本书着重探讨新基建背景下我国人工智能的发展及其基础建设。全书包括基础、应用和实践三篇，共9章。基础篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的发展与挑战等，尤其是分析了人工智能与新基建内在的关系；应用篇分析了人工智能在产业融合及在医疗、教育、能源、城市建设、社区建设等领域的驱动作用；实践篇探讨了人工智能的数据建设、软硬件建设、技术研发、产品研制和人才培育等。推进人工智能新基建，对加快人工智能技术创新、全面提升其与产业融合和为社会赋能的可持续发展能力具有重大价值，这也是本书重点关注的内容。

本书从现代科技伦理的隐喻“黑镜”出发，系统而深入地剖析全球人工智能伦理与治 理发展的理论根源、人工智能落地应用场景中的伦理问题以及全球视野下的人工智能治理 问题。书中既包括对传统西方伦理学的形而上学的研究，也包括人工智能有关实践案例和 国际政策的解读。本书的目的不仅仅是对人工智能伦理和治理问题进行学术性梳理，而更 在于寻求解决真实世界中人工智能伦理与治理问题的路径，是一部在理论和实践层面都非 常有意义的专著。本书不仅讨论技术伦理涉及的伦理学、政治经济学、哲学和社会学等人 文科学思想，还涉及计算机科学、生物学以及医学等自然科学框架，利用跨学科思维深入 探讨如何在人工智能时代形成伦理共识和建立智能社会治理规则，以期帮助智能经济参与 者、人工智能研究和应用开发领域的专业人员以及公共管理决策者获得全面和独特的科技 洞察。同时，本书也是关注人工智能伦理与治理问题的读者适宜的科技人文读物。

脑机接口研究致力于在人类大脑与外部设备之间建立起连接通路，架设起生物智能和人工智能之间的桥梁。认知科学建立了研究认知（Cognition）和智力（Intelligence）的基本概念和科学方法论，为脑机接口对大脑的工作状态及认知活动的解读提供了理论基础。 \n本书从认知科学理论、探索脑认知活动的技术手段、脑机接口的代表性技术及其前沿应用四个方面系统介绍脑机接口领域的*新研究成果。全书内容主要来源于创作组成员多年来在认知科学和脑机接口研究领域的知识积累，不少章节内容直接来自于作者在这些领域的*新科研成果。创作组成员都是国内认知科学与脑机接口领域的*尖学者，对书中的技术论述力图做到深入浅出、通俗易懂、独立完整。 \n本书适用于具有一般大学理工科背景的读者，可作为科学技术人员了解认知科学和脑机接口研究领域的参考书，也可作为高等院校面向本科生或者研究生所开设的认知科学与脑机接口课程的教科书。 \n\n

本书采用图形化交互式人工智能软件“橙现智能”（Orange3）为工具讲解人工智能的基础应用知识和技能，采用图形化的形象方法方便读者对知识的理解。全书分为三个部分，第一部分介绍人工智能技术的概况，第二部分介绍若干常用的人工智能技术及其应用方法，最后一个部分介绍有关人工智能伦理的相关内容。本书的特色可以概括为“形象化概念理解，鼓励自我引导，强调技术应用”。本书鼓励读者自我引导，从合适的问题导入出发，引导读者自我寻找答案。为了做到这一点，本书在知识点介绍和讲解之前，进行适当的问题引导，通过生活中的类似问题，引导读者主动思考，使其在一个个问题的引导下恍然大悟，从心里感受人工智能各个知识点的内在逻辑。本书将所涉及的深奥难懂的人工智能原理进行图形化展现及讲解，让读者能够从直觉上理解而不是从概念上或者公式上加以所谓的理解。本书可作为人工智能应用入门者、人工智能技术应用者、高职高专及应用型本科学生人工智能通识课教材。

人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，对各行各业均产生了深远和广泛的影响。各类人工智能技术已经被广泛应用于生产生活、科研教育、公共建设等众多领域。人工智能前沿技术是引领人工智能2.0时代发展的风向标。本书将展开回顾近年来人工智能技术的发展历史，介绍人工智能技术的Z新发展情况、在各行各业的Z新应用及其可能带来的问题，本书的Z后，针对人工智能技术发展的潜在风险，作者将着力探讨可行的解决方案。

本书主要包括两部分。第1部分（第1章-第11章）讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）将引导你了解如何将模型置于 Android 和 iOS 上的用户手中、使用 JavaScript 的浏览器以及通过云提供服务的场景。

近年来，智能物联网、群体智能、工业互联网等新兴技术逐步兴起，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备、边缘设备）、物（具感知计算能力的物理实体）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代，即通过人、机、物异构群智能体的有机融合，利用其感知能力的差异性、计算资源的互补性、节点间的协作性和竞争性，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间，实现智能体个体技能和群体认知能力的提升。 2020年，根据微软学术（Microsoft Academic）统计分析的关于群智感知（Crowd sensing）研究的作者排名（Top Authors）中，本书作者团队位列全球第一。本书作者带着十余年从事群智感知计算研究的思考，将传统的“以人为中心”的群智感知计算拓展深化为“人-机-物异构群智能体融合计算”（简称“人机物融合群智计算”），从单纯的群智感知数据收集提升为人机物群智融合的协作计算与增强学习，探索异构群智协同的基础理论创新和关键技术突破。 本书系统化地阐明新一代“群智感知计算”内涵，并匠造出一把开启“人机物融合群智计算”新世界大门的钥匙。本书既可以作为专著，为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域的科研人员和IT从业者提供创新的发展视角及相关理论、方法与技术支撑，也可以作为高年级本科生或研究生的参考教材。

本书是面向青少年的人工智能科普书和入门教材，立足于趣味性、科学性、知识性和实践性，尽量避免晦涩专业术语对阅读流畅性的影响。书中还包含数十个精心筛选的实践案例，可根据读者需要灵活选用。 全书共5 个单元、14章，从人工智能的发展简史讲起，以语音、图像、生活中的典型场景及伦理问题为主要知识载体，聚焦问题，深入浅出地引出人工智能的基本思想、主要原理、知识概念、典型应用实践等。 本书可作为青少年课外科普读物和中学信息技术等学科的辅助教材、职业院校的专业教材和本科阶段的通识教育教材，还可作为相关培训教材和科学素质提升读本。

本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史，按类别介绍联邦学习算法和发展现状，介绍联邦学习的应用场景，以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍新的zui前沿的联邦学习算法，用京东数科系统作为实例，对联邦学习系统构建和实现进行讲解。zui后我们将介绍京东数科自研的基于区块链的联邦学习技术。

本书融合了统计机器学习和数字信号处理方面的知识，详细描述了相关的数学基础和算法，以扎实的、逐步推进的方式引入并讲解概念，以便在实际的软件应用中实现这些想法和算法。对于我们面临的实际问题，书中提供了技术背景，解释了为什么某些方法（而不是其他方法）能够成为最佳实践；而对于新的问题，书中则提供了框架，教会你如何进行思考和寻求解决之道。 本书适合有信号处理背景，并且有意深入学习和应用机器学习的读者阅读。