《联邦学习原理与算法》系统介绍了联邦学习的全貌，内容丰富，兼顾算法理论与实践。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式，重点讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略，这对每一个联邦学习框架设计者来说都是至关重要但却容易忽略的部分；实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架，并

本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重点进行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本

本书追溯了机器学习领域的爆炸性增长,并调查了其当前不断扩张的前沿领域。读者会看到一门学科在令人振奋、有时甚至是可怕的进步中如何找到了立足之地。这是一部跨学科作品,讲述了一个令人痛苦和充满希望的故事,它仔细审视和反思了人类的技术。

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ChatGPT的发布被业界认为是通用人工智能的iPhone时刻，标志着自然语言处理领域新时代的到来。本书将由浅入深地为广大读者介绍ChatGPT的基础概念、底层原理，不同场景下的运用实践技巧，行业生态中热门的应用，并适度展望多模态下的通用人工智能应用前景。最后，本书以群聊和文档问答两个具体场景的开源项目为例，演示讲解如

本着“青少年自己为同龄人创作人工智能读物”的指导思想。主办单位组织了二十余位喜欢技术、热爱生活、关心社会和未来的青少年创作了这部面向同龄人的人工智能伦理科普读物，并用漫画这种青少年喜爱的形式予以呈现。 通过一年的集中学习、分组创意、设计讨论，孩子们以青少年的视角，对于人工智能技术广泛应用后的社会现象、道德问题、法制问题

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近年来，深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用，而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，被称为图上的深度学习。本书详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术，包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络

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深度学习通常被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但是正如本书所呈现的那样，熟悉Python的程序员可以通过少量的数学背景、少量的数据和最少的代码在深度学习中取得令人震惊的成果。fastai是第一个为最常用的深度学习应用程序提供一致接口的库。本书的两位作者用口语化且简单明了的方式描述了各种抽象的理论概念，希望通过本书