腾讯欢乐捕鱼游戏

本書是一本全面介紹人工智能概念和新發展、新興技術、產業應用和安全倫理思考的通識類圖書，分為認知篇、前沿篇、行業篇、思考篇四部分，從人工智能的發展歷程、模型等基礎知識講起，通過智能機器人、自動駕駛、大模型、AI生成等熱門應用讓讀者對人工智能技術有直觀的認識和理解，并從多個領域對人工智能存在問題進行了深度分析。本書內容既有人工智能技術的深度，也有行業應用的廣度，對人工智能技術進行全面剖析。本書適合對人工智能感興趣的讀者使用，也適合零基礎讀者學習人工智能概念性、原理性內容使用。

·10.2萬字

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自然語言處理導論

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、計算機科學、機器學習等多學科內容。本書主要包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。基礎技術部分主要介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術部分主要介紹自然語言處理應用任務和相關技術，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習的自然語言處理模型的穩健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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精通ROS機器人編程（原書第3版）

本書提供了實用且易于理解的示例，對ROS機器人編程的高級概念進行了全面的介紹。本書首先介紹用ROS進行機器人編程所需的基本概念和ROS框架，討論了如何用運動規劃庫和ROS導航棧對機器人進行仿真和交互，還討論了ROS插件、控制器和節點、各種ROS接口（如何把I/O開發板、傳感器和執行器等與ROS連接起來），以及如何用ROS和ROS-Industrial對復雜機器人進行仿真。最后，本書介紹了ROS的故障排除和最佳實踐。

·15.5萬字

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智能硬件與機器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV

本書圍繞“低成本玩轉樹莓派”這個主題，講解了如何利用樹莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個低成本的智能硬件平臺，并在其上實現圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監控等機器視覺功能。全書一共11章。第1～4章首先講解了機器視覺在智能硬件領域的應用場景以及智能硬件上4種常見的機器視覺技術方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準備工作；最后通過一些簡單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內容，通過幾個具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉如下機器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機的原始數據、道路和商場的人流統計、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監控等。以上案例循序漸進，環環相扣，所有代碼均可在樹莓派上運行，并可輕松移植到任何ARM開發板上。

·9.1萬字

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中國人工智能創新鏈產業鏈技術專利發展研究

本書延循創新鏈、產業鏈這一主線，對我國人工智能專利進行了體系化研究。上篇聚焦AI創新鏈，分別從AI基礎通用技術、關鍵技術、支撐技術描繪我國AI技術創新全貌，并構建高價值專利評估體系，深層次地解析AI創新的趨勢動能；下篇聚焦AI產業鏈，圍繞智慧城市、智慧交通、智慧醫療、智慧金融、智慧工業、智慧教育、智慧農業七大應用場景進行了重點研究，對元宇宙和數字人兩項新興領域進行了專利分析，采用定性與定量相結合的方法對我國人工智能產業應用進行了展現；最后，圍繞創新鏈產業鏈融合，從專利視角進行了總結和展望。

·8.8萬字

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情感分析進階

本書包括五個部分：第一部分介紹文本情感分析的研究背景、研究現狀和基礎技術；第二部分從內容語義理解的角度出發，介紹基于隱式表達的諷刺檢測技術；第三部分從用戶個性化建模的角度出發，介紹多輪對話中的情緒分析技術；第四部分介紹小樣本場景下的立場檢測解決方案；第五部分介紹對抗攻擊場景下的情感分類防御技術。

·11.9萬字

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模式識別與智能計算：Matlab技術實現（第2版）

本書廣泛吸取統計學、神經網絡、數據挖掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其擴充到模式識別體系中。再次修訂，將全書內容進行歸納整合，依據統計模式識別理論體系分三部分，包括基礎篇、分類器設計篇和聚類分析篇。再版新書以一種新的體系，系統、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。本書內容新穎，實用性強，理論與應用密切結合，以手寫數字識別為應用實例，介紹理論運用于實踐的實現步驟及相應Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用起到借鑒作用。

·18.6萬字

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硅基物語·我是靈魂畫手：一本書講透AI繪畫

本書通過實踐案例操作，講述AI繪畫的生成步驟，展現了AI繪畫的魔法魅力。從歷史到未來，跨越百年時空；從理論到實踐，講述案例操作；從技術到哲學，穿越多個維度；從語言到繪畫，落地實戰演練。AI繪畫的誕生，引發了奇點降臨，點亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、風格、技術細節、多模態交互、AIGC等一系列講解。

·5.5萬字

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機器學習公式詳解（第2版）

周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2版。相較于第1版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點內容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。全書共16章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解釋都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習算法背后的數學原理。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考

·9.8萬字

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PyTorch深度學習與企業級項目實戰

《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》立足于具體的企業級項目開發實踐，以通俗易懂的方式詳細介紹PyTorch深度學習的基礎理論以及相關的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導讀者入門人工智能深度學習。《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》共分18章，內容主要包括人工智能、機器學習和深度學習之間的關系，深度學習框架PyTorch2.0的環境搭建，Python數據科學庫，深度學習基本原理，PyTorch2.0入門，以及13個實戰項目：遷移學習花朵識別、垃圾分類識別、短期電力負荷預測、空氣質量預測、手寫數字識別、人臉識別與面部表情識別、圖像風格遷移、糖尿病預測、基于GAN生成動漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識別項目實戰、X光肺部感染識別項目實戰、樂器聲音音頻識別項目實戰。

