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這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時代HR提升職場競爭力的實戰(zhàn)指南。作者基于深厚的HR管理經(jīng)驗和AI實戰(zhàn)經(jīng)驗，通過科學(xué)的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優(yōu)化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎(chǔ)知識到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場景中的應(yīng)用到使用AI的風(fēng)險防控，本書全面系統(tǒng)地講解了HR需要掌握的全部AI知識。

·20.6萬字

虛擬人：人類新物種（2021版）

人類軀體死亡，思維是否有可能繼續(xù)存在，從而實現(xiàn)思維不朽？思維克隆人、網(wǎng)絡(luò)人等虛擬人將如何顛覆人類對“我”的定義？利用思維克隆技術(shù)，我們能否重新構(gòu)建所愛之人的記憶、行為方式以及人格特征？思維克隆人和其生物學(xué)原型有著怎樣的區(qū)別？未來，我們該如何界定思維克隆人的社會地位和法律地位？毫無疑問，思維克隆人的出現(xiàn)將會對傳統(tǒng)人類社會產(chǎn)生深刻的哲學(xué)影響、社會影響、法律影響以及倫理影響，人類傳統(tǒng)社會將被徹底顛覆。那么，作為人類的我們該如何應(yīng)對這些問題？如何“給思維克隆人一個說法”？元宇宙概念大爆發(fā)，虛擬人成為最受入局者關(guān)注的切入點，瑪?shù)倌取ち_斯布拉特《虛擬人》一書將幫助你全面了解虛擬人，了解人類未來與自己的虛擬人分身共生的未來！

·20.1萬字

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智能計算系統(tǒng)：從深度學(xué)習(xí)到大模型

本書由中科院計算所、軟件所的專家學(xué)者傾心寫就，以“圖像風(fēng)格遷移”應(yīng)用為例，全面介紹智能計算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧。第2版以大模型為牽引進行更新，第1章回顧人工智能、智能計算系統(tǒng)的發(fā)展歷程，第2、3章在介紹深度學(xué)習(xí)算法知識的基礎(chǔ)上增加了大模型算法的相關(guān)知識，第4章介紹深度學(xué)習(xí)編程框架PyTorch的發(fā)展歷程、基本概念、編程模型和使用方法，第5章介紹編程框架的工作原理，第6章回顧深度學(xué)習(xí)所用的處理器結(jié)構(gòu)從通用逐步走向?qū)Ｓ玫倪^程，第7章介紹深度學(xué)習(xí)處理器的體系結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對大模型處理中的計算、訪存、通信瓶頸，第8章介紹基于BCL語言的高性能算子開發(fā)優(yōu)化實踐，第9章介紹面向大模型的計算系統(tǒng)并以BLOOM作為驅(qū)動范例。本書適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材，也適合人工智能領(lǐng)域的科研人員參考。

·34.9萬字

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機器學(xué)習(xí)（第2版）

機器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書涵蓋了機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，主要包括機器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、文本分析、分布式機器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，本書還介紹了機器學(xué)習(xí)的熱門應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)以及強化學(xué)習(xí)等主題。本書深入淺出、內(nèi)容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習(xí)題，供讀者鞏固所學(xué)知識。

·30.2萬字

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現(xiàn)代推薦算法

本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當(dāng)下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點講解面向工業(yè)實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術(shù)原理和用戶心理出發(fā)，解釋一些常見決策背后的依據(jù)，從而幫助讀者從執(zhí)行層面進階到?jīng)Q策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

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深度學(xué)習(xí)與大模型基礎(chǔ)

本書從基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等入門知識，到深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域如計算機視覺、自然語言處理等高級主題都有涉及，可以幫助讀者更好地理解深度學(xué)習(xí)知識，并為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅實的基礎(chǔ)。

