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空間計(jì)算是一種不斷發(fā)展的以三維世界為中心的計(jì)算形式和交互形式，是以計(jì)算機(jī)視覺為基礎(chǔ)的高階應(yīng)用。其核心是使用AI、計(jì)算機(jī)視覺和擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)將虛擬體驗(yàn)融入物理世界，讓用戶擺脫屏幕的束縛，自然地與數(shù)字世界中的對(duì)象互動(dòng)，就像與真實(shí)世界中的對(duì)象互動(dòng)一樣。隨著生成式AI的爆發(fā)，空間計(jì)算平臺(tái)將擁有更加豐富的內(nèi)容，將在很大程度上改變我們的生活和工作，重新定義商業(yè)模式，并改變我們與技術(shù)和整個(gè)世界互動(dòng)的方式，推動(dòng)我們進(jìn)入一個(gè)充滿創(chuàng)新和想象力的時(shí)代。這本書重點(diǎn)闡釋了與商業(yè)相關(guān)的空間計(jì)算應(yīng)用，AI與空間計(jì)算時(shí)代的領(lǐng)導(dǎo)力轉(zhuǎn)變，以及空間計(jì)算的策略、實(shí)施與未來發(fā)展方向。全球商業(yè)技術(shù)和游戲領(lǐng)域高管凱西·哈克爾與沉浸式空間領(lǐng)域?qū)＜乙晾啄取た肆_寧聯(lián)合創(chuàng)作，揭示了繼手機(jī)之后的下一代人機(jī)交互平臺(tái)——空間計(jì)算的未來！

·12.1萬字

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深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：自然語(yǔ)言處理

《深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：自然語(yǔ)言處理》是《深度學(xué)習(xí)入門：基于Python的理論與實(shí)現(xiàn)》的續(xù)作，圍繞自然語(yǔ)言處理和時(shí)序數(shù)據(jù)處理，介紹深度學(xué)習(xí)中的重要技術(shù)，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本書語(yǔ)言平實(shí)，結(jié)合大量示意圖和Python代碼，按照“提出問題”“思考解決問題的新方法”“加以改善”的流程，基于深度學(xué)習(xí)解決自然語(yǔ)言處理相關(guān)的各種問題，使讀者在此過程中更深入地理解深度學(xué)習(xí)中的重要技術(shù)。

·13.3萬字

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI寫作高手

這是一本教你如何使用ChatGPT與AIGC工具提升寫作能力的實(shí)用手冊(cè)。全書共6章，內(nèi)容包括ChatGPT與AIGC輔助寫作基礎(chǔ)，用AIGC輔助公文寫作，用AIGC輔助文案創(chuàng)作，用AIGC輔助創(chuàng)作新媒體、自媒體文章，用ChatGPT輔助創(chuàng)作畢業(yè)論文、學(xué)術(shù)論文與項(xiàng)目申報(bào)書，以及用ChatGPT輔助生成概括、糾錯(cuò)、翻譯。本書內(nèi)容新穎、實(shí)用，提供了大量真實(shí)的寫作案例，手把手教讀者玩轉(zhuǎn)ChatGPT寫作，“秒變”寫作高手。本書旨在授人以漁，給人工具，教人方法，拿來即用，適合每一個(gè)渴望提升自身寫作能力和對(duì)ChatGPT及AIGC工具感興趣的人閱讀。

·8.8萬字

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Web3超入門

Web3時(shí)代已經(jīng)正式拉開序幕，不管你我是否愿意，都將不可避免地進(jìn)入Web3的新世界。Web3不只是Web1.0和Web2.0的延伸，更是從底層協(xié)議上對(duì)傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的全面革新。正如20年前的互聯(lián)網(wǎng)一樣，Web3雖然目前只是星星之火，但已經(jīng)呈現(xiàn)出燎原之勢(shì)。因此，現(xiàn)在學(xué)習(xí)Web3知識(shí)，可謂恰逢其勢(shì)，正當(dāng)其時(shí)。《Web3超入門》共有五大篇，第1篇趨勢(shì)篇（第1、2章）從多個(gè)維度詳細(xì)闡述了Web3時(shí)代到來的必然性；第2篇概念篇（第3、4章）追溯了Web3的起源，重新定義了Web3概念；第3篇內(nèi)核篇（第5~7章）深度講解了支撐Web3的三大內(nèi)核NFT、DeFi、DAO；第4篇技術(shù)篇（第8~11章）剖析了Web3實(shí)現(xiàn)的技術(shù)邏輯以及常用的開發(fā)工具；第5篇應(yīng)用篇（第12~15章）全面分析了Web3的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)和落地場(chǎng)景。《Web3超入門》深入淺出，力求采用通俗易懂的語(yǔ)言從用戶角度還原Web3的真實(shí)面貌。書中引用了大量案例和豐富的插圖，層層遞進(jìn)，可讀性強(qiáng)，非常適合廣大Web3從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者和愛好者閱讀。

