mg不朽的情缘

本書分“盛會”“趨勢”“實踐”“成果”“重慶”五章。“盛會”：對2020線上智博會的記錄與介紹。突出對創新思想的記錄，展現全球精英在智能化方向的思想演進。“趨勢”：展望了智能產業的發展趨勢。“實踐”：“趨勢”空中展開、“實踐”具體落地，聚焦制造業、農業、城市建設、公共衛生等各種場景應用。“成果”：回到讀者的身邊，檢視人工智能已經實現的成果，智能材料、工業互聯、自動駕駛、智慧文旅、智慧防疫、智慧金融、智慧政務等，不再是想象，而是可感知的現實。“重慶”：回到重慶，站在一個全新時代重新審視，從想象、戰略、實踐與未來等多個視角，探究這個“智造重鎮”、這座“智慧名城”，從何而來，向何處去。

·11.1萬字

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智能硬件產品：從0到1的方法與實踐

本書講述了智能硬件產品從0到1需要的方法和技術。內容涵蓋識別市場機會、細分市場、市場分析、產品定位、定義產品需求、定義需求優先級、產品概念生成、產品概念選擇、產品概念測試、產品設計、構建產品原型、可用性測試、智能硬件相關法規與認證、產品發布等。

·26.4萬字

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人工智能與人機博弈（物聯網在中國）

人工智能技術在20世紀50年代誕生，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門綜合性技術科學。人工智能技術的發展經歷過數次起伏，在螺旋式上升中不斷取得新的突破。人機博弈是人工智能領域的一個重要分支。近20年來，出現了多次可以稱之為里程碑式的“人機大戰”。本書從人機博弈幾次里程碑式的事件切入，對技術發展進程中的重要人物、節點和技術突破進行詳細介紹，從中梳理出人工智能研究方法論的演進，并對人工智能技術未來發展方向提出展望

·14.3萬字

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信息流推薦算法

本書從信息流個性化推薦算法從業者的角度，闡述在資訊內容類App中，如何搭建健壯、完善的個性化推薦算法體系，如何融合產品運營的專家模型和端到端的深度學習，如何平衡短期的商業化目標和長期的用戶體驗，以及我們在多個行業頭部平臺實踐的過程中遇到的典型業務問題和解決方案，對比理論推導為主的機器學習書籍，本身更偏向基于行業問題的深度思考及落地實踐。

·24.3萬字

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人工智能入行實戰：從校園到職場

本書主要講解人工智能的技術發展和行業現狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業工作的知識和方法。本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數據的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業者所需要的專業技術，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能的行業概況，并將人工智能行業的崗位分為算法崗、工程崗、數據崗和產品崗，詳細介紹各崗位的工作內容、能力要求、發展方向等。隨后，本書講解在人工智能行業求職的方法，包括求職前的準備工作和求職過程中的注意事項。最后，本書通過3位人工智能行業新人的入行經歷，以及對5位有一定工作經驗的人工智能從業者的采訪，幫助讀者切實了解人工智能行業，并為讀者樹立求職信心。本書可作為想要入行人工智能領域的高校學生或在職人士的就業指導，亦可作為人工智能行業的人力資源師、獵頭、行業分析師等的參考圖書。

·9.3萬字

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AIGC革命：Web 3.0時代的新一輪科技浪潮

本書立足于AIGC技術前沿與發展趨勢，全面闡述了AIGC的概念內涵、底層技術與應用場景，詳細梳理全球科技巨頭在AIGC領域的戰略布局，并輔之以大量生動有趣的案例，深度剖析AIGC在各行業領域的應用場景，旨在引導讀者真切感受AIGC革命浪潮蘊含的商業創造力。全書分為五個部分，共18章。第一部分主要厘清AIGC技術的起源與演變，闡述席卷全球的AIGC背后的技術架構以及AIGC的應用場景；第二部分重點剖析AIGC產業現狀與生態圖譜，以及AIGC產業的發展機遇、挑戰與未來趨勢；第三部分著重闡述AIGC技術在內容、電商、營銷、建筑等領域的商業化應用，以幫助讀者理解AIGC對人類經濟社會發展產生的深遠影響；第四部分重點介紹AIGC領域的現象級產品——ChatGPT背后的工作原理與核心技術，并詳細闡述ChatGPT在教育、金融領域的典型應用；第五部分主要探討AIGC與元宇宙的融合共生關系，AIGC作為元宇宙重要的技術基礎設施，在內容生成與游戲開發領域的應用將進一步推動元宇宙的落地實踐。

