智能制造时代的研发智慧：知识工程2.0

本书是一部系统介绍AI数字人技术的专业著作，涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实践等内容，全书共分3部分。在技术基础部分，首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景，接着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理，以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。在应用实践部分，带领读者深入探索数字人的创作流程，从内容策划、角色建模到交互设计，每一步都进行了

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

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点，介绍深度学习必备的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明，同时以程序设计取代定理证明，缩短学习过程，增加学习乐趣。

本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法，对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法，对深度学习和强化学习进行了全面的叙述，比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构；对于强化学习，不仅介绍了经

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

空间计算是一种不断发展的以三维世界为中心的计算形式和交互形式，是以计算机视觉为基础的高阶应用。其核心是使用AI、计算机视觉和扩展现实将虚拟体验融入物理世界，让用户摆脱屏幕的束缚，自然地与数字世界中的对象互动，就像与真实世界中的对象互动一样。随着生成式AI的爆发，空间计算平台将拥有更加丰富的内容，将在很大程度上改变我们的生活和工作，重新定义商业模式，并改变我们与技术和整个世界互动的方式，推动我们进入

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

2023年以来，OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品，以强大的能力俘获了大量用户，颠覆了用户对于AI的认知。本书以ChatGPT为中心，对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章，前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读，帮助用户全面了解ChatGPT，对其形成完整的认知。第6