牛牛大小排序

《科學(xué)的極致：漫談人工智能》將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語言和生動有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。集智俱樂部是一個從事學(xué)術(shù)研究、享受科學(xué)樂趣的探索者組成的團體，倡導(dǎo)以平等開放的態(tài)度、科學(xué)實證的精神進行跨學(xué)科的研究與交流，力圖搭建一個中國的“沒有圍墻的研究所”。這些令人崇敬的、充滿激情與夢想的集智俱樂部成員將帶你了解圖靈機模型、馮·諾依曼計算機體系結(jié)構(gòu)、怪圈與哥德爾定理、通用人工智能、深度學(xué)習(xí)、人類計算與自然語言處理，與你一起展開一場令人熱血沸騰的科學(xué)之旅。

·18.3萬字

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現(xiàn)代推薦算法

本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點講解面向工業(yè)實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術(shù)原理和用戶心理出發(fā)，解釋一些常見決策背后的依據(jù)，從而幫助讀者從執(zhí)行層面進階到?jīng)Q策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

腦機革命

當你凝望夜空時，你是否曾望向繁星背后的虛空：“宇宙的邊界在哪里？時空的本質(zhì)究竟是什么？幽暗的深空中此刻是否也有一雙眼睛正在凝視著你？”當你凝視鏡中的自己時，你是否曾望向雙眼背后的大腦：“我”到底是誰？寄居在這副皮囊之中的靈魂是否真的存在？當肉體衰亡，“我的靈魂”是將隨之消散還是化為飄蕩于宇宙之中的一股電波？下載知識、移植記憶、意念互通與大腦聯(lián)結(jié)這些科幻電影中的場景能否成為現(xiàn)實？人腦被稱為“內(nèi)在的宇宙”，從宇宙大爆炸到人類大腦的形成，150億年間，人類大腦成為宇宙中平常卻偉大的奇跡。如今，腦機接口技術(shù)正在蓬勃發(fā)展。科學(xué)家已經(jīng)開始攀登腦機接口的金字塔，逐級“改造”人類，實現(xiàn)人類的全新進化。本書便是向讀者介紹腦機接口這一新興技術(shù)的科普著作。從對大腦的重新認識，到神經(jīng)科學(xué)顛覆傳統(tǒng)的發(fā)現(xiàn)，再到腦機接口領(lǐng)域正在發(fā)生的前瞻探索和令人振奮的突破，作者對這項技術(shù)自誕生至今的演進歷程以及它對未來的影響進行了生動的展示，讓人在感嘆“腦機融合”創(chuàng)造的驚人變化的同時，更為腦科學(xué)的飛速發(fā)展以及人類大腦浩如煙海的未解之謎而神往。

·23.2萬字

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這就是推薦系統(tǒng)：核心技術(shù)原理與企業(yè)應(yīng)用

推薦系統(tǒng)作為近年來非常熱門的AI技術(shù)落地場景，已廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，從衣食住行到娛樂消費，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統(tǒng)的決策。本書貼合工業(yè)級推薦系統(tǒng)，以推薦系統(tǒng)的整體技術(shù)框架為切入點，深入剖析推薦系統(tǒng)中的內(nèi)容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個模塊的核心技術(shù)和業(yè)界應(yīng)用，并展開介紹了推薦冷啟動、推薦偏置與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對當前推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的熱門前沿技術(shù)進行了介紹，包括強化學(xué)習(xí)、因果推斷、端上智能等。

·11.3萬字

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造神：人工智能神話的起源和破除

未來學(xué)家們堅持認為人工智能很快就能打敗最聰明的人類。在超智能機器面前人類還有什么希望呢？但是我們實際上并不在發(fā)展智能機器的正確道路上，而且我們甚至都不知道這條路有可能在哪。最前沿的人工智能研究者和科技企業(yè)家破除了人們對人工智能的迷信，超人類智能并非觸手可及，恰恰相反地，這種科技自大甚至?xí)钃衔覀兊膭?chuàng)新之路。