·15萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

本書結(jié)合日常生活中的尋常小事，生動(dòng)形象地闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念、原理和實(shí)踐，案例豐富，深入淺出。對(duì)于正在進(jìn)入人工智能時(shí)代的我們，這些內(nèi)容無疑可以幫助我們更好地理解人工智能的原理，豐富我們對(duì)人類自身的認(rèn)識(shí)，并啟發(fā)我們對(duì)人機(jī)智能之爭(zhēng)更深一層的思考與探索。

·9.4萬字

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人工智能簡(jiǎn)史（第2版）

《人工智能簡(jiǎn)史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動(dòng)定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級(jí)智能、哲學(xué)問題和未來趨勢(shì)等，以宏闊的視野和生動(dòng)的語(yǔ)言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關(guān)系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業(yè)性、思想性和趣味性，既適合缺少專業(yè)背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學(xué)習(xí)的指導(dǎo)。

·18.3萬字

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AI速成課：從AI編程到構(gòu)建智能軟件

本書從基礎(chǔ)知識(shí)入手，詳細(xì)講解通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建AI系統(tǒng)所需的一切，并通過5個(gè)完整的項(xiàng)目實(shí)例，循序漸進(jìn)展示如何使用最佳、最簡(jiǎn)單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構(gòu)建智能軟件。具體內(nèi)容包括AI工具包、Python基礎(chǔ)、AI基礎(chǔ)技巧、你的第一個(gè)AI模型、銷售和廣告中的AI、Q學(xué)習(xí)、物流行業(yè)中的AI、人工大腦、自動(dòng)駕駛車輛中的AI、商業(yè)中的AI、深度卷積Q學(xué)習(xí)、游戲中的AI。

·13萬字

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人工智能簡(jiǎn)史

本書全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動(dòng)定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級(jí)智能、哲學(xué)問題和未來趨勢(shì)等，以宏闊的視野和生動(dòng)的語(yǔ)言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。本書作者和書中諸多人物或?yàn)閹熡鸦蛳嗍煜嘀嗽攲?shí)的考證還有有趣的軼事。本書既適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對(duì)人工智能感興趣的大眾讀者作為入門的向?qū)А?/p>

·16.7萬字

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深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用4個(gè)維度詳細(xì)講解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的著作，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有重大的意義。本書作者是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，作者所在的公司極驗(yàn)也是該領(lǐng)域的領(lǐng)先者。本書是作者和極驗(yàn)多年研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，內(nèi)容系統(tǒng)、扎實(shí)、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的領(lǐng)軍人物的高度評(píng)價(jià)和強(qiáng)烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及表示學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)，是閱讀本書的預(yù)備知識(shí)；第5～6章從理論的角度出發(fā)，講解了圖信號(hào)處理和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深入剖析了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)，并提供了GCN實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)分類的實(shí)例。第7～9章全面的講解了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種變體及范式、圖分類機(jī)制及其實(shí)踐，以及基于GNN的圖表示學(xué)習(xí)；第10章介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新研究和應(yīng)用。

·8.9萬字

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AI時(shí)代，學(xué)什么，怎么學(xué)

本書作者依托豐富的一線教育實(shí)踐以及對(duì)AI和當(dāng)代教育的深入洞察，全面剖析了當(dāng)下該如何正確且高效地使用AI工具提升學(xué)習(xí)與思考能力。作者從孩子需要具備的核心能力出發(fā)，探討了在AI時(shí)代，孩子們應(yīng)如何抓住機(jī)遇、科學(xué)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。同時(shí)，書中還詳細(xì)分析了孩子未來在學(xué)科選擇、專業(yè)方向、職業(yè)規(guī)劃、人生發(fā)展等方面的關(guān)鍵決策，為家長(zhǎng)與孩子提供了寶貴的參考建議。

·8.4萬字

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區(qū)塊鏈108問

《區(qū)塊鏈108問》一書有針對(duì)性地解答了區(qū)塊鏈的諸多相關(guān)問題，涉及到區(qū)塊鏈和比特幣的發(fā)展歷史、比特幣及其特點(diǎn)與運(yùn)行原理、區(qū)塊鏈轉(zhuǎn)賬原理、區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)鏈上中下游的運(yùn)作、區(qū)塊鏈資產(chǎn)的特點(diǎn)、區(qū)塊鏈的技術(shù)原理、區(qū)塊鏈擴(kuò)容和分叉、區(qū)塊鏈項(xiàng)目分類及應(yīng)用等方方面面，將晦澀難懂的抽象的概念轉(zhuǎn)化為108個(gè)問題解答，而且每個(gè)問題還延展出許多與之密切相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)，讓區(qū)塊鏈知識(shí)的學(xué)習(xí)更加全面。

