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人工智能發展迅猛，與之相比，我們人類到底還有沒有優勢？我們最終會被取代嗎？想要在這場人機大戰中取勝，我們就必須換一種方式來思考智能。羅斯瑪麗?盧金教授是國際AI教育學會主席，她在《智能學習的未來》中重新定義了人類智能，提出了交織型智能模型，詳解了人類智能的7大要素，指明了如何在當下和未來進行智能的學習，使我們不至于因過時的“智能”而落后于時代。
(英)羅斯瑪麗?盧金 栗浩洋 ·人工智能 ·13.5萬字
從《終結者》、《黑客帝國》、《機器人瓦利》再到《超驗駭客》，我們多數人對人工智能的認識還停留在好萊塢電影階段，然而，人工智能作為一門計算機科學分支究竟是什么樣的？目前發展到了什么階段？能夠戰勝人類的終極AI機器真的會存在嗎？從這本書中，你很快就會發現問題的答案。本書將全面介紹人工智能的發展歷史、探究過程以及在各個領域的應用，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。全面介紹了人工智能的歷史及其在各個領域的發展及應用。既有科學的嚴謹性，又不乏趣味性，以通俗的語言和生動的示例將科學之美展現得淋漓盡致，有助于讀者開闊視野，激發進一步探索科學的興趣。
韋康博 ·人工智能 ·13.4萬字
套裝包括《未來呼嘯而來》、《AI3.0》、《人工智能的未來》、《人工智能簡史》、《如何創造可信的AI》、《智能學習的未來》、《與機器人共舞》、《第四次革命》共八本。
(加)彼得·戴曼迪斯 史蒂芬·科特勒 (美)梅拉妮·米歇爾 ·人工智能 ·145萬字
不久的將來無人機將像智能手機一樣司空見慣，而你對無人機的了解有多少？你知道無人機有哪些用途嗎？無人機對你和你的家庭又會產生什么樣的影響呢？知道這些就夠了。
戴爾·沃勒 ·人工智能 ·5565字
本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共11章。主要內容為：專家控制的基本原理和應用；模糊控制的基本原理和應用；神經網絡控制的基本原理和應用；遺傳算法及其應用和迭代學習控制方法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題。
劉金琨編著 ·人工智能 ·12.6萬字
本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統計、集中趨勢和分散度量、模擬、靜態和動態可視化、使用CSV文件、用于數據探索和數據整理的Pandas、時間序列和簡單線性回歸。第11~16章提供多種實踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數據挖掘、IBMWatson認知計算、包含分類和回歸的有監督機器學習、聚類無監督機器學習、卷積神經網絡深度學習、遞歸神經網絡深度學習、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯網的大數據等。
(美)保羅·戴特爾 哈維·戴特爾 ·人工智能 ·32.1萬字
創新是引領發展的第一動力。建設創新型國家和實施創新驅動發展戰略是積極應對全球新一輪科技革命的重大戰略選擇。毫無疑問，工業4.0是當下變革時代的創新形態和創新產品。從蒸汽時代、電氣時代、信息時代到智能時代，技術的發展推動了時代的變革、治理的革命和社會的進步。智能平臺、智能工廠、智能產品、智能服務的不斷涌現將推動智慧企業、智慧政府和智慧社會的形成。在工業4.0中國版——《中國制造2025》的護航下，實現中國由制造大國駛向制造強國的轉變指日可待。
陳潭等 ·人工智能 ·25.3萬字
本書共11章，主要內容包括深度學習簡介、Python基礎、神經網絡基礎、卷積神經網絡、經典卷積網絡結構、遷移學習、循環神經網絡、強化學習、深度強化學習、基于策略的算法更新與趨勢等，通過具體案例，將Python語言、深度學習思想、強化學習思想和實際工程完美地結合起來。本書由淺入深，從易到難，各章節既相對獨立又前后關聯，其最大的特點就是打破了傳統書籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎的同時，搭配具體實例，通過對相關程序的詳細講解進一步加深對理論基礎的理解。
高敬鵬 ·人工智能 ·11.6萬字
本書分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機器學習的基礎算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經網絡與深度學習。此外，附錄部分的內容也非常豐富，包括課后練習題解答、機器學習項目清單、SVM對偶問題、自動微分和特殊數據結構等。書中內容廣博，覆蓋了機器學習的各個領域，不僅介紹了傳統的機器學習模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法，還提供了使用Scikit-Learn進行機器學習的端到端訓練示例。作者尤其對深度神經網絡進行了深入的探討，包括各種神經網絡架構、強化學習，以及如何使用TensorFlow/Keras庫來構建和訓練神經網絡。本書兼顧理論與實戰，既適合在校學生，又適合有經驗的工程師。
(法)奧雷利安·杰龍 ·人工智能 ·39.5萬字
本書是全面介紹DeepSeek人工智能平臺及其應用的實用指南，旨在幫助讀者從零基礎開始，逐步掌握DeepSeek的各項功能，并最終達到精通水平，能夠在各種實際場景中靈活運用DeepSeek解決復雜問題。無論你是人工智能的初學者，還是希望進一步提升技能的專業人士，本書都將為你提供詳盡的操作指導和豐富的實戰案例。本書共三篇25章，涵蓋了DeepSeek的各個方面，從基礎入門到高級應用，再到私有化部署，內容全面且系統。同時，書中展望了人工智能的未來發展趨勢，幫助讀者把握技術前沿，在人工智能時代脫穎而出。
喬劍 蘇小文 ·人工智能 ·15.6萬字
本書以人工智能為主題，以其歷史發展為主線，結合相關人物、事件和發明創造，深入淺出、生動全面地講述了人工智能的起源和發展歷程，介紹了主要的人工智能理論、技術和應用。本書將人工智能的相關知識與趣聞軼事融為一體，有點有面，通俗易懂。對于對人工智能感興趣的普通讀者來說，這是一本難得的參考讀物。
魏錸 ·人工智能 ·11.5萬字