·11.4萬字

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大模型應用開發：核心技術與領域實踐

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯合撰寫，一本書打通大模型的技術原理與應用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術及不同場景的微調方案，全流程講解6個典型場景的應用開發實踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎知識”“原理與技術”“應用開發實踐”三部分。基礎知識（第1章）介紹大模型定義、應用現狀、存在的問題，以及發展趨勢。原理與技術（第2和3章）詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型，以及模型微調、對齊優化、提示工程等核心技術，之后介紹了推理優化、大模型訓練、大模型評估、大模型部署等拓展技術。應用開發實踐（第4～10章）詳細講解大模型插件應用開發、RAG實踐，以及智能客服問答、學科知識問答、法律領域應用、醫療領域應用、智能助寫平臺等多領域的實踐。

·12.3萬字

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樂高機器人：EV3與Scratch機器人基礎與應用實例

《樂高機器人——EV3與Scratch機器人基礎與應用實例》講解了樂高EV3機器人模型的機械結構知識，以及編寫EV3程序的編程方法，讓讀者在學習中不斷體會圖形化編程軟件的特點。《樂高機器人——EV3與Scratch機器人基礎與應用實例》共21章，包括認識EV3硬件，EV3編程軟件，認識EV3編程模塊，EV3建模軟件，VRT、Scratch3.0與EV3編程，EV3Scratch家庭版與教育版，以及俯臥撐機器人、超聲波避障車、直升機、機械手、跳舞機器人、摩托車等15個由淺入深的精彩實例。

·4.8萬字

人機共生

智能時代洶洶來襲，未來99%的人當真會成為無用階層，只要極少數人才會成為超級人類？當智能機器越來越自主、越來越聰明，人類還能干什么？當“省錢的弗蘭肯斯坦”來臨，誰是不會被機器替代的人？哪些工作是機器無法做到的？人類和機器會和諧共處嗎？《人機共生》正是為應對這些問題而作，本書獨家揭秘智能時代人類勝出的5大策略，讓機器做機器做的事，讓人做人做的事，人類與智能機器共同工作、共同增強。如果你對機器侵蝕人類工作的現狀備感憂慮，那么《人機共生》就是對癥良藥，此書會告訴你，人類會在哪些工作領域勝出智能機器。《人機共生》兩位作者托馬斯·達文波特和茱莉婭·柯爾比前瞻性地指出，人類會強化智能機器，而不是被它們取代，機器會幫人類更好、更快地完成工作，所以不應該將其看作是需要打敗的敵人，而是合作伙伴。人類和機器能否和諧共處，選擇在于我們。

·18.3萬字

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深度學習初學者指南

本書分為三部分。第一部分將幫助你快速理解從數據中學習、深度學習基本架構、如何準備數據，以及深度學習中經常使用的基本概念。第二部分將重點介紹無監督學習算法。從自編碼器開始，然后轉向層數更深、規模更大的神經網絡模型。第三部分介紹監督學習算法，你將掌握基本和高級深度學習模型的實現方法，并能夠將這些模型用于分類、回歸以及從潛在空間生成數據等應用場合。

·13.3萬字

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計算社會學：基礎理論篇

本書是一本系統性梳理計算社會學相關理論和方法的論著。一方面，本書從傳統復雜網絡分析的角度，詳細闡述社會網絡分析的基礎理論和動力學模型——隨機網絡、小世界網絡、無標度網絡和網絡統計分析理論等，并將網絡過程和行為應用于涌現、傳染病等方面。另一方面，融合人工智能在自然語言處理、推薦算法等領域的進展，闡述了人工智能算法尤其是深度學習理論等在智能推薦、文本分析、假消息檢測、虛擬社交機器人等領域的應用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學、社會學、人工智能和復雜網絡等多學科的專業概念，突出闡述了計算社會學領域近年來的最新研究成果和關鍵技術突破。

