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人工智能
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人工智能

本書向讀者介紹當代人工智能技術(shù)的入門知識,特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的機器學(xué)習(xí)方法。本書主要內(nèi)容包括人工智能在模擬人類視覺、聽覺、語言、行為、思維五個方面的最新進展,覆蓋了當前人工智能應(yīng)用最廣泛的幾個領(lǐng)域,包括人臉識別、語音識別、聲紋識別、自然語言理解、機器人設(shè)計等。本書介紹的很多算法都需要動手實踐才能有更好的理解。讀者可以下載本書的實驗套件(htp://iok.storg),邊學(xué)邊做,才能真正領(lǐng)略人工智能的神奇與瑰麗。abocl.唯其如此,本書是一本科普著作,沒有復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,適用于任何對人工智能技術(shù)感興趣的讀者。書中提到的每項關(guān)鍵技術(shù)都提供了參考文獻,有志于深入理解人工智能算法的讀者可以按圖索驥,深入鉆研。

王東 利節(jié) 許莎 ·人工智能 ·9.6萬字

ChatGPT原理與架構(gòu)：大模型的預(yù)訓(xùn)練、遷移和中間件編程
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ChatGPT原理與架構(gòu)：大模型的預(yù)訓(xùn)練、遷移和中間件編程

這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運行機制、架構(gòu)設(shè)計和底層技術(shù)，以及預(yù)訓(xùn)練、遷移、微調(diào)和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型，從實踐角度更好地應(yīng)用大模型，是作者成功訓(xùn)練并部署大模型的過程復(fù)盤和經(jīng)驗總結(jié)。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發(fā)展歷程、技術(shù)演化和技術(shù)棧等基礎(chǔ)知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構(gòu)原理，并從GPT-1的生成式預(yù)訓(xùn)練到GPT-3的稀疏注意力機制詳細描述了GPT系列的架構(gòu)演進；6~8章從底層技術(shù)實現(xiàn)的角度講解了大語言模型的訓(xùn)練策略、數(shù)據(jù)處理方法，以及如何利用策略優(yōu)化和人類反饋來進一步提升模型的表現(xiàn)；第9~10章首先詳細講解了大語言模型在垂直領(lǐng)域的低算力遷移方法，并給出了醫(yī)療和司法領(lǐng)域的遷移案例，然后講解了大模型的中間件編程；第11章對GPT的未來發(fā)展趨勢進行預(yù)測，探討數(shù)據(jù)資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時代具身智能的可行路線。

程戈 ·人工智能 ·10.6萬字

破解深度學(xué)習(xí)（基礎(chǔ)篇）：模型算法與實現(xiàn)
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破解深度學(xué)習(xí)（基礎(chǔ)篇）：模型算法與實現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的基礎(chǔ)知識。本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的理論與算法基礎(chǔ)，從理論到實戰(zhàn)全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數(shù)學(xué)概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展脈絡(luò)，從最簡單的多層感知機開始，講解了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、常見挑戰(zhàn)、優(yōu)化算法，以及三大典型模型（基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業(yè)的教學(xué)用書。

瞿煒 李力 楊潔 ·人工智能 ·14.8萬字

人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：AI時代PM修煉手冊（修訂版）
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人工智能產(chǎn)品經(jīng)理：AI時代PM修煉手冊（修訂版）

