人工智能、区块链与大数据等信息技术深刻塑造着当代社会，全球法正在发生范式意义的演变。法律和科技的关系经历重大转变。社会沟通的信息化、知识化与数据化，为法律的代码化、算法化和学习化转型提供了条件。全球数字寡头在新型法律平台重构并主导信息的生产与分配过程，商业、权力与技术形成复杂纠葛，进而带来一系列潜在风险。在新的人工智能时代，中国必须调整法律战略思维，在法律部门重构、群体利益平衡、全球规则主导三个层面加强规划意识。　本书在社会理论和全球法视野下重新审视数字革命与法律变迁的关系，从社会系统论、法律全球化、数字法等多重理论视角立新。本书是我国法学界一部讨论人工智能、信息革命和全球法变迁的学术专著，对此问题的深入研究具有重要的理论与实践意义。

大致内容：本丛书共六册，分别从学生身边的生活入手，衣、食、住、行中的人工智能应用，引导学生认识与了解身边的人工智能世界，学习并实践人工智能技术，由浅入深，正确理解人工智能的概念，并最终达到人工智能的培养目标：1. 人工智能意识：提升对人工智能技术的敏感度与理解力；2. 技术应用能力：实践与探究人工智能技术的应用价值；3. 实践创新思维：激发人工智能技术的实践创新思维；4. 智能社会责任：树立适应智能社会发展的责任意识特色： 1品牌效应：该教材由北京师范大学、中国人民大学附属中学、清华大学出版社、沐邦高科（原邦宝益智）、网易科技教育有限公司联合打造，汇聚高校、中小学、出版、软硬件支持的国内z强品牌，保证了本套丛书整体的高质量。 2.项目式学习。丛书以项目为单元，在任务解决中培养学生的创新精神与实践能力。采用深度学习的理念，尤其关注学生思维能力的发展。 3.游戏化学习。本书辅以软件支撑平台，学生能通过即时应用与实践。平台界面友好，符合小学生认知特点，读者对象为小学一至六年级在校学生、教师、广大家长朋友，及人工智能教育研究者。

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。

《机器人不仅仅是机械：博弈空间中的文化与人机交互》基于排爆人员和所使用机器人的互动开展探索性研究，通过提问、记录排爆人员讲述的故事来分析排爆中人-机器人交互的人类用户视角和体验，探讨影响或限制人-机器人互动的活动、过程和环境等因素，以及人-机器人交互中的情感因素如何影响博弈情境下操作人员的决策，从而影响任务结果。

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。

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。

本书采用基于配方的方法完成从数据收集、分析、建模、统计和监视以及部署的基本过程。本书提供来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。本书还介绍了在实施机器学习和深度学习以及其他AI技术（例如自然语言处理、计算机视觉和用于构建智能IoT系统的强化学习）时面临的主要挑战。通过本书读者可以学习如何打包和部署端到端AI应用程序，以及如何将最佳实践解决方案应用于常见的IoT问题。

本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深入浅出地讲解了无代码人工智能开发平台实践，可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程，并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域，探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法，涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重点阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容；最后，分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相关的学科竞赛。 本书不仅可以作为高等院校各专业的人工智能通识教育教辅，而且可以作为计算机类、人工智能类专业低年级本科学生的入门教辅。此外，本书也可以作为人工智能比赛参赛人员及对人工智能感兴趣人员的参考书。

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。