当机器人霸占了你的工作，你该怎么办？机器人犯罪，谁才该负责？人工智能时代，人类价值如何重新定义？
在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人、硅谷连续创业者杰瑞·卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上

人工智能时代

SaltStack（简称Salt）是由Thomas Hatch于2011年创建的一个开源项目，初衷只是想构建一个快速的远程执行系统。后来经过快速发展和新功能的不断加入，演变成了现在的Salt，如今 Salt已经成为了一套强大的自动化运维管理平台。本书力求用简洁易懂的方式给读者展示Salt的核心功能和使用思想，系统地介绍Salt的主要功能，从安装和最基本的远程执行开始，循序渐进地讲解Salt的方方面

SaltStack运维实战

技术奇点

本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。 全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计；第 3 篇为数学知识提高篇，主要讲述

人工智能数学基础

本书从TensorFlow 2.0的基础知识讲起，深入介绍TensorFlow 2.0的进阶实战，并配合项目实战案例，重点介绍使用TensorFlow 2.0的新特性进行机器学习的方法，使读者能够系统地学习机器学习的相关知识，并对TensorFlow 2.0的新特性有更深入的理解。本书共14章，主要介绍机器学习、TensorFlow 2.0基础、张量、数据层、CNN等内容，中间还穿插了机器学习中常

从零开始学TensorFlow 2.0

本书按照从理论到实践，从实践到创造的顺序讲解深度学习领域的知识与技术，代码翔实，公式简单易懂。本书第1章介绍深度学习的概念和目前的形势，第2章介绍Python编程语言基础，第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题，第4章讲解深度学习的基本原理与PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章详细讲述经典网络结构CNN和RCNN，第7~9章介绍自研深度学习框架，并详细讨论之前忽略的深度学

深度学习原理与PyTorch实战

本书为“物联网工程实战丛书”的第6卷。书中从物联网工程的实际需求出发，阐述了物联网智能硬件开发及智慧城市建设的相关知识和理念，告诉读者物联网的发展方向和实际应用。本书共9章，第1章为智能硬件概述；第2章介绍了智能硬件的理论基础；第3章介绍了智能硬件开发之物联网网关的设计；第4章介绍了智能硬件开发之医疗设备研发；第5章介绍了智能硬件开发之机器人研发；第6章介绍了智慧校园的相关知识；第7章介绍了智慧工

物联网之智

本书对LTE R13 NB-IoT的整体协议做了比较详尽和全面系统的描述，涉及网络架构、物理层的各类信道、空口控制面、空口用户面、关键过程、射频指标和后续演进。不仅讲述协议中涉及的关键技术，而且对重要的、但未被采纳的候选技术也进行了对比，呈现部分标准化的过程。书中还配有大量的性能分析。



戴博，男，硕士，中兴通讯技术预研专家，主要从事4G和5G标准技术预研工作，参与了LTE所有标准版本的制定。

窄带物联网（NB-loT）标准与关键技术

本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。它将描述一个可扩展的、易于理解大数据系统的方法——可以由小团队构建并运行。本书共18章，除了介绍基本概念，其他章节采用“理论+示例”的方式来阐释相关概念，并使用现实世界中的工具加以论证。其中，第1章介绍了数据系统的原理，给出了Lambda架构的概述，并概述了构建任何数据系统的广义方法。第2

大数据系统构建

机器人的智慧能超越人类吗？人工智能的奇点究竟何时会到来？人类会借助人工智能实现永生吗？对于这些问题的回答，都取决于我们如何定义智能的本质。
本书作者总结自己在人工智能领域30多年的研究成果和实践经验，系统阐述了人工智能技术的源起、现状与未来发展趋势。作者通过剖析深度学习、图像识别等人工智能模型的核心技术，并对比合成生物学以及神经网络方面的最新成果，指出奇点距离我们还非常遥远，人的机器化倾向才是我