·23.6萬字

與機器人共舞

人工智能究竟是天使，還是魔鬼？人工智能會像200年前的電力那樣顛覆世界嗎？未來的機器人是否真的會像電影《Her》《機械姬》中那樣具備最高級的人類智慧，進而取代人類？奇點來臨時，人類將何去何從？在《與機器人共舞》一書中，人工智能時代的科技預(yù)言家、普利策獎得主約翰·馬爾科夫?qū)ьI(lǐng)我們尋找答案。約翰·馬爾科夫在他的重磅新作《與機器人共舞》一書里，從多個維度描繪了人工智能從爆發(fā)到遭遇寒冬再到野蠻生長的發(fā)展歷程，直擊了工業(yè)機器人、救援機器人、無人駕駛汽車、語音助手Siri等前沿領(lǐng)域，進而深入探討了人工智能（AI）與智能增強（IA）的終極關(guān)系，而馬爾科夫也會剖析“人與機器誰將擁有未來”這一機器時代的核心倫理問題。《與機器人共舞》是國內(nèi)首套最權(quán)威、最重磅、最系統(tǒng)、最實用的“機器人與人工智能”書系之一！是迄今為止最完整、最具可讀性的人工智能史著作。約翰·馬爾科夫重新定位了人與機器的關(guān)系，是目前關(guān)于機器人與人工智能領(lǐng)域內(nèi)極具力度的深思之作。

·22.2萬字

會員

人工智能對北京市就業(yè)的影響與應(yīng)對

人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟及高精尖產(chǎn)業(yè)發(fā)展的原創(chuàng)性、引領(lǐng)性和代表性技術(shù)，在北京國際科技創(chuàng)新中心、全球數(shù)字經(jīng)濟標(biāo)桿城市的建設(shè)中迎來了發(fā)展的“關(guān)鍵窗口期”和“政策紅利期”，成為北京高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎和打造高質(zhì)量就業(yè)“北京樣板”的重大機遇。本書是一部經(jīng)濟學(xué)學(xué)術(shù)專著，書稿導(dǎo)向積極。本書采用多元數(shù)據(jù)來源，運用案例研究法、輿情分析與大數(shù)據(jù)分析法等多種研究方法，從產(chǎn)業(yè)與就業(yè)動態(tài)匹配視角，聚焦人工智能對北京市就業(yè)的影響機制、效應(yīng)和趨勢開展理論和實證研究，在此基礎(chǔ)上提出系統(tǒng)化的應(yīng)對政策體系和實現(xiàn)路徑。

·25.6萬字

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機器人SLAM導(dǎo)航：核心技術(shù)與實戰(zhàn)

機器人SLAM導(dǎo)航的一大痛點是很難做到理論與實戰(zhàn)相結(jié)合，而本書可謂“百科全書”式講解，可幫助硬件、軟件、算法等不同領(lǐng)域的研究開發(fā)人員走出“調(diào)參”困境，終結(jié)面對硬件和深奧算法時的束手無策，加快算法在實際機器人產(chǎn)品的工程落地與系統(tǒng)性技術(shù)突破。本書以ROS編程、傳感器、底盤等機器人開發(fā)所涉及的軟硬件基礎(chǔ)知識為切入點，逐步引出SLAM和導(dǎo)航兩大領(lǐng)域核心算法，并結(jié)合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門開源算法對SLAM和導(dǎo)航的數(shù)學(xué)原理、代碼框架及實操進行深度剖析。本書分為4篇，一共13章。編程基礎(chǔ)篇（第1～3章），主要討論ROS的核心概念、大型C++工程的代碼組織方式以及OpenCV圖像處理方面的基礎(chǔ)知識，為后續(xù)學(xué)習(xí)打好必要的編程基礎(chǔ)。硬件基礎(chǔ)篇（第4～6章），通過對機器人傳感器、機器人主機和機器人底盤的討論，幫助缺少硬件基礎(chǔ)的開發(fā)者系統(tǒng)認識機器人硬件，并更好地理解軟件與硬件之間的協(xié)同關(guān)系。SLAM篇（第7～10章），以各個具體的SLAM系統(tǒng)實現(xiàn)為例，進一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細節(jié)實現(xiàn)。自主導(dǎo)航篇（第11～13章），基于具體自主導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)，剖析自主導(dǎo)航算法的代碼框架以及核心算法的細節(jié)實現(xiàn)，并通過一個真實機器人案例向大家介紹應(yīng)用SLAM導(dǎo)航技術(shù)進行開發(fā)的完整流程。

