智能时代是智慧融入物理世界的新时代，利用5G、物联网、云计算、大数据等技术，将人类智慧融入物理系统，从而使一切都智能化。现在的我们正处于从信息时代向智能时代过渡的阶段。本书以迎接智能时代为主题，重点关注了大数据创造智慧生活，人工智能在智能仓储方向的创新发展，机器视觉和智慧语音等智能感知，迎接智能时代中的智能交互系统与无人系统等人工智能相关内容。本书的主旨在于提升学生对智能技术发展的敏感度与智能社会的适应性，提高参与社会的能力；引导其思考人工智能技术应用过程中个人与社会的关系，思考智能技术为人类社会带来的机遇和挑战，履行个人在智能社会中的责任和义务。

《神经网络机器翻译技术及产业应用》由百度首席技术官王海峰、百度人工智能技术委员会主席何中军、百度技术委员会主席吴华联合撰写，以产业需求为牵引，介绍了新时期机器翻译的产业需求特点、神经网络机器翻译的原理与方法、新技术进展及产业应用。全书兼具理论与实践，既有对原理与方法的介绍，又有丰富的产业应用案例。《神经网络机器翻译技术及产业应用》共九章： 第1章 绪论，首先阐述了机器翻译发展的时代背景和技术发展脉络，从多个角度回顾了机器翻译的发展历程，介绍了当前机器翻译的发展现状以及产业应用需求特点和挑战。 第2章 翻译语料获取与译文质量评价，介绍了翻译语料获取的相关技术以及机器翻译常用的评价方法，包括人工评价、自动评价、面向产业应用的评价。 第3章 神经网络机器翻译，首先介绍了神经网络机器翻译的基本原理和模型结构，接下来介绍了多种翻译模型，后介绍了利用开源工具搭建一个神经网络机器翻译系统的方法。 第4章 高性能机器翻译，结合百度、谷歌等公司的机器翻译系统实践，首先介绍了神经网络机器翻译的产业化进程，然后介绍了常用的提升系统性能的方法，后介绍了开源工具平台中的高性能实现方案。 第5章 多语言机器翻译，首先介绍了数据增强技术以扩充训练数据规模，然后介绍了基于无监督的训练方法以及多种翻译模型，后介绍了近年来快速发展的多语言预训练技术及其在多语言机器翻译上的应用。本章结尾还结合百度、谷歌、脸书等公司的实践，介绍了大规模多语言机器翻译系统。 第6章 领域自适应，介绍了领域自适应技术，通过数据增强、优化训练等多种手段，使翻译模型在具体领域上获得较高的翻译质量。 第7章 机器同声传译，首先介绍了机器同传的主要挑战和发展现状，然后介绍了目前常用的机器同传数据集和评价方式，后介绍了如何使用开源工具搭建一个机器同传系统。 第8章 机器翻译产业化应用，着重介绍了现实生活中机器翻译丰富的产品形式和广泛应用。 第9章 总结与展望，对全书进行了总结，并对机器翻译的未来发展进行展望。

本书针对当前火热且应用前景广阔的自然语言处理（NLP），介绍了深度学习的技术原理及其在自然语言处理中的应用；简要分析了该领域各个应用方向上的相关模型和关键技术，包括Transformer、BERT、GPT，等等；汇集了众多论文中的重要思想和研究成果；系统梳理了技术发展脉络。此外，本书还介绍了如何使用深度学习技术来训练模型，并分析了其在应用中的表现及优化手段，以帮助读者更好地将理论应用于实践。本书内容通俗易懂，可作为入门自然语言处理的参考书。

本书将从 ChatGPT 的基础知识、应用场景和案例分析等方面展开讲解。例如， 如何使用 ChatGPT 实现自然语言翻译、如何使用 ChatGPT 学习英语，以及修改 代码、生成表格，甚至开发菜品等，所举例的应用场景中包含了大量的实用技巧 和建议，能帮助读者更好地掌握和应用 ChatGPT 工具。 本书共分为 9 章，各章的主题分明，内容循序渐进。第 1 章对 ChatGPT 进 行了一些基础的介绍，然后以对话的形式带你快速入门；第 2 ～ 5 章分别从学习、 工作、娱乐、代码四个角度介绍了不同领域下 ChatGPT 的应用场景，案例十分丰 富；第 6 章详细介绍了 ChatGPT 的实用指令和 AI 角色的个性化设置，带你探索 ChatGPT 的趣味和实用性，推荐读者重点阅读；第 7 章则对最新的 AI 工具进行 了介绍；第 8 章对未来趋势进行了展望，分享了许多有意思的话题；第 9 章则对 ChatGPT 在诸多细分行业中的创新应用进行了众多举例，或许读者能从这些例子 中获得启发。 希望这本书能够帮助读者更好地理解和应用 ChatGPT 技术，让读者在工作和 生活中更加得心应手。

本书的内容章节分为四个部分，从技术原理到项目实践再到商业战略，逐层放开视野。内容涉及基于人工智能技术在产业中做创新业务的方法论，通过交流“思想”和“应用方法论”，使大家掌握机器学习的深层次思想，并理解商业、产品和技术的深层关系。

Web3是一场基于加密货币和DAO的革命。作为一种对Web3提供支撑的组织形式——DAO，是一种基于区块链的规则共享及以共同目的为中心的组织。这算是对DAO的一个简单的理解，详情后述。 本书不是纯经济学图书，也不是纯技术类图书，更不是一本用来自学的参考书或者预测未来的科幻小说，而是一本关于Web3和DAO的图书。Web3可以称为互联网的转折点，它的出现使得DAO成为可能。在本书里，我们一边梳理互联网的历史，一边对Web3和DAO的概念与本质进行归纳总结。你能阅读本书，说明你对Web3应该是感兴趣的。这对从事这个行业的作者来说是一件值得感谢和高兴的事情。本书适合想了解元宇宙和Web3的普通读者、想提前布局Web3的资本投资人、Web3相关的研究人员和从业人员阅读参考。

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。

本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分： 第一部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法； 第二部分是Python机器学习基础篇（第2章和第3章），简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是机器学习算法与Python实践篇（第4~19章），对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法逐一讲解，包括机器学习算法的原理、算法的优缺点、算法的实例解释以及Python的实践应用。 本书适合对人工智能、机器学习感兴趣的读者，希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业的学生，准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师，学习过C语言，且希望进一步提高编程水平的开发者，刚从事机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发的算法工程师阅读。

本书前几章涵盖了DevOps和MLOps的理论和实践，然后介绍了如何设置持续集成和持续交付，接着介绍Kaizen，即对所有事物进行持续改进的想法。与云计算相关的MLOps分为三章，涵盖AWS、Azure 和GCP（谷歌云平台）。之后介绍了机器学习互操作性、构建MLOps命令行工具和微服务。这些主题包括许多具有积极吸引力的尖端新兴技术。结尾介绍了一些真实案例研究，以及执行MLOps时面临的挑战。

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》理论结合实践，详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言，本书从零开始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深入理解并进行实践。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》共10章，分为3篇，每篇均从基本概念、模型与算法原理、代码实现三个方面讲解。第1篇“机器学习原理”，围绕机器学习流程，重点介绍特征处理、模型训练和模型评估等相关内容，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。第2篇“计算机视觉基础”，介绍计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。第3篇“深度学习模型与计算机视觉应用”，首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，最后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算机视觉应用。 《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》内容翔实，实例丰富，适合人工智能初学者尤其是计算机视觉初学者阅读，也适合有一定基础的机器学习、深度学习和计算机视觉从业人员阅读，另外还适合作为高等院校人工智能相关专业的教材。