本书分为三部分。第1部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重点介绍无监督学习算法。从自编码器开始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和高级深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合。

数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下， 联邦学习（Federated Learning） 作为一种新兴的机器学习技术范式， 凭借其突出的隐私保护能力，展示出在诸多业务场景中的应用价值。本书从联邦学习的基础知识出发， 深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系， 详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块的相关知识， 以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系， 还延伸介绍了提升联邦学习服务质量的方法， 并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析， 可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。本书是高校、科研院所和业界相关学者研究联邦学习技术的理想读本， 也适合大数据、人工智能行业的从业者和感兴趣的读者参考。

本书讨论了物联网的整个垂直技术栈，并着重讲解了数据聚合、处理、管理、分析和开发等方面技术，以及分布式信任、数据安全和隐私保护方面的z新发展。全书主要由技术和应用两部分组成。在第一部分物联网技术栈（第1章～第11章）中，讲解了物联网接入技术、边缘计算体系架构、数据交互、流式数据处理、机器视觉、数据表示与推理、众包等数据处理环节的各个方面，以及与物联网相关的安全、信任和隐私保护问题；第二部分为工业应用方面（第12章~第14章），重点介绍了物联网技术在医疗保健、能源、道路运输和空气质量等特定领域的应用方式，以及所带来的好处。最后讨论了物联网和相关技术的未来前景。 本书适合作为人工智能、数据安全相关专业高年级本科学员、低年级研究生的辅助教材，也可以作为相关领域技术开发者的自学参考用书。

人工智能无疑是近几年*火的名词之一。然而，究竟什么是人工智能？为什么说人工智能的终极目标是创造“生命”？目前人工智能的硅基生命之路遇到了哪些坎坷？人工智能的未来如何？不可否认的是，许多人了解人工智能是通过科幻电影。那么科幻电影对人工智能起到了怎样的普及和推动作用？《人工智能 ： 硅基生命的创造》将围绕这些问题，从独特的视角，为读者解读人工智能的秘密。

《数据治理：人工智能创建未来城市》一书从新一代人工智能环境下的数据治理技术与模式出发，揭示大数据、物联网、020模式、计算机视觉等新技术新模式驱动下高效能城市数据治理应用场景，聚焦城市数据治理的范式、顶层设计、关键技术，以及在城市规划与建设、产城融合、社会治理、公共资源均衡化等领域的应用。《数据治理：人工智能创建未来城市》专业地梳理了城市数据治理的现状，阐述所涉及的新一代人工智能关键技术的概念及发展历程并对未来前沿发展趋势做出解析，不仅能够为相关领域的学者、研究人员梳理系统的城市数据治理的科学研究方法，更能启发城市治理者未来的城市治理思路。《数据治理：人工智能创建未来城市》从数据治理的专业视角解读了人工智能与未来城市管理深度融合的模式方法与典型应用场景，为大数据与人工智能在城市管理及其相关产业的应用带来了全新数字思维空间，帮助读者简明、准确且全方位地了解数智化的关键技术与典型应用问题。

本书研究了人类对视觉信息的表示和处理，并对视觉计算处理过程提出了全面的计算理论。全书立足于计算机科学、视觉神经科学和心理物理学的进展，是跨学科交叉研究的经典教科书，并对多个学科的研究都有深刻启发作用。特别值得一提的是，在近年深度学习的热潮之中，掌握本书介绍的视觉计算理论，对于在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索是至关重要的。

本书为相关专业本科高年级学生、研究生和在政府机构或无人机行业从事研发工作的工程师提供了一个极好的体验式学习、能力增强和经验积累的技术参考指南。本书主要介绍垂直起降多旋翼无人直升机平台、无人机系统架构和与国家空域飞行融合的内容，包括无人机分类和相关飞行任务、监管和安全、认证和空中交通管理、综合飞行任务规划（包括自主容错路径规划和基于视觉的自动着陆系统）、飞行力学和稳定性，动态建模与飞行控制器开发。另外，还包括感知、探测和规避系统、飞行测试，包括安全评估检验和数据采集遥测、同步数据融合、已识别目标的地理定位等内容。

本书以有趣的案例和深入浅出的语言，直击AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要点，打通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。 本书共9章，逻辑上分为三部分。 第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路；如何基于数据统计的基础知识与原理避开数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论；如何从数学视角理解信息的处理模型。 第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。 第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻击、数据投毒攻击、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？

金融科技是金融领域和人工智能、大数据、区块链密切结合的领域，属于这两个蓬勃发展学科的交叉研究，当前行业报告性质研究较多，但是具体技术研究较少，但金融科技所形成的投资浪潮以及应用浪潮已经切实改变了我们的生活，也在深度变革着当前的经济模式，本书就是在这个交叉方向进行探索和研究。在本书，我们首次提出了保险中的新的定价模式，颠覆了传统模式；同时我们提出了金融欺诈的新的方法，该方法已经在企业落地应用；此外，我们将强化学习应用于金融研究已经产生了诸多研究结果。书中介绍我们依托于大数据基础进行的几类大数据技术应用和人工智能融合的研究，它包括保险中的生理年龄概念、死亡率数据的处理和健康管理的应用；包括车联网中的机器学习和人工智能定损，以及自动驾驶的分析；包括提出的区块链应用场景、金融欺诈识别以及金融舆情分析和文本情绪识别等。书中内容大多是基于我们发表的论文成果进行丰富和体系化后组织形成的，也包括一些我们尚未公开的研究内容。这些研究都经过了实验室阶段的试验和验证，部分也通过和金融企业以及行业合作得到应用，但其距离商业化还需要对接和场景适应，这也恰是本书的目的，旨在推动金融和保险公司、行业以及监管机关重视大数据和人工智能技术，并准确把握自身在未来变革中的位置，应用并提升整体的效率

近年来，人工智能迅速发展，正在深刻改变人类社会生活、改变世界。为促进新一代人工智能健康发展，加强人工智能法律、伦理、社会问题研究，积极推动人工智能全球治理，新一代人工智能发展规划推进办公室成立了国家新一代人工智能治理专业委员会。本书是作者近年来的一系列思考结果，内容紧扣研究热点，从人工智能治理转型的挑战、机遇、风险等方面进行深入探讨，以期促进新一代人工智能健康发展，加强人工智能法律、伦理、社会问题研究，积极推动人工智能治理。