本書著重探討新基建背景下我國人工智能的發展及其基礎建設。全書包括基礎、應用和實踐三篇，共9章。基礎篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的發展與挑戰等，尤其是分析了人工智能與新基建內在的關系；應用篇分析了人工智能在產業融合及在醫療、教育、能源、城市建設、社區建設等領域的驅動作用；實踐篇探討了人工智能的數據建設、軟硬件建設、技術研發、產品研制和人才培育等。推進人工智能新基建，對加快人工智能技術創新、全面提升其與產業融合和為社會賦能的可持續發展能力具有重大價值，這也是本書重點關注的內容。
刁生富等 ·人工智能 ·14.5萬字
隨著ChatGPT等大語言模型的迅速發展，大語言模型已經成為人工智能領域發展的快車道，不同領域涌現出各種強大的新模型。開發者想要獨立構建、部署符合自身需求的大語言模型，需要理解大語言模型的實現框架和基本原理。本書梳理大語言模型的發展，首先介紹Transformer模型的基本原理、結構和模塊及在NLP任務中的應用；然后介紹由只編碼（Encoder-Only）到只解碼（Decoder-Only）的技術路線發展過程中對應的BERT、GPT等大語言模型；接下來介紹大語言模型在部署、訓練、調優過程中涉及的各種關鍵技術，如自動并行、預訓練與微調、RLHF等，并提供相應的實踐指導；最后以開源大語言模型BLOOM和LLaMA為樣例，介紹其架構和實現過程，幫助讀者理解并構建、部署自己的大語言模型。本書還提供了基于MindSpore框架的豐富樣例代碼。本書適合人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等專業的本科生和研究生閱讀，同時也為從事大語言模型相關工作的軟件開發工程師和科研人員提供翔實的參考資料。
陳雷編著 ·人工智能 ·6.6萬字
PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的WordEmbedding、基于循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強化學習實戰、基于MFCC的語音喚醒實戰、基于PyTorch的人臉識別實戰。
王曉華 ·人工智能 ·11.3萬字
本書以人工智能發展為時代背景，通過20個機器學習模型和算法案例，為讀者提供較為詳細的實戰方案，以便進行深度學習。在編排方式上，全書側重對創新項目的過程進行介紹，分別從整體設計、系統流程和實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練和模型應用等過程，并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能程序開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題及解決方法等資料，可供讀者舉一反三，二次開發。本書語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校相關專業的參考教材，還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。
李永華編著 ·人工智能 ·4.2萬字
這是一本面向初中級讀者的Agent學習指南，作者既是資深的AI技術專家，又是經驗豐富的項目導師，融合作者親身實踐、培訓反饋與官方資源，為Agent使用者和開發者提供了快速上手的實用指導。本書從基礎知識、操作和應用開發3個維度循序漸進地講解Agent實戰技巧，分為三篇：基礎篇（1~2章）：介紹Agent定義、發展歷程、常用開源技術、主要組件等基礎知識和開發環境的搭建過程。應用篇（3~6章）：從通用型、任務驅動型、輔助開發型和檢索增強型4大類，通過AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類型，詳細描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。開發篇（7~16章）：展開分析10個不同場景的Agent應用開發實例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應用的開源Agent開發框架為基礎，針對每個框架各講解一個開發案例。另一方面，通過案例介紹Agent開發過程中關鍵的Function-calling特性及大語言模型開發技術。此外，對基于CogVLM2的多模態模型應用開發，也提供詳細的案例演示。
高強文 ·人工智能 ·7.2萬字
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。
遲明路等主編 ·人工智能 ·14.1萬字
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。
陳藹祥 ·人工智能 ·20.4萬字
對從事算法研究與算法開發的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領域里，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過了檢驗。模型可恨的地方在于學習模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學者來說。本書將人工智能在現實生活場景中解決的問題分類，并根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權重問題、狀態問題、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，更多地介紹實際業務需求之間的關系，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者學習模型。本書不僅適合希望學習和運用人工智能模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應用到生活中。
龔才春 ·人工智能 ·21.8萬字
科學是對宇宙運行的基本原理的研究，很大程度上基于實驗和觀察。這種一貫統一的知識體系是由我們的感官感知，并由我們大腦的處理能力推斷出來的。當我們走向以自動化、自我豐富的人工智能智能體和虛擬現實為主導的未來時，技術（特別是人工智能）將決定實驗和觀察的過程。因此，人工智能將成為引導我們走向科學的工具和準則。此外，人們相信，當接近技術奇點時，技術增長將打破歷史紀錄，對于我們自己掌握的生物智能來說，速度太快了。隨著人工領域處理能力的增強和信息的過剩，我們對科學是從邏輯中提取的信息和原理的統一體的定義，以及因果關系，將開始與人工智能緊密聯系在一起。
(印)阿卡普拉沃·包米克 ·人工智能 ·23.8萬字
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