從取代簡單機械的重復(fù)勞動到輔助內(nèi)容創(chuàng)作、醫(yī)藥開發(fā)、科學(xué)實驗，人工智能產(chǎn)品正以驚人的速度在各行業(yè)大展拳腳，預(yù)示著人類即將進入一個全新的發(fā)展階段。本書通過淺顯易懂的語言幫助你理解人工智能產(chǎn)品是什么，人工智能產(chǎn)品是怎么創(chuàng)造出來的以及人工智能產(chǎn)品是如何進行創(chuàng)新迭代的。人工智能行業(yè)的快速發(fā)展對產(chǎn)品經(jīng)理提出了更高的要求，產(chǎn)品經(jīng)理需要具備的專業(yè)技能是廣泛的，從產(chǎn)品設(shè)計、開發(fā)、營銷到服務(wù)，無一不包括在內(nèi)。產(chǎn)品經(jīng)理需要對人工智能的原理、應(yīng)用場景、發(fā)展?jié)摿Φ扔性鷮嵉牧私猓@樣才能夠?qū)⑷斯ぶ悄艿膬?yōu)勢轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的優(yōu)勢。本書從知識體系、能力模型、溝通技巧等方面幫助大家系統(tǒng)地梳理了人工智能產(chǎn)品經(jīng)理所必備的基本素質(zhì)和技能，旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理找到轉(zhuǎn)型升級的最佳學(xué)習(xí)路線，以成為合格的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理。本書適合現(xiàn)階段從事產(chǎn)品經(jīng)理工作的人士轉(zhuǎn)型做人工智能產(chǎn)品時學(xué)習(xí)，適合以人工智能產(chǎn)品經(jīng)理為職業(yè)理想的人士閱讀。另外，人工智能領(lǐng)域的企業(yè)負責人和技術(shù)骨干也適合閱讀本書，以了解企業(yè)的技術(shù)人才需求。

張競宇 ·人工智能 ·10.6萬字

ChatGPT對話錄
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ChatGPT對話錄

《ChatGPT對話錄》精選人們普遍關(guān)心的101個話題，涉及心態(tài)、情感、職場以及日常生活方面，通過ChatGPT的回答，旨在讓人們對這些并不陌生的話題重新思考，并獲得新的啟發(fā)。本書通過對話形式，與讀者進行真實互動。對于那些被大眾關(guān)心的問題，ChatGPT能夠更加深入地了解其中的需求，給予個性化的回答和建議。同時，在出色的自然語言處理能力的基礎(chǔ)上，對這些問題能夠提供精準、易懂的回答，幫助讀者更好地理解和解決問題。本書涉及的話題廣泛而深入，不僅有常見的心理問題如焦慮、抑郁、自卑等，還有職場上的挑戰(zhàn)，如溝通、領(lǐng)導(dǎo)力、升職加薪等，以及日常生活中出現(xiàn)的各種情況，如婚姻家庭、人際交往等。不論是處于哪個年齡階段的讀者，都能從中獲得有益的建議和啟示。對于那些希望了解心理學(xué)、人際溝通、職場發(fā)展等方面知識的讀者來說，本書是一本簡單易懂的參考書；對于那些需要解決具體問題的讀者，本書也提供了個性化的建議和解決方案。這使得這本書成為一種非常有用的工具，啟發(fā)人們對生活、職業(yè)和情感的全新思考，幫助人更好地應(yīng)對生活中的挑戰(zhàn)，提高生活質(zhì)量和幸福感。對于那些對人工智能和自然語言處理技術(shù)感興趣的讀者，本書也是一份很好的學(xué)習(xí)材料。

異鳴匯編 ·人工智能 ·5.3萬字

知識圖譜導(dǎo)論
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知識圖譜導(dǎo)論

知識圖譜的發(fā)展歷史源遠流長，從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識工程，到互聯(lián)網(wǎng)時代的語義Web，再到當下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級別的現(xiàn)代知識圖譜。知識圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因，是知識表示、表示學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖數(shù)據(jù)庫和圖計算等多個領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書全面覆蓋了知識圖譜的表示、存儲、獲取、推理、融合、問答和分析等七大方面，一百多個基礎(chǔ)知識點的內(nèi)容，同時囊括多模態(tài)知識圖譜、知識圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合、本體表示學(xué)習(xí)、事理知識圖譜，以及知識增強的語言預(yù)訓(xùn)練模型等新熱點、新發(fā)展。作為一本導(dǎo)論性質(zhì)的書，本書希望幫助初學(xué)者梳理知識圖譜的基本知識點和關(guān)鍵技術(shù)要素，也希望幫助技術(shù)決策者建立知識圖譜的整體視圖和系統(tǒng)工程觀，為前沿科研人員拓展創(chuàng)新視野和研究方向。本書在技術(shù)廣度和深度上兼具極強的參考性，適合高等院校的計算機專業(yè)師生閱讀，也可供計算機相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員參考。

