过去十年见证了人工智能和机器学习(AI/ML)技术的广泛应用。然而，由于在广泛实施过程中缺乏监督，导致了一些事故和有害后果，而这本可以通过适当的风险管理来避免。在我们认识到AI/ML的真正好处之前，从业者必须了解如何减轻其风险。本书描述了负责任的AI方法，这是一种以风险管理、网络安全、数据隐私、应用社会科学方面的最佳实

训练数据与算法本身一样关系到数据项目的成败，因为大多数AI系统的失败都与训练数据有关。但是，尽管训练数据是AI和机器学习成功的基础，但却很少有全面的资源能帮助你掌握这一过程。在这本实践指南中，作者AnthonySarkis(DiffgramAI数据训练软件的首席工程师)向技术专业人员、管理人员、主题专家展示了如何使用和

本书系统地讲述了智能现象的发展历史。全书共分为9章。第1章介绍本书的写作背景、智能的不同定义、智能现象问题、智能现象新的假说；第2章介绍宇宙从无到有（物质、能量和空间）、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙等内容；第3章介绍物理学中的智能，包括美丽的物理世界、引力智能、引力和暗能量、熵引力、最小作用量原理、量子隐形传态等内容；

本书立足服务国家智能制造产业升级的需求，阐述了人工智能的基本概念、术语以及行业的发展态势和生态环境，详细介绍了人工智能在电子信息工程、网络通信、智能制造、数字商务、数字艺术和智能交通这六大常见工业生产领域的交叉应用和实践案例，旨在通过这本具有通识性的教材，推动人工智能技术在不同领域的交叉应用，同时普及跨领域的人工智能知

本套丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分为三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。本书为该套丛书的第三卷：序列与自然语言处理。主要介绍了循环神经网络(RNN、GRU和LSTM)和一维卷积；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、

本书为该套丛书的第二卷：计算机视觉。本书主要介绍了深度模型、激活函数和特征空间；Torchvision、数据集、模型和变换；卷积神经网络、丢弃和学习率调度器；迁移学习和微调流行的模型(ResNet、Inception等)等内容。

这是一本关于数智时代人工智能技术落地应用场景的前沿趋势类图书。场景是争夺用户时长与可支配收入的产品与服务的组合，toC的场景如此，toB/G的场景亦然。场景定义是基于将场景作为一种最佳的切割方式，以期完备的锁定未来能出的所有爆款。2021年元宇宙、2022年人形机器人、2023年ChatGPT与MR眼镜、2024年的S

本书基于认知神经科学视角，在系统性梳理现有研究的基础上，从传统的电商网站到电商直播、虚拟现实、智能会话代理和机器人等新型平台，再到脑机接口这一人机交互的最高阶应用，对这些数智平台的用户行为及其背后的认知机制进行探讨，并对用户在这些平台上的信息安全和隐私决策行为进行了研究。本书遵循“平台特征—机体反应—用户行为”的路径对

本书介绍了人工智能发展过程中涌现出的思想以及经典技术。本书共12章，内容结构大致可以分为4部分：第一部分（第1～3章），这部分为基础知识，简单介绍人工智能发展的历史与现状（第1章），数据编码技术（第2章）以及人工智能需要用到的数学知识（第3章）；第二部分（第4～7章），经典人工智能，主要介绍经典人工智能算法（第4章），

《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书配套示例项目源代码、数据集、PPT课件与作者微信群答疑服务。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18