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TensorFlow神經網絡到深度學習

TensorFlow神經網絡到深度學習

本書以TensorFlow為平臺，從神經網絡到深度學習由淺入深進行介紹，書中每章都以理論引出，以TensorFlow應用鞏固結束，做到理論與實踐相結合，使讀者快速了解神經網絡、深度學習等內容，同時領略利用TensorFlow解決這些問題的簡單和快捷。本書共12章，主要內容包括TensorFlow軟件介紹、計算機視覺與深度學習、深度神經網絡的基礎、全連接神經網絡、卷積神經網絡、高級卷積神經網絡、循環神經網絡、對抗神經網絡、其他監督學習、非監督學習、自動編碼機、強化學習等。

人工智能能不能

人工智能能不能

人工智能這門學科一直伴隨爭議，有人認為人工智能無所不能，也有人認為它并不神奇。本書試圖以冷靜的心態、客觀的視角、求實的態度、基于邏輯的思考，通過對人工智能的全面審視和深入剖析，系統闡述人工智能究竟是“能”還是“不能”。本書介紹了人工智能的現狀和基本概念，并介紹了一系列關于人工智能的創新性見解，如人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能、智能機器等，并重點論述了人工智能未來的潛力和局限性。本書適用于想了解人工智能的讀者，以及從事人工智能研究但需要創新思維的科研工作者。

AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通

AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通

本書共有10章，包括51個實操案例解析和80個行業案例分析。書中內容從技能線和案例線展開介紹。技能線：從人工智能的相關技術入手，不僅介紹了AI訓練師的發展歷程和行業動態，還重點講述了AI訓練師的職業技能提升方法。案例線：不僅涵蓋了AI領域的各個方面，而且非常注重算法與模型的實際應用，通過分析大量的經典案例，可以讓讀者更好地掌握AI訓練的相關技能。

移動機器人技術及其應用

移動機器人技術及其應用

本書是作者結合研究所的研究工作，吸收借鑒國內外期刊論文的最新研究成果以及相關書籍編著而成的，是目前國內第一本針對移動機器人的研究用書，書中側重了移動機器人的基本問題與研究重點，作者盡量做到既講清基本原理，又密切聯系應用，既不乏經典理論，又側重近年來的新鮮成果，盡可能的綜合了移動機器人研究的各個方面。

智能化變革：人工智能技術進化與價值創造

智能化變革：人工智能技術進化與價值創造

智能化變革將是一輪經濟社會全面變革，涉及科學研究、技術創新、商業落地、社會融合、科技倫理等方方面面。本書立足技術趨勢，著眼業界動向，給出對人工智能理論、技術、產業化和社會融合等方面趨勢的科普解讀，希望對讀者開展人工智能科學研究、產品研發和行業應用等有所啟發。

深度對話GPT-4提示工程實戰

深度對話GPT-4提示工程實戰

人工智能技術的發展日新月異，提示工程不僅極大地提高了人工智能在各個領域的應用效率和準確性，還為人類打開了一扇通往智能化世界的大門。大語言模型如同一位博學多才的智者，擁有處理和理解自然語言的超凡能力。提示工程可以看作與這位智者溝通的橋梁和工具，其關鍵在于如何提出精準而富有啟發性的問題，激發大語言模型的創造力和解決問題的能力。本書作者通過與GPT-4的深度對話，精心梳理了一系列重要的提示工程實踐秘訣。全書共7章，從了解大語言模型的進化之路開始，循序漸進地介紹了提示詞及提示工程的知識和實踐技巧，并結合GPT-4在各領域的應用案例展現了大語言模型的強大魅力。此外，本書還基于AzureOpenAIStudio平臺講解了具體的應用開發實踐。本書適合對大語言模型及提示工程感興趣的讀者閱讀，書中豐富的案例能幫助讀者全面了解和掌握提示工程及其應用。

樹莓派創客：手把手教你搭建機器人

樹莓派創客：手把手教你搭建機器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進地介紹使用樹莓派玩轉機器人的必備軟硬件知識與技術。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構建樹莓派項目。本部分學會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機器人操作系統ROS的使用，同時兼顧PC和手機操作，為讀者玩轉機器人提供更多的趣味場景。本書的特點是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強，適合對樹莓派及機器人感興趣的各類讀者閱讀。

因果推斷與機器學習

因果推斷與機器學習

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章從潛結果框架和結構因果模型出發，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。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。

深度學習與目標檢測：工具、原理與算法

深度學習與目標檢測：工具、原理與算法

隨著深度學習技術的發展、計算能力的提升和視覺數據的增加，計算機視覺技術在圖像搜索、智能相冊、人臉閘機、城市智能交通管理、智慧醫療等諸多領域都取得了令人矚目的成績。越來越多的人開始關注這個領域。計算機視覺包含多個分支，其中圖像分類、目標檢測、圖像分割、目標跟蹤等是計算機視覺領域最重要的幾個研究課題。本書介紹的目標檢測技術，本質上就是通過計算機運行特定的算法，檢測圖像中一些受關注的目標。當今時代，我們很容易在互聯網上找到目標檢測算法的開源代碼，運行代碼并不是什么難事，但理解其中的原理卻有一定的難度。我們編寫本書的目的就是由淺入深地向讀者講解目標檢測技術，用相對通俗的語言來介紹算法的背景和原理，在讀者“似懂非懂”時給出實戰案例。實戰案例的代碼已全部通過線下驗證，代碼并不復雜，可以很好地幫助讀者理解算法細節，希望讀者在學習理論之后可以親自動手實踐。目標檢測的理論和實踐是相輔相成的，希望本書可以帶領讀者走進目標檢測的世界。

