解码智能时代2021：来自未来的数智图谱

量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHubCopilot和其他AI编程工具的案例，展示

《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、

本书强调“把AI作为方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）这一核心理念，旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力，通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地

本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程，充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验，以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境，深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用，为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线，内容分为看车（了解自动驾驶）、造车（设计智能小车）、开车（收集训练数据）、写车（编写自动驾驶

这是一个“算法世界”：建立在数据之上的算法指导社会的运行、决定我们能在网上看到什么；它更是自动驾驶、智能管家、未来医疗以至智慧城市的基石。如果我们不了解算法如何使用数据，就无法知道人工智能将如何改变我们的生活。通过采访谷歌和剑桥分析公司的数据专家、亲自模拟高科技巨头的算法模型，萨普特带我们直击智能产品背后的秘密、思考数字科技给社会带来的风险。我们对科技和互联网的日益依赖，使数据研究者能够收集与我们

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算

本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线，详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展，深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史，然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用，并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展，最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势，

《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，