斗地主玩法规则

自然語言處理被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學習等技術的引入為自然語言處理技術帶來了一場革命，尤其是近年來出現的基于預訓練模型的方法，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、深度學習等基本概念的基礎上，重點介紹新的基于預訓練模型的自然語言處理技術。本書包括基礎知識、預訓練詞向量和預訓練模型三大部分：基礎知識部分介紹自然語言處理和深度學習的基礎知識和基本工具；預訓練詞向量部分介紹靜態詞向量和動態詞向量的預訓練方法及應用；預訓練模型部分介紹幾種典型的預訓練語言模型及應用，以及預訓練模型的最新進展。除了理論知識，本書還有針對性地結合具體案例提供相應的PyTorch代碼實現，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實現自然語言處理模型，達到理論和實踐的統一。本書既適合具有一定機器學習基礎的高等院校學生、研究機構的研究者，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、深度學習和自然語言處理感興趣的學生和希望進入人工智能應用領域的研究者參考。

·13.8萬字

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區塊鏈實戰

本書全景式地描述了互聯網前沿技術——區塊鏈，分別從區塊鏈的起源、區塊鏈在全球各個國家的發展現狀、區塊鏈的四大核心技術、基于區塊鏈底層技術的數字貨幣發展現狀等角度進行描述。另外，為了更好地理解區塊鏈，本書講述了區塊鏈在數字貨幣領域、金融領域、物聯網領域、大數據領域、醫療領域、教育領域、公證領域等七個領域的應用。區塊鏈是一場技術革命。在不久的將來，我們會看到區塊鏈與傳統行業的直接較量。而且這是一場不同層面的競爭，傳統行業被新技術取代已成必然趨勢。所以在一切還未發生之前，關注區塊鏈、參與區塊鏈、應用區塊鏈是至關重要的。通過閱讀本書，讀者只需要花費一周的時間就可以理解區塊鏈是什么以及它能干什么，并且理解區塊鏈在各個領域的價值所在。

·14.5萬字

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實戰AI大模型

《實戰AI大模型》是一本旨在填補人工智能（AI）領域（特別是AI大模型）理論與實踐之間鴻溝的實用手冊。書中介紹了AI大模型的基礎知識和關鍵技術，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和視覺模型等，并詳細解釋了這些模型的技術原理、實際應用以及高性能計算（HPC）技術的使用，如并行計算和內存優化。同時，《實戰AI大模型》還提供了實踐案例，詳細介紹了如何使用ColossalAI訓練各種模型。無論是人工智能初學者還是經驗豐富的實踐者，都能從本書學到實用的知識和技能，從而在迅速發展的AI領域中找到適合自己的方向。

·14.8萬字

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Python強化學習：算法、核心技術與行業應用

本書使用受現實世界商業和行業問題啟發的實際示例來講授強化學習技術的相關知識。本書分為四部分：第一部分涵蓋強化學習的必要背景，包括定義、數學基礎和強化學習解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進的強化學習算法（規模化的深度Q-學習、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強化學習等），包括每種算法的優缺點；第三部分介紹強化學習中的高級技術，包括機器教學、泛化和域隨機化、元強化學習等主題，還涵蓋強化學習中有助于改進模型的各種高級主題；第四部分講解強化學習的各種應用，例如自主系統、供應鏈管理、營銷和金融、智慧城市與網絡安全等，并討論強化學習領域的一些挑戰及未來方向。學完本書，你將掌握如何訓練和部署自己的強化學習智能體來解決強化學習問題。

·19.5萬字

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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

智能學習的未來

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。

·13.5萬字

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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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神經網絡設計與實現

本書是一本神經網絡實踐進階指南，適合對AI和深度學習感興趣并且想進一步提高技能的讀者閱讀。本書從機器學習基礎、深度學習應用和高級機器學習這三個方面入手，結合算法理論、代碼實現和應用場景，介紹了機器學習的新動向和新技術。本書分為三部分：第1部分網絡神經入門，主要介紹了人工智能歷史、機器學習概述和神經網絡基礎；第二部分，深度學習應用，主要是基于卷積神經網絡圖像處理、文本挖掘、循環神經網絡、利用遷移學習重用神經網絡；第三部分，高級應用領域，主要介紹對生成對抗網絡、自動編碼器、損失函數、深度信度網絡、強化學習基本定義等。

·6.6萬字

Python機器學習入門與實戰

本書以零基礎講解為特色，用實例引導讀者學習，深入淺出地介紹Python機器學習的相關知識和實戰技能。全書共17章，分為5篇。第Ⅰ篇為機器學習入門篇，包含第1章，主要介紹機器學習的概念、機器學習研究的主要任務、如何選擇合適的算法及機器學習研究問題的一般步驟等；第Ⅱ篇為工具模塊使用篇，包含第2~4章，主要介紹數組計算NumPy、數據分析Pandas、圖形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇為專業技能提升篇，包含第5~13章，主要介紹算法綜述、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、AdaBoost、線性回歸、k-means、PCA等；第Ⅳ篇為深度學習延伸篇，包含第14章，主要介紹卷積神經網絡；第Ⅴ篇為項目技能實戰篇，包含第15~17章，主要介紹驗證碼識別、答題卡識別、機器學習簡歷指導等。同時，本書隨書贈送了大量相關的學習資料，以便讀者擴展學習。本書適用于任何想學習Python機器學習的讀者。無論讀者是否從事Python相關工作，是否接觸過Python，均可通過學習本書快速掌握Python機器學習的開發方法和技巧。

·17.9萬字

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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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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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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

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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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解碼智能時代2021：從中國國際智能產業博覽會瞭望全球智能產業

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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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

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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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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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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洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰

《洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰》內容分為3篇：第1篇AIGC的蛻變講述AIGC的發展歷史及其背后的智能；第2篇AIGC的應用講述AIGC在文學創作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業制造、健康醫療、金融服務、品牌營銷領域的應用現狀及常用工具；第3篇AIGC的機遇與挑戰講述AIGC的資本與技術前景，同時提出需要注意的風險。

·13.9萬字

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構建實時機器學習系統

自然語言處理：基于預訓練模型的方法