本书共有19章，其中包括深度学习、人工神经网络、语音识别、语音合成、计算机视觉、生成式AI、具身智能、自动驾驶等人工智能核心技术，还包括辛顿、李飞飞、邓力等数十位人工智能领域领军者的故事。通过本书，读者可以了解完整的人工智能发展史，认清人工智能对当下和未来的影响。

这本书以AI发展的宏观视角切入其起源、哲学基础和技术发展，从达特茅斯会议讲到深度学习的复兴与AGI（通用人工智能）的未来，重点阐释了我们用来理解未来世界的四大核心概念：涌现人类当量算法审判文明契约。作者认为，我们相对于AI，就是史前动物。在AI文明降临之前，我们必须做好安全声明，签订文明契约，才能让AI文明成为人类文明

本书系统讲解了大语言模型（LLM）应用开发的技术体系与实践路径，注重实战，帮助读者掌握以Python为主要开发语言的LLM应用开发技能。首先，从大语言模型的应用场景、核心技术和集成性开发框架切入，构建清晰的技术认知体系。随后，通过7个实战案例，循序渐进地带领读者动手开发翻译工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智

全书共11章，分别为：人工智能安全概述、生成对抗网络攻击与防护、数据投毒攻击与防护、对抗样本攻击与防护、后门攻击与防护、隐私攻击与防护、预训练攻击与防护、伪造攻击与防护、人工智能模型的攻击与防护、模型窃取与防护、大语言模型安全。

本书深入探讨深度学习模型训练和推理加速的前沿技术，尤其是在NVIDIACUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）平台上的应用与优化。本书从大模型训练的挑战和分布式训练，到CUDA加速推理技术，再到端侧推理的优化部署，系统地介绍如何利用CUDA平台加速大模型的训练与推理过程，并结合具体案

人工智能基础研究是人工智能持续发展的保证，是引领人工智能未来发展的必由之路。本书梳理了人工智能基础研究相关的主要学科领域及其在人工智能发展中的作用，论述了认知神经科学、认知心理学、统计学和数学各个分支（包括概率与随机分析、最优化、数理逻辑与自动推理、图论、博弈论、逼近论、几何与拓扑、统计物理学、科学计算）等学科领域在人

本书全面介绍自动控制系统的基本概念、基本理论、分析与设计方法。全书共10章,第1章为绪论,第2章为控制系统的数学模型,第3章为控制系统的时域分析,第4章为根轨迹技术,第5章为控制系统的频域分析,第6章为控制系统的校正设计,第7章为控制系统的状态变量分析与设计,第8章为非线性系统,第9章为数字控制系统,第10章为自动控制

机器学习作为人工智能的一个分支，它涵盖了利用技术使计算机能够从数据中识别问题并将其应用于人工智能程序的方法。本书是机器学习领域的入门教材，系统、详细地讲述机器学习的主要方法与理论，阐明算法的运行过程，并紧密结合企业实践与应用，根据企业实际需求设计算法案例。本书共11章，分别介绍机器学习基本概念、决策树、K最近邻算法、支

本书系统介绍了人工智能相关算法，尤其是深度学习算法，包含了基础的算法理论介绍、深度学习框架实现和重要的算法模型应用简介等，本书提供配套的源代码、开源版本电子书、课件素材、以及微课视频等资料。全书共14章，可以分为4部份：第1~3章为第1部分，主要介绍人工智能的初步认知，并引出相关算法问题；第4~5章为第2部分，主要介绍

本书共12章，内容涵盖基础理论、算法、模型评估、编程实践等多个方面，可分为以下3个部分。第1部分(包括第1、2章)：介绍了机器学习的背景与基础知识：第2部分（包括第3-8章)：讨论了儿种常用的传统机器学习算法，包括回归算法、决策树算法、支持向量机算法、贝叶斯算法、集成学习算法、聚类算法，还介绍了这些算法的应用：第3部分