·14.9萬字

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AIGC提示詞美學(xué)定義

本書是關(guān)于AIGC（生成式人工智能）技術(shù)與作品美學(xué)定義方向的探索指南，旨在從美學(xué)定義的視角，為創(chuàng)作者提供審美要素、風(fēng)格要素與應(yīng)用方向要素的系統(tǒng)指導(dǎo)。在AIGC技術(shù)迅速發(fā)展的今天，本書強調(diào)技術(shù)僅是工具，真正的創(chuàng)新源于對美學(xué)的深刻理解和高水準的創(chuàng)意思考，我們旨在培養(yǎng)讀者形成優(yōu)秀的美學(xué)定義能力，以指導(dǎo)AI生成更高水平、更具深度的優(yōu)質(zhì)作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發(fā)展歷程等內(nèi)容，第二章至第八章分別從光、材質(zhì)、藝術(shù)流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統(tǒng)展示了在使用AIGC技術(shù)生成畫面時，如何進行審美要素定義、風(fēng)格要素定義和應(yīng)用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術(shù)創(chuàng)作感興趣的設(shè)計師、藝術(shù)家和創(chuàng)意工作者閱讀。無論是希望提升個人創(chuàng)作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創(chuàng)新力和競爭力的專業(yè)人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發(fā)創(chuàng)作靈感，走出作品同質(zhì)化的陷阱，為其在廣闊的藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)出多樣的高質(zhì)量作品指明方向。

·3.2萬字

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OpenCV 4機器學(xué)習(xí)算法原理與編程實戰(zhàn)

本書主要面向OpenCV領(lǐng)域的研究與開發(fā)人員，采用原理結(jié)合實戰(zhàn)的方式，介紹OpenCV4的機器學(xué)習(xí)算法模塊與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的核心算法原理與C++編程實戰(zhàn)。全書共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎(chǔ)知識、基本圖像操作和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機森林、Boosting算法和支持向量機等機器學(xué)習(xí)算法與編程實戰(zhàn)；第9~10章，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與編程實戰(zhàn)，并提供了不同深度學(xué)習(xí)模型的部署示例代碼。

·10.3萬字

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人工智能：智能機器人

本書首先簡要介紹機器人和機器人學(xué)的概況，以及機器人學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，然后分別詳細討論智能機器人體系結(jié)構(gòu)、智能機器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機器人控制、多機器人協(xié)同，以及智能機器人的HRI等內(nèi)容。

·12.8萬字

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FANUC工業(yè)機器人實操與應(yīng)用技巧

本書以FANUC工業(yè)機器人為研究對象，針對FANUC工業(yè)機器人的認識與操作過程進行詳細講解。本書共9章，由淺入深地講解了FANUC工業(yè)機器人的安全知識、型號及用途、示教器、坐標系、I/O、程序、指令、維護與保養(yǎng)、部分報警代碼等內(nèi)容。學(xué)完本書，讀者即可獨立應(yīng)對FANUC工業(yè)機器人的日常管理、程序備份與加載等操作。本書非常適合FANUC工業(yè)機器人的管理人員、設(shè)計人員、調(diào)試人員、操作人員及愛好者學(xué)習(xí)與參考。

·7.8萬字

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因果推斷導(dǎo)論

本書以構(gòu)建因果推斷基礎(chǔ)知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應(yīng)計算、因果結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、因果機器學(xué)習(xí)五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎(chǔ)理論、模型、方法、和前沿應(yīng)用，引領(lǐng)學(xué)生步入充滿趣味與挑戰(zhàn)的因果推理領(lǐng)域。

·14.9萬字

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強化學(xué)習(xí)：原理與Python實戰(zhàn)