陳華鈞 ·人工智能 ·16.1萬字

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

本書使用受現(xiàn)實世界商業(yè)和行業(yè)問題啟發(fā)的實際示例來講授強化學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)知識。本書分為四部分：第一部分涵蓋強化學(xué)習(xí)的必要背景，包括定義、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和強化學(xué)習(xí)解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進的強化學(xué)習(xí)算法（規(guī)?；纳疃萉-學(xué)習(xí)、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強化學(xué)習(xí)等），包括每種算法的優(yōu)缺點；第三部分介紹強化學(xué)習(xí)中的高級技術(shù)，包括機器教學(xué)、泛化和域隨機化、元強化學(xué)習(xí)等主題，還涵蓋強化學(xué)習(xí)中有助于改進模型的各種高級主題；第四部分講解強化學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用，例如自主系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、營銷和金融、智慧城市與網(wǎng)絡(luò)安全等，并討論強化學(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)練和部署自己的強化學(xué)習(xí)智能體來解決強化學(xué)習(xí)問題。

(美)埃內(nèi)斯·比爾金 ·人工智能 ·19.5萬字

科學(xué)之路

科學(xué)之路

“圖靈獎”得主、“深度學(xué)習(xí)三巨頭”之一、“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”……由于在人工智能領(lǐng)域的突出貢獻，楊立昆被中國計算機科學(xué)界和企業(yè)界所熟知。楊立昆的科學(xué)之路，譜寫了一段關(guān)于勇氣的宣言。他為了知識本身求學(xué)，而不是文憑，他用自己的經(jīng)歷，證明了通過激烈的考試競爭進入名校不是科學(xué)成功的窄門。他廣泛閱讀，為他科學(xué)思維的形成奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。他特立獨行，做自己感興趣的事情，即便那件事在短時間里不被人看好。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的低谷期，他寂寞地堅持，終于取得了舉世矚目的成就。人工智能正在顛覆人類社會，未來機器能思考嗎？楊立昆的這部著作，講述正是人工智能在我們面前崛起——這個歷史上絕無僅有的時刻發(fā)生的故事。

(法)楊立昆 ·人工智能 ·19.1萬字

深度學(xué)習(xí)從0到1
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深度學(xué)習(xí)從0到1

深度學(xué)習(xí)是人工智能研究領(lǐng)域中的一個極其重要的方向。本書是一本介紹深度學(xué)習(xí)理論和實戰(zhàn)應(yīng)用的教程，從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史，單層感知器，線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一直介紹到深度學(xué)習(xí)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM。并從圖像，自然語言處理，音頻信號三方面分別介紹了深度學(xué)習(xí)算法的實際應(yīng)用。案例實戰(zhàn)部分使用的深度學(xué)習(xí)框架為Tensorflow2/Keras。

覃秉豐編著 ·人工智能 ·16.3萬字

MATLAB在電子信息工程中的應(yīng)用
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MATLAB在電子信息工程中的應(yīng)用

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎(chǔ)知識和電子仿真技術(shù)，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內(nèi)容涉及MATLAB基礎(chǔ)知識、MATLAB常用語法、Simulink應(yīng)用、控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用、數(shù)字信號處理在MATLAB中的實現(xiàn)、濾波器模型、MATLAB在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用及示例、通信系統(tǒng)的評估及MATLAB示例等。

張德豐編著 ·人工智能 ·14.9萬字

AI速成課：從AI編程到構(gòu)建智能軟件
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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)知識入手，詳細講解通過強化學(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個完整的項目實例，循序漸進展示如何使用最佳、最簡單的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。

(阿聯(lián)酋)赫德林·德·龐特維斯 ·人工智能 ·13萬字

生產(chǎn)系統(tǒng)仿真：Plant Simulation應(yīng)用教程
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生產(chǎn)系統(tǒng)仿真：Plant Simulation應(yīng)用教程