智能的本质

Druid实时大数据分析原理与实践

本书是一本Spark GraphX入门书籍。前5章为基础内容，即使读者对Spark、GraphX、Scala不熟悉，也能快速上手；后5章为图计算进阶，主要是图算法和机器学习算法的相关内容。专门讲图计算的书很少，本书在第2、3、4章介绍了图的基础知识、GraphX基础知识、GraphX内置的图算法。第6章到第10章，主要介绍了GraphX之外的图算法、机器学习、图工具、GraphX监控和优化、Gra

Spark GraphX 实战

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件的组合，是目前开源界流行的实时数据分析方案，成为实时日志处理领域开源界的第壹选择。然而，ELK也并不是实时数据分析界的灵丹妙药，使用不恰当，反而会事倍功半。本书对ELK的原理进行了解剖，不仅分享了大量实战案例和实现效果，而且分析了部分源代码，使读者不仅知其然还知其所以然。读者可通过本书的学习，快速掌握实时日志处理方法，并

ELK Stack权威指南（第2版）

人工智能并不是一个新鲜的概念，自提出到现在已经有半个多世纪的时间，期间经过了跌宕起伏的发展历程。
作者从专业的角度，深入浅出，梳理了人工智能发展的历程，其经历的不同阶段概况，如今最前沿的发展现状以及面临的困境，并探讨了其未来发展的可能性，堪称一部精彩的人工智能进化史。



玛格丽特·博登，英国萨塞克斯大学认知和计算机科学学院（萨塞克斯大学信息学系前身）第一任院长，从1997年起，她就是该系认知

AI：人工智能的本质与未来

随着互联网的发展越来越成熟，流量和数据量飞速增长，许多公司的关键应用程序都面临着伸缩性的问题，系统变得越来越复杂和脆弱，从而导致风险上升、可用性降低。《可伸缩架构：面向增长应用的高可用》是一本实践指南，让IT、DevOps和系统稳定性管理员能够了解到，如何避免应用程序在发展过程中变得缓慢、数据不一致或者彻底不可用等问题。规模增长并不只意味着处理更多的用户，还包括管理更多的风险和保证系统的可用性。作

可伸缩架构：面向增长应用的高可用

所有连续的事件流都可以称为数据流。对连续数据流设计和构建流式数据架构，能够实现实时或近实时应用，提升整个组织的效率。《流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理》以Apache Kafka和MapRStreams为例，重点讲解如何确定使用流数据的时机、如何为多用户系统设计流式架构、为什么要求消息传递层具备某些特定功能，以及为什么需要微服务，并且描述了目前最符合流式设计需求的消息传递和

流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理

本书讲述在流行的大数据分布式存储和计算平台Hadoop上设计实现数据仓库，将传统数据仓库建模与SQL开发的简单性与大数据技术相结合，快速、高效地建立可扩展的数据仓库及其应用系统。
本书内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据，使用HIVE进行数据转换和装载处理，使用Oozie调度作业周期性执行，使用Impala进行快速联机数据分析，使用Hu

Hadoop构建数据仓库实践

《不会被机器替代的人》讲述了—— 当机器越来越聪明，如何成为不被机器替代的少数人？ 人工智能飞速发展，人类会在哪些方面做得比计算机更好？ 计算机能够比人类更好地驾驶汽车，比法律专家更准确地预测法院的裁决，计算机更善于面部识别，计算机操控的机器人奔波于办公室和工厂，甚至完成外科手术更快捷、更可靠、更省钱，当这一切来临时，人类的希望何在

不会被机器替代的人

《从物联到万联：Node.js与树莓派万维物联网构建实战》是介绍万维物联网的入门教材。作者通过将树莓派作为物理设备网关，提出一种构建万物互联的可行方案——利用现有的万维网标准、HTTP协议，以及HTML、CSS和JavaScript技术，让智能产品终端成为开放的万维网的一部分，最终形成物联网和万维网的结合体——万维物联网。
《从物联到万联：Node.js与树莓派万维物联网构建实战》分为两个部分，