本書從原理和實戰(zhàn)兩個方面介紹了強化學(xué)習(xí)。原理方面，深入介紹了主流強化學(xué)習(xí)理論和算法，覆蓋資格跡等經(jīng)典算法和MuZero等深度強化學(xué)習(xí)算法；實戰(zhàn)方面，每章都配套了編程案例，以方便讀者學(xué)習(xí)。全書從邏輯上分為三部分。第1章：從零開始介紹強化學(xué)習(xí)的背景知識，介紹環(huán)境庫Gym的使用。第2～15章：基于折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型，介紹強化學(xué)習(xí)的主干理論和常見算法。采用數(shù)學(xué)語言推導(dǎo)強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，進而在理論的基礎(chǔ)上講解算法，并為算法提供配套代碼實現(xiàn)。基礎(chǔ)理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強化學(xué)習(xí)算法，包括經(jīng)典的非深度強化學(xué)習(xí)算法和近年流行的強化學(xué)習(xí)算法。Python實現(xiàn)和算法講解一一對應(yīng)，還給出了深度強化學(xué)習(xí)算法的TensorFlow和PyTorch對照實現(xiàn)。第16章：介紹其他強化學(xué)習(xí)模型，包括平均獎勵模型、連續(xù)時間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測模型等，以便更好了解強化學(xué)習(xí)研究的全貌。

·17.2萬字

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人工智能訓(xùn)練師基礎(chǔ)（上冊）

本書基于《人工智能訓(xùn)練師國家職業(yè)技能標準（2021年版）》，對“人工智能訓(xùn)練師”這一新興職業(yè)給予了清晰的描述。全書從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，介紹了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展歷程和相關(guān)知識，重點講述了人工智能訓(xùn)練師的職業(yè)技能鑒定要求和各等級從業(yè)人員工作要求，講述了人工智能訓(xùn)練師相關(guān)的工作內(nèi)容及流程方法，包括數(shù)據(jù)采集和處理、數(shù)據(jù)標注、智能系統(tǒng)運維、業(yè)務(wù)分析、智能訓(xùn)練、智能系統(tǒng)設(shè)計、培訓(xùn)與指導(dǎo)等方面，對人工智能訓(xùn)練相關(guān)工作做了系統(tǒng)的描述和指導(dǎo)。本書可以幫助新入行的人員較快熟悉行業(yè)知識和崗位技能，幫助已入行的人員明晰自身的崗位能力定位和職業(yè)發(fā)展方向。

·16.2萬字

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AIGC基礎(chǔ)與應(yīng)用

本書深入淺出地講解AIGC基礎(chǔ)知識與實際應(yīng)用。全書共8章，包括認識AIGC、AIGC的使用方式、AIGC助力高效辦公、AIGC助力學(xué)習(xí)成長、AIGC豐富生活、AIGC造就繪畫大師、AIGC成就編程小能手、AIGC的發(fā)展與展望。本書結(jié)合案例講解，將理論與實踐相結(jié)合、實用性強，可幫助學(xué)生及時鞏固知識，提升操作能力。全書內(nèi)容豐富、圖文并茂、重點突出、通俗易懂，可作為本科院校和職業(yè)院校相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為信息技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人才的參考書。

·12.8萬字

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從ChatGPT到AIGC：人工智能重塑千行百業(yè)

本書介紹了ChatGPT的前世今生，重點聚焦普通人如何使用ChatGPT獲得工作和生活效率的提升，各行各業(yè)如何通過ChatGPT來改變自己的賽道狀態(tài)。使用ChatGPT的寶典以及普及ChatGPT背后的技術(shù)，普通人可以看懂而且也富有科普性。同時，把AIGC中的生成視頻、圖像和文本也做了介紹，并提供了大量的工具。最后本書認為通過ChatGPT到AIGC,千行百業(yè)都會發(fā)生革命性變革，應(yīng)對新變化，只能擁抱新變化，掌握ChatGPT，快人一步。本書四色印刷，所有插圖均為人工智能繪制，為本書增加了很多趣味性。

·8.1萬字

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智能硬件產(chǎn)品：從0到1的方法與實踐

本書講述了智能硬件產(chǎn)品從0到1需要的方法和技術(shù)。內(nèi)容涵蓋識別市場機會、細分市場、市場分析、產(chǎn)品定位、定義產(chǎn)品需求、定義需求優(yōu)先級、產(chǎn)品概念生成、產(chǎn)品概念選擇、產(chǎn)品概念測試、產(chǎn)品設(shè)計、構(gòu)建產(chǎn)品原型、可用性測試、智能硬件相關(guān)法規(guī)與認證、產(chǎn)品發(fā)布等。