·9.1萬字

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Python強(qiáng)化學(xué)習(xí)：算法、核心技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用

本書使用受現(xiàn)實(shí)世界商業(yè)和行業(yè)問題啟發(fā)的實(shí)際示例來講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。本書分為四部分：第一部分涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的必要背景，包括定義、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（規(guī)模化的深度Q-學(xué)習(xí)、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），包括每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)；第三部分介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的高級(jí)技術(shù)，包括機(jī)器教學(xué)、泛化和域隨機(jī)化、元強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題，還涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有助于改進(jìn)模型的各種高級(jí)主題；第四部分講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用，例如自主系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、營(yíng)銷和金融、智慧城市與網(wǎng)絡(luò)安全等，并討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)及未來方向。學(xué)完本書，你將掌握如何訓(xùn)練和部署自己的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體來解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題。

·19.5萬字

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深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通

本書專注討論深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用非常廣泛的模型——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型特別適用于圖像分類和識(shí)別、目標(biāo)分割和檢測(cè)以及人工智能游戲方面，受眾對(duì)象包括計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信號(hào)處理、機(jī)電工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行由淺入深的分類描述，依次包括：現(xiàn)代雛形、突破模型、應(yīng)變模型、加深模型、跨連模型、區(qū)域模型、分割模型、特殊模型、強(qiáng)化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預(yù)備知識(shí)的基礎(chǔ)上逐步展開的，既方便讀者入門學(xué)習(xí)，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

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DeepSeek操作應(yīng)用大全：從入門到精通

本書是全面介紹DeepSeek人工智能平臺(tái)及其應(yīng)用的實(shí)用指南，旨在幫助讀者從零基礎(chǔ)開始，逐步掌握DeepSeek的各項(xiàng)功能，并最終達(dá)到精通水平，能夠在各種實(shí)際場(chǎng)景中靈活運(yùn)用DeepSeek解決復(fù)雜問題。無論你是人工智能的初學(xué)者，還是希望進(jìn)一步提升技能的專業(yè)人士，本書都將為你提供詳盡的操作指導(dǎo)和豐富的實(shí)戰(zhàn)案例。本書共三篇25章，涵蓋了DeepSeek的各個(gè)方面，從基礎(chǔ)入門到高級(jí)應(yīng)用，再到私有化部署，內(nèi)容全面且系統(tǒng)。同時(shí)，書中展望了人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)，幫助讀者把握技術(shù)前沿，在人工智能時(shí)代脫穎而出。

·15.6萬字

制造業(yè)大模型的構(gòu)建與實(shí)踐

本書分兩篇，為讀者提供基于制造業(yè)視角的大模型理論與應(yīng)用指南。基礎(chǔ)篇深入大模型理論層面，主要介紹大模型的基礎(chǔ)知識(shí)、構(gòu)建路徑、價(jià)值對(duì)齊策略，同時(shí)涉及多模態(tài)與AIGC技術(shù)、提示詞工程的相關(guān)知識(shí)。應(yīng)用篇?jiǎng)t聚焦于大模型的實(shí)踐應(yīng)用層面，主要講解垂直制造領(lǐng)域微調(diào)、RAG等構(gòu)建技術(shù)，AIAgent的原理與應(yīng)用，以及大模型壓縮與部署策略，并且通過具體案例來展示大模型在工業(yè)制造及設(shè)備運(yùn)維等方面的應(yīng)用，最后對(duì)大模型進(jìn)行總結(jié)與展望。

·18.3萬字

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AI：人工智能的本質(zhì)與未來

人工智能并不是一個(gè)新鮮的概念，自提出到現(xiàn)在已經(jīng)有半個(gè)多世紀(jì)的時(shí)間，期間經(jīng)過了跌宕起伏的發(fā)展歷程。作者從專業(yè)的角度，深入淺出，梳理了人工智能發(fā)展的歷程，其經(jīng)歷的不同階段概況，如今最前沿的發(fā)展現(xiàn)狀以及面臨的困境，并探討了其未來發(fā)展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進(jìn)化史。作者瑪格麗特·博登具有深厚的跨學(xué)科背景，她將心理學(xué)、醫(yī)學(xué)、哲學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)融會(huì)貫通，與自己對(duì)人工智能的研究相結(jié)合，生發(fā)出獨(dú)特而深刻的洞見，被譽(yù)為“人工智能領(lǐng)域的女性女人”。

·9萬字

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圖解大模型：生成式AI原理與實(shí)戰(zhàn)