機器學習實戰：模型構建與應用

機器學習實戰：模型構建與應用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創建不同應用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務的場景。

智能家居設計：樹莓派上的Python實現

智能家居設計：樹莓派上的Python實現

本教材拋棄傳統的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝后，馬上利用開源軟件Homeassistant在計算機上進行智能家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智能家居設備；隨后根據進一步擴大智能家居功能的目標出發，介紹Python的相關程序開發方法并把它結合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應用，包括人臉識別、運動檢測等。隨后引入樹莓派進行Homeassistant智能家居的開發，通過樹莓派在外網利用手機操作智能家居的方法。最后通過幾個綜合案例提升智能家居的開發能力。

信息流推薦算法

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。

人工智能與人機博弈（物聯網在中國）

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

大模型實戰：從零實現RAG與Agent系統

大模型實戰：從零實現RAG與Agent系統

本書深入探討了RAG技術體系及其應用，內容涉及從基礎概念到高級應用的各個方面。首先，解構了大模型應用的基本模式與局限性，并引入RAG作為增強生成能力的一種方法，講解了RAG的核心概念、組成結構及應用場景，還涵蓋了RAG的基礎、高級、模塊化和智能體形式的技術體系。其次，以LlamaIndex為工具，展示了如何實現RAG，包括提示詞設計、文檔與索引創建、上下文檢索及查詢引擎構建等具體步驟。最后，介紹了基于RAG構建文檔聊天助手、多模態內容解析器、數據庫檢索器、知識圖譜系統、工作流引擎及多Agent系統的實踐案例，每個案例均包含技術細節與實現效果演示。本書適合人工智能領域的開發者、研究人員，以及自然語言處理、知識圖譜、智能客服等專業人士閱讀。

智能機器人制作完全手冊

智能機器人制作完全手冊

本書匯集了多位創客在智能機器人方面的豐碩成果，不僅為剛接觸機器人制作的初學者提供了從單片機、傳感器選擇到零件設計、組裝過程的詳盡入門教程，覆蓋機器人小車、多足機器人、人形機器人等不同類型，實現遙控、自平衡、語音控制、智能交互等不同功能的豐富實例。通過閱讀這本書，你會全面了解智能機器人的構成，在設計與制作智能機器人方面獲得思路和靈感。

因果推斷導論

因果推斷導論

本書以構建因果推斷基礎知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應計算、因果結構學習、因果機器學習五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎理論、模型、方法、和前沿應用，引領學生步入充滿趣味與挑戰的因果推理領域。

DeepSeek高手必學的66個AI工具

DeepSeek高手必學的66個AI工具

在人工智能生成內容技術顛覆內容生產模式的今天，本書聚焦DeepSeek這一領先的人工智能大模型工具，系統解析其在寫作、圖表、演示文稿、圖像、音樂、視頻等領域的核心應用。本書內容從基礎知識到實操落地層層遞進，Part1闡明DeepSeek的技術優勢與核心功能，后續各Part基于各垂直內容領域與衍生場景，結合提示詞設計方法和真實案例，展現DeepSeek賦能的高效生產力革新。本書有很強的實踐價值，為內容創作者、職場人士及技術愛好者提供了一條從“DeepSeek工具使用者”到“AI協作專家”的進階路徑，助力讀者在數字化浪潮中搶占創新先機。本書也適合作為高等院校人工智能相關課程的教材。

金融人工智能：用Python實現AI量化交易

金融人工智能：用Python實現AI量化交易

本書通過Python示例介紹人工智能技術在金融數據分析中的應用。你將了解如何運用神經網絡、強化學習等深度學習技術預測金融市場。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監督學習和神經網絡，并描繪超級人工智能愿景。第二部分討論機器學習技術在金融市場中的應用。第三部分更進一步，討論如何利用神經網絡和強化學習技術解決金融市場中的統計失效問題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統計失效問題。第五部分展望未來，探討人工智能會如何改變金融業。第六部分給出以Python實現的神經網絡，可用于時間序列預測。

DeepSeek：人人都能學會的AI工具

DeepSeek：人人都能學會的AI工具

本書以當下熱門的人工智能工具DeepSeek為核心，通過豐富實用的內容，助力讀者從對DeepSeek一無所知的新手，成長為能夠靈活運用其功能解決各類問題的行家。書中選取了多個領域的典型應用場景，如學習輔助、職場辦公、生活娛樂以及自媒體創作等，為讀者全方位展示DeepSeek的強大功能。全書共7章，內容層層遞進。第1~3章為讀者介紹了DeepSeek的功能和技術特點、基礎操作技巧和提問策略，幫助讀者快速上手。第4章~7章，分別展示了DeepSeek在不同場景下的應用。在學習與寫作方面，它能查找資料、答疑解惑、創作文案，提升學習效率與寫作質量；在職場工作中，可助力完成報告撰寫、數據分析、會議紀要整理等任務，提高工作效率；在生活與娛樂領域，能實現智能問答、趣味故事創作、個性化娛樂推薦，豐富日常生活。第7章則深入探討DeepSeek如何助力自媒體創作，從創意構思、內容策劃到粉絲互動，為自媒體創作者提供全方位支持。無論是剛接觸人工智能的學生群體，還是希望借助AI提升工作與生活效率的職場人士，都能從本書中獲取實用的知識與技巧，充分發揮DeepSeek的價值。

AI進化論：解碼人工智能商業場景與案例

AI進化論：解碼人工智能商業場景與案例

10余位研究人員，歷時1年多，涉及8個領域，走訪全國上百家企業，深入調研人工智能在各個產業的商業應用。全彩印刷，9章內容，13個表格，122幅統計圖、流程圖、設計圖……精彩呈現人工智能未來發展面臨的挑戰與機遇。

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