·30.9萬字

會員

知識圖譜：認知智能理論與實戰(zhàn)

知識圖譜作為認知智能的核心技術(shù)正蓬勃發(fā)展。本書系統(tǒng)全面地介紹了知識圖譜的核心技術(shù)，既有宏觀整體的技術(shù)體系，也有關(guān)鍵技術(shù)和算法細節(jié)，內(nèi)容包括：知識圖譜模式設(shè)計的方法論——六韜法；知識圖譜構(gòu)建中的實體抽取和關(guān)系抽取；知識存儲中的屬性圖模型及圖數(shù)據(jù)庫，重點介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫；知識計算中的圖論基礎(chǔ)，以及中心性、社區(qū)檢測等經(jīng)典圖計算算法；知識推理中的邏輯推理、幾何變換推理和深度學(xué)習(xí)推理，及其編程實例。最后，本書以金融、醫(yī)療和智能制造三大行業(yè)的應(yīng)用場景為例，梳理了知識圖譜的應(yīng)用價值和應(yīng)用程序形態(tài)。

·25.8萬字

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現(xiàn)代決策樹模型及其編程實踐：從傳統(tǒng)決策樹到深度決策樹

決策樹是數(shù)據(jù)分析中廣泛使用的機器學(xué)習(xí)模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，將決策樹真正應(yīng)用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統(tǒng)且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

會員

計算機視覺40例從入門到深度學(xué)習(xí)（OpenCV-Python）

本書對計算機視覺涉及的知識點進行了全面、系統(tǒng)、深入的梳理，旨在幫助讀者快速掌握該領(lǐng)域的核心關(guān)鍵知識點。全書包含5個部分，第1部分基礎(chǔ)知識導(dǎo)讀篇，主要對計算機視覺涉及的基礎(chǔ)知識進行介紹，方便基礎(chǔ)比較薄弱、甚至沒有基礎(chǔ)的同學(xué)能夠快速掌握相關(guān)前導(dǎo)知識，快速入門計算機視覺領(lǐng)域。第2部分基礎(chǔ)案例篇主要介紹了圖像處理領(lǐng)域最常見的案例。第3部分機器學(xué)習(xí)篇主要對機器學(xué)習(xí)及使用OpenCV實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)進行了介紹。第4部分深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篇介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)知識和相關(guān)案例。第5部分人臉識別對人臉識別的相關(guān)應(yīng)用進行了較為具體的介紹。

·22.7萬字

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人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學(xué)、心理學(xué)和認知神經(jīng)科學(xué)的重點研究對象。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類對注意力機制的模擬和應(yīng)用成為計算機科學(xué)領(lǐng)域的熱點研究方向——讓計算機能夠具有類似人類的注意力機制，使其能夠有效地應(yīng)用于對數(shù)據(jù)的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機制在人工智能各大重要領(lǐng)域的研究和應(yīng)用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產(chǎn)生背景和發(fā)展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態(tài)機器學(xué)習(xí)三大人工智能方向中的應(yīng)用思路、模型與算法。以人工智能相關(guān)專業(yè)研究人員，特別是計算機視覺與自然語言處理等領(lǐng)域的研發(fā)人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)、開拓思路、構(gòu)建完整的認知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細節(jié)。

·40.7萬字

會員

自然語言處理導(dǎo)論

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學(xué)、計算機科學(xué)、機器學(xué)習(xí)等多學(xué)科內(nèi)容。本書主要包含基礎(chǔ)技術(shù)、核心技術(shù)以及模型分析三個部分。基礎(chǔ)技術(shù)部分主要介紹自然語言處理的基礎(chǔ)任務(wù)和底層技術(shù)，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術(shù)部分主要介紹自然語言處理應(yīng)用任務(wù)和相關(guān)技術(shù)，主要包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機器學(xué)習(xí)的自然語言處理模型的穩(wěn)健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

會員

計算機視覺中的深度學(xué)習(xí)