本書全程圖解式講解，通過大量全彩插圖拆解概念，讓讀者真正告別學(xué)習(xí)大模型的枯燥和復(fù)雜。全書分為三部分，依次介紹語(yǔ)言模型的原理、應(yīng)用及優(yōu)化。第一部分理解語(yǔ)言模型（第1~3章），解析語(yǔ)言模型的核心概念，包括詞元、嵌入向量及Transformer架構(gòu)，幫助讀者建立基礎(chǔ)認(rèn)知。第二部分使用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（第4~9章），介紹如何使用大模型進(jìn)行文本分類、聚類、語(yǔ)義搜索、文本生成及多模態(tài)擴(kuò)展，提升模型的應(yīng)用能力。第三部分訓(xùn)練和微調(diào)語(yǔ)言模型（第10~12章），探討大模型的訓(xùn)練與微調(diào)方法，包括嵌入模型的構(gòu)建、分類任務(wù)的優(yōu)化及生成式模型的微調(diào)，以適應(yīng)特定需求。本書適合對(duì)大模型感興趣的開發(fā)者、研究人員和行業(yè)從業(yè)者。讀者無須深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，只要會(huì)用Python，就可以通過本書深入理解大模型的原理并上手大模型應(yīng)用開發(fā)。書中示例還可以一鍵在線運(yùn)行，讓學(xué)習(xí)過程更輕松。

·16.4萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：從入門到求職

本書是一本機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的理論+實(shí)踐讀物，主要包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學(xué)習(xí)模型六大部分。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論部分包含第1、2章，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和工程實(shí)踐基礎(chǔ)。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學(xué)習(xí)策略的確定和優(yōu)化算法的求解過程，最后結(jié)合三種常見的線性回歸模型實(shí)現(xiàn)了一個(gè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的案例。第4至11章詳細(xì)介紹了幾種常見的分類模型，包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機(jī)模型、隨機(jī)森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型，每一個(gè)模型都給出了較為詳細(xì)的推導(dǎo)過程和實(shí)際應(yīng)用案例。第12章系統(tǒng)介紹了五種常見的聚類模型，包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類，每一個(gè)模型的原理、優(yōu)缺點(diǎn)和工程應(yīng)用實(shí)踐都給出了較為詳細(xì)的說明。第13章系統(tǒng)介紹了四種常用的降維方式，包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入，同樣給出了詳細(xì)的理論推導(dǎo)和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，詞向量模型詳細(xì)介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導(dǎo)和應(yīng)用；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型系統(tǒng)介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的各類基礎(chǔ)知識(shí)。

·12.3萬字

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樹莓派創(chuàng)客：手把手教你搭建機(jī)器人

本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進(jìn)地介紹使用樹莓派玩轉(zhuǎn)機(jī)器人的必備軟硬件知識(shí)與技術(shù)。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(yǔ)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(gòu)建樹莓派項(xiàng)目。本部分學(xué)會(huì)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(xié)同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的用于巡線且自動(dòng)跟隨和停止的機(jī)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(jí)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(jī)器人操作系統(tǒng)ROS的使用，同時(shí)兼顧PC和手機(jī)操作，為讀者玩轉(zhuǎn)機(jī)器人提供更多的趣味場(chǎng)景。本書的特點(diǎn)是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強(qiáng)，適合對(duì)樹莓派及機(jī)器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

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深度學(xué)習(xí)與圍棋

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學(xué)習(xí)入門書。本書選取深度學(xué)習(xí)近年來最重大的突破之一AlphaGo，將其背后的技術(shù)和原理娓娓道來，并配合一套基于BetaGo的開源代碼，帶領(lǐng)讀者從零開始一步步實(shí)現(xiàn)自己的“AlphaGo”。本書側(cè)重實(shí)踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學(xué)習(xí)和AlphaGo這樣深?yuàn)W的話題變得平易近人、觸手可及，內(nèi)容非常精彩。全書共分為3個(gè)部分：第一部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和圍棋的基礎(chǔ)知識(shí)，并構(gòu)建一個(gè)最簡(jiǎn)圍棋機(jī)器人，作為后面章節(jié)內(nèi)容的基礎(chǔ)；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括樹搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)機(jī)器人和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的幾個(gè)高級(jí)技巧，包括策略梯度、價(jià)值評(píng)估方法、演員-評(píng)價(jià)方法3類技術(shù)；第三部分將前面兩部分準(zhǔn)備好的知識(shí)集成到一起，并最終引導(dǎo)讀者實(shí)現(xiàn)自己的AlphaGo，以及改進(jìn)版AlphaGoZero。讀完本書之后，讀者會(huì)對(duì)深度學(xué)習(xí)這個(gè)學(xué)科以及AlphaGo的技術(shù)細(xì)節(jié)有非常全面的了解，為進(jìn)一步深入鉆研AI理論、拓展AI應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。本書不要求讀者對(duì)AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語(yǔ)法以及基礎(chǔ)的線性代數(shù)和微積分知識(shí)。

·19.7萬字

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人工智能

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