读者对象：本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验，或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的发人员。 本书是一本深度学习实践指南，聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现，不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码，详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。第1章介绍使用PyTorch行深度学习的方法和PyTorch的基本API；第2章演示如何构建一个简单神经网络；第3章深探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统；第4章介绍基于PyTorch构建的CNN；第5章介绍RNN并探讨序列数据处理；第6章详细介绍生成对抗网络（GAN）；第7章介绍强化学习；第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
热话题。元宇宙是社会热话题，如何从概念引申到具体行业的应用，一步加深和深化大众对元宇宙的理解，本书可能从更加具体的维度诠释了这一。 创新性。作者在本书中提出的 元宇宙 ，是对元宇宙概念的扩展和延伸，角度比较新颖，有一定创新性，让读者对元宇宙体系有更深切的认识。 抢占先机。就目前来看，市场上暂无 元宇宙 概念的书。本书如果能在较短时间内出版，就抓住了关于这一话题的先机和制高。
读者对象：希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1）便于学习，所有的理论后都附有基于Python的具体实例； 2）版本新，适用Python3.5以上版本； 3）实例丰富，场景多样，配套代码完备。
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
分身的代感：分身即自我，分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身，结合作品和案例，讲述了艺术创作媒介的演变，视角独特。 书中大量理论结合案例，融合哲学、生物学、人类学等诸多学科，对元宇宙艺术的创作者、服务者、研究者和投资者，都极具参考和启发作用，本书可谓元宇宙艺术史的篇之作。 全书用哲学的思维方式，科学的逻辑架构，来解构元宇宙艺术。有别于绝大多数元宇宙相关的书将 元宇宙 物化或概念化，本书将元宇宙放在人类感知与创造的发展脉络中，作为意识形态完善及提升的阶阶段。 清华大学美术学院教授李睦作序推荐。
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
1）通俗性 每章的标题就是对该章内容的高度概括，在下来的内容中对其行的解释已尽可能做到了准确、翔实。 2）完整性 本书从终端安全的科学内涵、技术解析、关键要素、实现细节到具体应用案例都行了周详的论述。 3）实用性 本书紧密结合应用实际，从安全需求、科学分析到技术支持、应用实践等各方面行分析和论述。
本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法，按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序，系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容，力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面，并在内容上进行精心编排，以着眼于综合开发能力的提高。
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
u 各种大型语言模型及其相关基础方法、实现工具等，从文本单模态、视听觉多模态、具身智能到交互式智能体，几乎都可以完全使用深度神经网络行系统阐述。这充分表明，自2012年AlexNet问世以来，各种基于端到端数据驱动的深度神经网络学习方法，已走了多远，不仅将自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域，行了彻底改变，而且还正在让这些学科之间的边界消融，并迈向统一。 u 本书从深度神经网络的角度切，体系化地介绍了ChatGPT的基本原理与核心算法，既包括了深度神经网络的基础知识与大演化脉络，Transformer兴起的缘由，也涉及ChatGPT等大型语言模型的预训练、微调、安全及价值对齐以及思维提示应用等重内容的介绍。 u 作者对深度卷积神经网络、LSTM、Transformer和强化学习方法行了深细致的剖析，其中对视觉Transformer相关基础大模型和GPT思想之旅的介
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