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優(yōu)勢，但其發(fā)展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機視覺的結(jié)合日益緊密，基于深度學(xué)習(xí)研究計算機視覺成為一個新方向。深度學(xué)習(xí)的特點是層次化的特征提取、規(guī)模更大、數(shù)據(jù)更多、計算更復(fù)雜。本書從介紹計算機視覺的任務(wù)入手，總結(jié)從傳統(tǒng)手工提取特征方法到深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程。然后，針對不同層次的計算機視覺任務(wù)，結(jié)合作者團隊近年來的研究成果，以及部分學(xué)界公認的里程碑式成果，從理論層面論述深度學(xué)習(xí)在具體計算機視覺任務(wù)中的應(yīng)用。本書作者來自北京郵電大學(xué)長期從事多媒體技術(shù)教學(xué)和研究的一線教師。本書適合從事圖像和視頻的處理和理解的研究人員、相關(guān)領(lǐng)域軟件開發(fā)人員或研究生閱讀。

·20.3萬字

會員

深入理解AutoML和AutoDL：構(gòu)建自動化機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺

這是一部從基礎(chǔ)理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統(tǒng)、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學(xué)習(xí)的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學(xué)習(xí)平臺和AutoML平臺負責(zé)人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學(xué)家/香港科技大學(xué)教授楊強教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達大學(xué)教授李曉林等8位來自企業(yè)界、學(xué)術(shù)界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡(luò)，快速上手機器學(xué)習(xí)，又能讓有經(jīng)驗的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

會員

信息流推薦算法

本書從信息流個性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)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(chǎn)品運營的專家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長期的用戶體驗，以及我們在多個行業(yè)頭部平臺實踐的過程中遇到的典型業(yè)務(wù)問題和解決方案，對比理論推導(dǎo)為主的機器學(xué)習(xí)書籍，本身更偏向基于行業(yè)問題的深度思考及落地實踐。

·24.3萬字

會員

合成生物學(xué)智能化設(shè)計與應(yīng)用

本書以人工智能技術(shù)在合成生物學(xué)領(lǐng)域的理論、方法及應(yīng)用為主線，詳細闡述人工智能在合成生物學(xué)不同層面設(shè)計中的應(yīng)用進展，深入討論人工智能在合成生物學(xué)實際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)與困難。本書先概述合成生物學(xué)與人工智能基本概念以及發(fā)展簡史，然后介紹人工智能技術(shù)在生物元件、生物模塊、生物系統(tǒng)設(shè)計方面的應(yīng)用，并通過案例展示了人工智能與合成生物學(xué)技術(shù)在生物醫(yī)藥領(lǐng)域的研究進展，最后分析了人工智能驅(qū)動合成生物技術(shù)的發(fā)展趨勢，并討論了實際應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)和困難，以及展望該交叉領(lǐng)域的未來研究方向。本書適合作為生物類、計算機類、化工類、環(huán)境類、醫(yī)藥專業(yè)的本科生及研究生的教學(xué)用書，也適合生物、信息、醫(yī)藥、化工、能源、資源和環(huán)境等領(lǐng)域的科研人員、程序開發(fā)人員參考。

·23萬字

會員

人工智能：數(shù)據(jù)與模型安全

本教材聚焦學(xué)術(shù)前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數(shù)據(jù)和模型，對人工智能領(lǐng)域安全問題以及相關(guān)攻防算法展開系統(tǒng)全面、詳細深入的介紹。本教材可以幫助學(xué)生充分了解人工智能數(shù)據(jù)與模型所面臨的安全風(fēng)險，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的攻防理論，掌握關(guān)鍵的攻防技巧。

·23.9萬字

會員

機器學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)實踐之路

本書的內(nèi)容章節(jié)分為四個部分，從技術(shù)原理到項目實踐再到商業(yè)戰(zhàn)略，逐層放開視野。內(nèi)容涉及基于人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中做創(chuàng)新業(yè)務(wù)的方法論，通過交流“思想”和“應(yīng)用方法論”，使大家掌握機器學(xué)習(xí)的深層次思想，并理解商業(yè)、產(chǎn)品和技術(shù)的深層關(guān)系。

·31.8萬字

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人工智能

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AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實踐