·26.4萬字

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從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)：基于scikit-learn與TensorFlow的高效開發(fā)實戰(zhàn)

這是一本場景式的機器學(xué)習(xí)實踐書，筆者努力做到“授人以漁，而非授人以魚”。理論方面從人工智能（AI）與機器學(xué)習(xí)（ML）的基本要素講起，逐步展開有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)這三大類模型的應(yīng)用場景與算法原理；實踐方面通過金融預(yù)測、醫(yī)療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發(fā)讀者將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用在各行各業(yè)里，其中后三個案例使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書試圖用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學(xué)習(xí)，主要內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)通用概念、三個基本科學(xué)計算工具、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后，介紹使用Python相關(guān)工具進行開發(fā)的方法、解析經(jīng)典案例，使讀者做到“能理解、能設(shè)計、能編碼、能調(diào)試”，沒有任何專業(yè)基礎(chǔ)的讀者在學(xué)習(xí)本書后也能夠上手設(shè)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。本書內(nèi)容深入淺出、實例典型，適合對機器學(xué)習(xí)感興趣的產(chǎn)品設(shè)計、技術(shù)管理、數(shù)據(jù)分析、軟件開發(fā)或?qū)W生讀者。閱讀本書既能了解當前工業(yè)界的主流機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)開發(fā)工具的使用方法，又能從戰(zhàn)略方面掌握如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用到自己的企業(yè)與產(chǎn)品中。

·19.6萬字

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寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用

《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》創(chuàng)新性地將學(xué)術(shù)寫作的思維模型與AI輔助工具相結(jié)合，為讀者提供了一套全新且實用的學(xué)術(shù)寫作方法，旨在助力讀者提高學(xué)術(shù)寫作的質(zhì)量和水平。《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》共9章，每章都聚焦一個特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結(jié)構(gòu)模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問題模型、細化研究維度的思維羅盤模型、推導(dǎo)文獻綜述“GAP”的破界創(chuàng)新模型、匹配研究理論的勾連信號模型、適配研究方法的畫布模型、非共識研究觀點模型和深入解決問題的U型思維模型。對于每個模型，書中都有詳細的背景介紹、拆解步驟、應(yīng)用方法和案例分析，確保讀者能夠全方位地理解并實際應(yīng)用這些模型，從而真正掌握學(xué)術(shù)寫作的思維精髓和實踐要訣。《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》適合學(xué)術(shù)研究人員、研究生、博士生等需要撰寫學(xué)術(shù)論文的人閱讀，也適合對學(xué)術(shù)研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

·13.8萬字

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模型思維：簡化世界的人工智能模型

對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說，模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗。模型可恨的地方在于學(xué)習(xí)模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學(xué)者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實生活場景中解決的問題分類，并根據(jù)這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關(guān)系，也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景，更多地介紹實際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)模型。本書不僅適合希望學(xué)習(xí)和運用人工智能模型到具體應(yīng)用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學(xué)生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

·21.8萬字

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TensorFlow技術(shù)解析與實戰(zhàn)

TensorFlow是谷歌公司開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，也是目前深度學(xué)習(xí)的主流框架之一。本書從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)講起，深入TensorFlow框架原理、模型構(gòu)建、源代碼分析和網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)等各個方面。全書分為基礎(chǔ)篇、實戰(zhàn)篇和提高篇三部分。本書深入淺出，理論聯(lián)系實際，實戰(zhàn)案例新穎，基于zui新的TensorFlow1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學(xué)習(xí)和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。

·11.8萬字

會員

用Python動手學(xué)機器學(xué)習(xí)

本書是面向機器學(xué)習(xí)新手的入門書，從學(xué)習(xí)環(huán)境的搭建開始，圖文并茂地介紹了學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)所需的Python知識和數(shù)學(xué)知識，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合數(shù)學(xué)式、示例程序、插圖等，抽絲剝繭般地對有監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸與分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的算法與應(yīng)用、手寫數(shù)字識別、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法等進行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細的數(shù)學(xué)式推導(dǎo)過程，大大降低了機器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)門檻，即使沒有學(xué)過Python、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不太好，也可以看懂。

·9.1萬字

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