本書共分8章，第1章介紹生產(chǎn)過程中的波動對生產(chǎn)系統(tǒng)效率的影響；第2章建立了訂單型制造企業(yè)生產(chǎn)線/裝配線的物料配送仿真模型，并對其關(guān)鍵參數(shù)進行優(yōu)化；第3、4章對設(shè)施規(guī)劃中的兩種經(jīng)典布置方法進行詳細分析及建模，得到最優(yōu)布置方案；第5、6章全面系統(tǒng)地介紹生產(chǎn)計劃調(diào)度的各類FSP和JSP問題的求解方法，提出改進的算法及運用；第7章針對人機作業(yè)分析進行仿真建模，探討一人多機操作模式的克星性及經(jīng)濟性；最后，對于工廠的倉儲、車間等活動頻密場所進行仿真。

周金平編著 ·人工智能 ·12.8萬字

ROS機器人開發(fā)實踐
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ROS機器人開發(fā)實踐

本書以《ROS探索總結(jié)》系列博文為基礎(chǔ)，重新整理了ROS相關(guān)基礎(chǔ)要點，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設(shè)計原理；在此基礎(chǔ)上，本書以實踐為重心，講解大量機器視覺、機器語音、機械臂控制、SLAM和導(dǎo)航、機器學(xué)習(xí)等多方面ROS應(yīng)用的實現(xiàn)原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內(nèi)容，幫助讀者在實現(xiàn)ROS基礎(chǔ)功能的同時深入理解基于ROS的機器人開發(fā)，將書中的內(nèi)容用于實踐。

胡春旭 ·人工智能 ·17萬字

人工智能簡史（第2版）
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人工智能簡史（第2版）

《人工智能簡史》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、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、超級智能、哲學(xué)問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。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)。

尼克 ·人工智能 ·18.3萬字

智能家居產(chǎn)品 從設(shè)計到運營
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智能家居產(chǎn)品 從設(shè)計到運營

本書根據(jù)作者多年互聯(lián)網(wǎng)和智能家居的從業(yè)經(jīng)驗編寫而成，提出了智能家居產(chǎn)品的三原色模型，并逐步闡述了最好的智能家居產(chǎn)品需要滿足的三個條件：優(yōu)越的技術(shù)、友好的用戶體驗和有效的市場策略。同時，從產(chǎn)品設(shè)計、用戶和行業(yè)參與者等多個角度分析了智能家居這一新興行業(yè)。此外，書中引用的一些國外的產(chǎn)品實例和分析問題的方法與模型，都能帶來很多啟發(fā)。

邢袖迪 ·人工智能 ·8.1萬字

自然語言處理：基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法
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自然語言處理：基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法

自然語言處理被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的引入為自然語言處理技術(shù)帶來了一場革命，尤其是近年來出現(xiàn)的基于預(yù)訓(xùn)練模型的方法，已成為研究自然語言處理的新范式。本書在介紹自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等基本概念的基礎(chǔ)上，重點介紹新的基于預(yù)訓(xùn)練模型的自然語言處理技術(shù)。本書包括基礎(chǔ)知識、預(yù)訓(xùn)練詞向量和預(yù)訓(xùn)練模型三大部分：基礎(chǔ)知識部分介紹自然語言處理和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本工具；預(yù)訓(xùn)練詞向量部分介紹靜態(tài)詞向量和動態(tài)詞向量的預(yù)訓(xùn)練方法及應(yīng)用；預(yù)訓(xùn)練模型部分介紹幾種典型的預(yù)訓(xùn)練語言模型及應(yīng)用，以及預(yù)訓(xùn)練模型的最新進展。除了理論知識，本書還有針對性地結(jié)合具體案例提供相應(yīng)的PyTorch代碼實現(xiàn)，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實現(xiàn)自然語言處理模型，達到理論和實踐的統(tǒng)一。本書既適合具有一定機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的高等院校學(xué)生、研究機構(gòu)的研究者，以及希望深入研究自然語言處理算法的計算機工程師閱讀，也適合對人工智能、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理感興趣的學(xué)生和希望進入人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的研究者參考。

