本书主要内容包括：入门篇（初识人工智能）、理解篇（认知人工智能的应用技术）、实践篇（探索生活中的人工智能应用）、拓展篇（理解人工智能的重要概念）。本书力求将人工智能相关理论、知识点与具体实践应用进行结合，通过知识点对应的实践项目的设置，大大地增强教材的应用性、丰富性及实践性，极大地提升学生的学习兴趣、理解能力和实践能力。

本书是《神经网络与深度学习》（蒲公英书）的配套实践书，由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应，并以模型解读案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法，并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解；案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务，会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读，在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。

本书从初学者角度出发，以"讲课”的形式，归纳分析各类迁移学习方法，使读者能快速理解迁移学习的本质问题、抓住重点、举一反三、迅速入门。它的一大亮点是对"两头"的把握：一是源头，抓问题和场景，做到"师出有名”，讲清楚针对什么问题、用在哪里；二是笔头，抓代码与实践，做到"落地结果”，在实战中巩固和深化对技术的理解。本书同时配套丰富的在线学习资源。

本书从产业角度深刻分析了异构计算及智能计算中心建设的诸多关键技术和应用前景，介绍了异构融合智能计算的核心技术—智能计算中心异构算力芯片、异构算力适配、异构操作平台，以及产业界中智能计算中心异构算力的解决方案、智能计算中心的高质量发展与未来展望。本书内容丰富、分析全面，是实现智能计算中心发展相关布局的重要技术参考，对推动我国智能计算中心建设和智能计算领域的发展有很高的参考价值和实际意义，适合从事城市数字化建设、智能化建设、智能计算中心建设的相关技术人员，以及科研机构技术人员、高校师生阅读。

《图机器学习》详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案，主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

《PyTorch编程技术与深度学习》讲述深度学习的基本原理，使用PyTorch展示涉及的深度学习算法。通过理论讲解和编程操作，使读者了解并掌握深度学习的原理和PyTorch编程技能，拉近理论与实践的距离。全书共分9章，主要内容包括PyTorch介绍、PyTorch基础编程、深度学习快速入门、神经网络训练与优化、卷积神经网络原理、卷积神经网络示例、词嵌入模型、循环神经网络原理、NLP示例。书中不但涵盖成熟的卷积神经网络和循环神经网络的原理和示例，还包含一些新的如Transformer和知识蒸馏的内

本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林

本书从资产定价的核心问题出发，前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价研究之中，从而有效解决机器学习应用在资产定价中所面临的挑战，搭建了研究机器学习与资产定价的桥梁。为提升阅读体验，帮助读者充分理解书中内容，译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注，给原著提供必要的背景知识，从而帮助读者更好地掌握书中的行文逻辑。其中，为本书补充的诸多公式推导过程也能帮助读者加深对贝叶斯统计框架的理解。

推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一，30年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验，对推荐系统进行总结，尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法，然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向，最后结合微软的开源项目MicrosoftRecommenders介绍推荐系统的实践经验。读者可以基于本书提供的源代码，深入学习推荐算法的设计原理和实践方式，并可以基于本书从零开始快速搭建一个准确、高

曾经，意念控制被认为是痴人说梦；如今，它早已变得轻轻松松，甚至连老鼠和猪都能用意念玩转游戏。曾经，“读心术”被认为是骗人把戏；如今，它早已变成现实，只需扫描你的脑电图，便可一眼看穿你的情绪和部分心思。曾经，人是人，机是机，人机彼此相分离；如今，人即是机，机即是人，小小脑机接口就让你与机器密不可分。其实，这些都还不是最玄幻的事情，因为本书将以严谨的科学态度，基于神经生物学、脑科学、微电子学和虚拟现实等领域的成就，向你展示一幅更玄幻的内涵型人工智能愿景。换句话说，也许在将来的某天，你可轻松成为全球第