·19.5萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

數智化能力的演進發展正在對個人、企業、社會、國家產生革命性影響。數智化能力將成為企業最重要的生產資料、最寶貴的物質財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內涵、合作生態和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業發展中的應用，從企業能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰，并提供一系列戰略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數智化能力演進過程，重點展示了業務能力、數據能力、技術能力等數智化能力的典型應用場景，并提出了數智化能力的規劃建設方法，對處于數字化轉型中的企業具有參考價值。

·13.7萬字

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TensorFlow技術解析與實戰

TensorFlow是谷歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方面。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。本書深入淺出，理論聯系實際，實戰案例新穎，基于zui新的TensorFlow1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。

·11.8萬字

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因果推斷與機器學習（修訂版）

本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從結構因果模型和潛在結果框架出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。并在第1版的基礎上對一些陳舊的內容做了更新。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.1萬字

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AI虛擬仿真從入門到參賽

本書全面探討人工智能三維仿真競賽，包括競賽的立意、類型和流程，并詳細介紹人工智能三維仿真軟件的核心功能，如編程、控制、循跡、定位等的應用。本書首先介紹人工智能三維仿真競賽的基礎知識，為讀者打下堅實的理論基礎；其次轉向人工智能三維仿真軟件的詳細教學，通過具體案例強化讀者的學習效果；最后總結人工智能三維仿真競賽中的常見任務類型，并結合歷史競賽案例，為讀者提供實際參考。本書適合準備參加人工智能三維仿真競賽的讀者，以及對機器人設計和編程感興趣的廣大科技愛好者閱讀。無論是競賽新手還是有一定競賽經驗的讀者，都能從本書中受益，提升自己的技術水平并激發創新思維。

·4.4萬字

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人工智能數學基礎與Python機器學習實戰

本書分為3個部分：第1章和第2章是人工智能的數學基礎，主要介紹了機器學習的概念、Python開發環境的搭建、機器學習bibei的數學知識，以及線性代數和概率論的相關知識；第3~12章主要介紹了回歸模型、分類模型、聚類模型、半監督模型的建立和相關算法的理論，以及如何使用sklearn具體實現相關算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機器學習，筆者認為對于機器學習，不能只限于Python中的sklearn的學習，還要緊跟大數據時代的發展。

·0字

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智慧的疆界：從圖靈機到人工智能

這是一部對人工智能充滿敬畏之心的匠心之作，《深入理解Java虛擬機》作者耗時一年完成，它將帶你從奠基人物、歷史事件、學術理論、研究成果、技術應用等5個維度全面讀懂人工智能。本書以時間為主線，用專業的知識、通俗的語言、巧妙的內容組織方式，詳細講解了人工智能這個學科的全貌、能解決什么問題、面臨怎樣的困難、嘗試過哪些努力、取得過多少成績、未來將向何方發展，盡可能消除人工智能的神秘感，把陽春白雪的人工智能從科學的殿堂推向公眾面前。

·22.6萬字

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深度學習

本書初定五個章節，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應的正則化技術。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經網絡及其各種改進。第四章介紹反饋神經網絡及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網絡如何與強化學習技術融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領域。

·20.4萬字

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機器人傳感器

機器人傳感器是實現機器人及自身與外部環境進行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機器人對其自身及周圍環境進行檢測，并對檢測結果進行處理、分析、決策，然后選擇合適的運動。本書按傳感器基礎篇、機器人傳感器篇進行編排，全書共7章，前后呼應，循序漸進，由常用傳感器到機器人傳感器應用，逐步介紹了傳感器的基礎知識與檢測技術、常用傳感器、智能傳感器、機器人常用傳感器、工業機器人常用傳感器、移動機器人常用傳感器、機器人多傳感器信息融合等內容。