结合起来的一种工具，有可能成为将数据驱动与知识驱动结合起来的一座桥梁，有望推

图神经网络

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、

动手学深度学习（PyTorch版）

“鱼书”《深度学习入门：基于Python的理论与实现》作者又一力作。 手把手带你创建深度学习框架，直击现代深度学习框架本质！ ◎ 编辑推荐 • 简明易懂，讲解详细 本书延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对PyTorch、TensorFlow和Chainer等现代深度学习框架

深度学习入门2

【内容简介】 未来是不确定的，可能是危险的，也可能是美好的。我们通过讲述关于未来的故事，来应对这种永无止境的不确定性。我们如何构建这些故事？构建的地方在哪里？这些故事又向我们展示了什么样的未来？ 这本书是一本面向未来的用户指南，一个指明前路的向导。我们将详细探讨为了理解未来，我们做了哪些努力；我们和其他生命体如何管理不同的未来；如何为最可能发生的未来做

未来大历史

ChatGPT火爆全球，但大语言模型（Large Language Model）才是幕后真正的智能“大脑”！生成式大模型正在开创新的时代，基于生成式预训练大模型的技术突破，也在带来面向个人、深入行业的多重应用。这势必引发新一轮的智力革命和产业重构，构建全新的脑机协作关系。但在同时，与机会如影随形的泡沫也会随之涌现。 为此，本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的

大模型时代：ChatGPT开启通用人工智能浪潮

一本讲述整个世界如何联合起来重塑全新驾驶与出行方式的动人故事。 一本关于无人驾驶汽车开发过程中戏剧性与曲折性故事的精妙之作。 自动驾驶汽车是近年来最值得夸耀的技术突破之一。但事实证明，早期有关自动驾驶汽车将很快上路的承诺还为时过早。亚历克斯·戴维斯在《自动驾驶之争》中讲 述了自动驾驶从起源直到今天的曲折动人的细节。 故事从美国国防部

自动驾驶之争

一个 AI 的自白，以第一人称视角，通俗易懂地讲述 AI 的来龙去脉，生动活泼地表达 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。

硅基物语.AI大爆炸

◆我们在运用AI的时候，有时得不到自己想要的回答，于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是，AI的回答质量往往取决于提问的质量。 ◆《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器》适合各行业对AI技术应用感兴趣的人群阅读。 ◎ 编辑推荐： 1. 20种提问方法，助你快速掌握与AI沟通的技巧，让AI成为得心应手的好助理，把你的能力放大100

秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器

人工智能的百页全景图 关注AI就是关注人类的未来 ◎ 内容简介 百页图文，纵览AI半个多世纪的发展史，介绍AI事业在算力基础、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人工程等领域的发展，介绍并展望了AI的应用对职场、金融业、社会生活、医疗健康等众多方面的影响，并和读者一起思考：人与机器的交互，会带来何种未来？ ◎

你好啊，人工智能

智慧的疆界

机器人引论：魅力无穷的机器人世界（第二版）

在硅谷的编年史中，每一个时代都有属于它的注脚。如果说1995年网景公司的上市标志着互联网时代的“淘金热”开启，那么2022年11月ChatGPT的发布，无疑是另一声划破长空的起跑枪响。然而，这一次的赛道似乎有些不同。曾经那个车库里诞生传奇、小公司颠覆巨头的硅谷叙事，在人工智能这股滔天巨浪面前，似乎正在发生某种质变。
加里·里夫林的《硅谷AI梦》正是对这一历史性转折时刻的精准记录。作为一位自1990

硅谷AI梦

本书主要内容涵盖卫生健康领域知识图谱的基础知识与构建方法，包括卫生健康领域知识的基础来源、知识图谱构建的关键技术以及国内外典型的知识图谱构建工具及平台，并针对具体的卫生健康领域场景，提供垂体瘤、冠状病毒等的知识图谱构建与应用实践，此外，还对大型语言模型在卫生健康领域知识图谱构建和服务应用中的前景进行了展望。本书主要内容涵盖卫生健康领域知识图谱的基础知识与构建方法，包括卫生健康领域知识的基础来源、知

医学知识图谱构建方法与应用实践

《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统梳理了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能，围绕算法原理、开发实践与系统部署三大维度展开内容介绍，旨在帮助希望转型为大模型工程师的开发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》共12章，首先简要介绍大模型技术演进、岗位分类与典型面试策略，并深入讲解数据构建、预处理、Token管理、Prompt设计与语料增强等底层准备

大模型工程师面试：算法原理、开发实践与系统部署

人类对技术进步的忧虑，根植于工业革命时期机器取代人力所引发的失业恐慌。在今天，人工智能等指数型技术的飞速发展，不仅深刻影响着我们的日常生活，更对现有的监管体系和社会规范提出了前所未有的挑战。
在本书中，阿奇姆·阿扎尔深入探讨了计算、能源、生物和制造这四大技术，它们作为全球经济的支柱，正以指数型速度重塑着经济、政治和社会的面貌。然而，技术的指数型进步与人类线性的认知和处理能力之间存在显著的不匹配，由

指数型技术重塑世界

一部权威、通俗、前沿的深度学习指南。
从机器学习基础知识到前沿模型，本书精选关键理论与尖端主题，以直观形式呈现高密度的核心知识。
涵盖热门主题:如Transformer模型与扩散模型( Difusion Model ) .
化繁为简:先以通俗语言阐释复杂概念，再辅以数学公式与视觉图解深入解析。
实践导向:引导读者动手实现模型的初级版本。
配套资源丰富:提供教师课件、习题及Python版Notebo

理解深度学习

人工智能浪潮澎湃的时代
洞悉计算机的“思维”奥秘
塑造未来           必读之书
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🧩全球顶尖智库、微软设计和人工智能副总裁、麻省理工学院媒体实验室创始人、罗德岛设计学院前院长、TED热门演讲嘉宾、人工智能先驱之一前田约翰横跨设计、技术、商业三大领域，历时六年写就人机交互先驱之作。
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