車萬翔 郭江 崔一鳴 ·人工智能 ·13.8萬字

擴散模型從原理到實戰(zhàn)

擴散模型從原理到實戰(zhàn)

AIGC的應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛，而在圖像生成領(lǐng)域，擴散模型則是AIGC技術(shù)的一個重要應(yīng)用。本書以擴散模型理論知識為切入點，由淺入深地介紹了擴散模型的相關(guān)知識，并以大量生動有趣的實戰(zhàn)案例幫助讀者理解擴散模型的相關(guān)細節(jié)。全書共8章，詳細介紹了擴散模型的原理，以及擴散模型退化、采樣、DDIM反轉(zhuǎn)等重要概念與方法，此外還介紹了StableDiffusion、ControlNet與音頻擴散模型等內(nèi)容。最后，附錄提供由擴散模型生成的高質(zhì)量圖像集以及HuggingFace社區(qū)的相關(guān)資源。本書既適合所有對擴散模型感興趣的AI研究人員、相關(guān)科研人員以及在工作中有繪圖需求的從業(yè)人員閱讀，也可以作為計算機等相關(guān)專業(yè)學(xué)生的參考書。

李忻瑋 蘇步升等編著 ·人工智能 ·6.1萬字

人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉(zhuǎn)AI
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人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉(zhuǎn)AI

本書借助國內(nèi)使用率高，并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)編程軟件Mind+，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設(shè)計并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項目，啟蒙編程與AI知識，并學(xué)會利用AI技術(shù)解決生活中的許多問題。讀者通過自主設(shè)計程序來實現(xiàn)AI的相關(guān)功能，體驗AI應(yīng)用，獲得快樂、成就感，培養(yǎng)對AI的興趣與理解。本書非常適合作為圖形化編程與AI技術(shù)入門體驗的學(xué)習(xí)用書，適合對圖形化編程有基本了解、對AI感興趣的學(xué)生，以及開設(shè)編程、AI課程的老師學(xué)習(xí)、實踐。

王春秋 楊少東編著 ·人工智能 ·3.1萬字

Web3超入門
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Web3超入門

Web3時代已經(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。因此，現(xiàn)在學(xué)習(xí)Web3知識，可謂恰逢其勢，正當其時?！禬eb3超入門》共有五大篇，第1篇趨勢篇（第1、2章）從多個維度詳細闡述了Web3時代到來的必然性；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)勢和落地場景?！禬eb3超入門》深入淺出，力求采用通俗易懂的語言從用戶角度還原Web3的真實面貌。書中引用了大量案例和豐富的插圖，層層遞進，可讀性強，非常適合廣大Web3從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者和愛好者閱讀。

通證一哥 ·人工智能 ·15萬字

深度學(xué)習(xí)與圍棋
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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現(xiàn)自己的“AlphaGo”。本書側(cè)重實踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學(xué)習(xí)和AlphaGo這樣深奧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個部分：第一部分介紹機器學(xué)習(xí)和圍棋的基礎(chǔ)知識，并構(gòu)建一個最簡圍棋機器人，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)機器人和強化學(xué)習(xí)，以及強化學(xué)習(xí)的幾個高級技巧，包括策略梯度、價值評估方法、演員-評價方法3類技術(shù)；第三部分將前面兩部分準備好的知識集成到一起，并最終引導(dǎo)讀者實現(xiàn)自己的AlphaGo，以及改進版AlphaGoZero。讀完本書之后，讀者會對深度學(xué)習(xí)這個學(xué)科以及AlphaGo的技術(shù)細節(jié)有非常全面的了解，為進一步深入鉆研AI理論、拓展AI應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語法以及基礎(chǔ)的線性代數(shù)和微積分知識。

(美)馬克斯·帕佩拉 凱文·費格森 ·人工智能 ·19.7萬字

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