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本书内容共12章,包括:简介、超人类人工智能的简史、自然意义的智力、人工智能中的智能、通用人工智能的类型、实践中的通用人工智能的发展、基础模型中的自监督学习、虚拟世界中的开放式学习、通用人工智能与意识、超级智能与智能爆炸、通用人工智能与社会、通用人工智能的发展展望。

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本书讲解了搜索算法的相关知识，内容包括算法问题中涉及的基本数据结构和复杂度分析，及状态空间、树、图等较复杂的数据结构；同时，通过相关实例，讲解了各类搜索方法及线性规划与非线性规划；也重点解读了组合优化问题和群智能算法。全书内容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技术，另附三个附录，分别讲解了类与继承以及博弈基础等。

本书全面介绍了统计机器学习的主要算法，内容涉及多元线性回归、对数线性回归、逻辑斯蒂回归、岭回归、Lasso回归、判别分析和聚类分析等传统方法，也涉及支持向量机、深度神经网络以及集成学习等比较热门的算法，并给出相应算法的R语言实现。本书还给出了向量和矩阵函数求导以及拉格朗日对偶等数学基础，便于读者理解相关算法推导。本书可以作为统计机器学习等相关专业的教材和参考书，也可供从事相关领域研究的人员参考。

《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景；第八章主要关注AIGC在法律和道德上可能存在的争议与问题；第九章对AIGC技术进行了总结与展望。全

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人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展，但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点，成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例，向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。