从物联到万联：Node.js与树莓派万维物联网构建实战

智能时代汹汹来袭，未来99%的人当真会成为无用阶层，只要极少数人才会成为超级人类？当智能机器越来越自主、越来越聪明，人类还能干什么？当“省钱的弗兰肯斯坦”来临，谁是不会被机器替代的人？哪些工作是机器无法做到的？人类和机器会和谐共处吗？《人机共生》正是为应对这些问题而作，本书独家揭秘智能时代人类胜出的5大策略，让机器做机器做的事，让人做人做的事，人类与智能机器共同工作、共同增强。
如果你对机器侵蚀

人机共生

本书基于Spark2.2.X，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以Spark内核解密为基石，分为上篇、中篇、下篇，对企业生产环境下的Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。上篇基于Spark源码，从一个动手实战案例入手，循序渐进地全面解析了Spark2.2新特性及Spark内核源码；中篇选取Spark开发中具有代表的经典学习案例，深入浅出地介绍，

Spark大数据商业实战三部曲

《新未来简史》旨在颠覆过往绝大多数有关人类未来的预测与推断，最大限度地靠近事物的本原。以特有近乎刁钻的视觉、博杂的知识、激情的文风和严密的逻辑，联动前沿科技（如区块链、人工智能、大数据等黑科技）与社会、自然、经济、金融、人文、历史以及人性驱动下的人类竞争、价值创造等进行了深入的思考与推演，展现出“气势恢宏、磅礴瑰丽”的未来价值场景，极具吸引力。其中，本书率先提出“大数据悖论、算法马甲、科技道德定律

新未来简史：区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活

《AI进化论——解码人工智能商业场景与案例》全面梳理了人工智能在商业中的应用，结合中国人工智能企业的商业案例，本书系统性地介绍了人工智能在金融、医疗、安防、自动驾驶、新零售、内容生产、法律、教育等八个领域中的应用与商业落地场景。《AI进化论——解码人工智能商业场景与案例》内容丰富翔实，阅读门槛适中，适合所有关注人工智能的朋友阅读。

AI进化论：解码人工智能商业场景与案例

《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展示了在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的深度学习的入门和实践书籍。
《深度学习：基于Keras的Python实践》以实践为导向，使用Keras作为编程框架，强调简单、快速地上手建立模型，解决实际项目

深度学习：基于Keras的Python实践

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。



杨爱喜，博士，MBA，高级工程师，高级经济师，九三学社社员。安徽省工商联常委，浙江省智慧物流联盟理事长，浙江省新能源汽车产业联盟副理事长。
现任芜湖宝骐汽车制造有限公司总裁，杭

人工智能时代：未来已来

本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书秉承循序渐进、易于理解、学以致用和便于查询的讲授理念，讲解时结合了大量实例和作者多年积累的一线开发经验。本书作者拥有丰富的视频制作与在线教学经验，曾经与极客学院合作开设过在线视频教学课程。为了帮助读者高效、直观地学习本书内容，作者特意为本书录制了配套教学视频，这些教学视频和本书配套源代码文件读者都可以免费获取。

Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战（视频教学版）

●玛丽莲·梦露未来会重返银幕？ ●人工智能目前已达到什么程度？ ●人工智能将对人类存亡造成威胁？ ●什么职业最容易被人工智能取代？ ●人工智能将会怎样影响我们的生活？ ●最难被人工智能替代的职业是什么？ ●人工智能领域创业有哪些经验和教训？ ●如何看待人

人工智能会取代人类吗？

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，本书旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python编程技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到

深度学习之PyTorch实战计算机视觉

本书是斯坦福大学教授杰瑞·卡普兰继其畅销书《人工智能时代》之后的又一部重磅新作，详尽地探讨了人工智能的发展和当下面临的迫切问题。
机器在智能和体能方面的进展正在改变我们生活、工作、娱乐、寻找伴侣、教育子女，甚至照顾老人的方式，它还在颠覆我们的劳动力市场，对社会秩序进行重新洗牌，接下来的几十年里，人工智能还会肆意拉扯我们的社会结构直至被打破，未来会像《星际迷航》中那样空前繁荣与自由，还是会像《终结

人人都应该知道的人工智能

作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架， Keras以容易上子、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点，深受众多开发人员和研究人员的喜爱。
本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI游戏应用中的强化学

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