·10.8萬字

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當我點擊時，算法在想什么？

我們生活在一個由算法構筑的世界：這些基于數據的算法不僅掌控著社會的運轉、篩選著我們的網絡見聞，還構成了自動駕駛、智能家居、前沿醫療、智慧城市乃至元宇宙發展的根本。它們是人類步入智能化新紀元的關鍵驅動力。隨著我們對數字技術的依賴日益加深，數學家和數據研究者得以透過它們窺探我們的日常生活。他們通過收集我們的購物記錄、消費傾向、興趣愛好和旅行路徑等數據，試圖解碼我們的日常行為模式。但是，這些數據驅動的分析結論究竟有多精確？若不深入了解數學的能力與局限，我們又怎能洞悉它是如何悄無聲息地重塑我們的世界？在《當我點擊時，算法在想什么？》中，大衛·薩普特帶領我們深入算法的神秘腹地。薩普特通過對谷歌、臉書、推特、亞馬遜等科技巨頭的數據專家的訪談，拆解了這些科技巨頭的算法模型，為我們破解了它們的算法黑箱、揭示了數字時代智能產品背后的奧秘。只有理解算法背后的運作邏輯，我們才能擺脫算法的控制，并按我們自己的想法塑造算法以及數字科技。

·15.2萬字

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高性能超標量CPU：微架構剖析與設計

《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》基于當前主流的高性能CPU設計規格，全面介紹了高性能超標量CPU微架構的設計，并做出對應的分析。主要內容包括業界主流高性能處理器架構及超標量流水線背景知識（第1章）；CPU前端，包括指令提取單元、分支預測單元、指令譯碼單元的設計和優化，以及指令緩存的相關設計（第2、3章）；分支預測單元的原理、設計和優化，寄存器重命名與發射隊列的原理和設計（第4、5章）；執行單元與浮點運算單元的設計實現（第6、7章）；訪存單元與數據緩存設計（第8章）；重排序緩沖的原理及設計（第9章）；IntelP6CPU微架構設計實例（第10章）。微架構設計對應于指令的生命周期，為讀者提供直觀和清晰的視角，便于讀者對高性能CPU設計深入理解。《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》可作為從事高性能CPU相關研發工作專業人員的參考書，或用作高等院校計算機及集成電路相關專業研究生和高年級本科生的教學參考用書，也可供對CPU設計感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬字

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ChatGPT對話錄

《ChatGPT對話錄》精選人們普遍關心的101個話題，涉及心態、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。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，如溝通、領導力、升職加薪等，以及日常生活中出現的各種情況，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、人際溝通、職場發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，啟發人們對生活、職業和情感的全新思考，幫助人更好地應對生活中的挑戰，提高生活質量和幸福感。對于那些對人工智能和自然語言處理技術感興趣的讀者，本書也是一份很好的學習材料。

·5.3萬字

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AI賦能超級個體

ChatGPT引發了新一輪關于人工智能討論的熱潮，科技圈乃至各行各業都躍躍欲試，希望借助這次AI浪潮乘勢而起。那么，回歸到個人層面，我們該如何更好地利用互聯網和AI技術，實現自我價值，創造社會價值，充分地享受美好生活呢？本書不僅揭示了ChatGPT的神奇之處，而且解讀了全球范圍內的生成式人工智能產業格局。此外，本書還剖析了如何在大模型時代構建個體競爭優勢，梳理了超級個體的成長秘訣，并通過豐富而翔實的案例總結了ChatGPT、文生圖工具、AI繪圖工具等的使用技巧，展示了一系列超級個體實踐案例。最后，本書還客觀地分析了使用大模型可能面臨的安全風險及應對措施。本書旨在幫助普通人理解人工智能、大模型等新技術、新應用，并將其與自己的工作和生活緊密地結合在一起。本書旨在從實踐角度出發，探索一條讓更多人通過人工智能放大自身優勢，成為“超級個體”的可行路徑。

·8.2萬字

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涌現：AI大模型賦能千行百業

AI大模型正成為數字經濟時代的新質生產力，它將對經濟社會的各行各業產生重大影響。本書詳細介紹了AI大模型在各個領域的無限潛力和廣闊前景。從精準農業的種植建議到智能制造的質量控制和精益生產，從醫療診斷的精準高效到文化傳媒的智能化創新，從旅游業的個性化服務到教育領域的智能化輔助，從零售業的創新應用到交通運輸業的智能化變革，AI大模型正在深度融入并引領各領域和行業的數字化轉型。本書不僅提供全面的行業洞察，而且給出了相關的策略指導和實踐指南，助力讀者搶占先機，實現高效創新。本書既可作為政府相關部門負責人及企業高級管理人員的參考資料，也可作為人工智能產業相關單位、科研院所人員及高校人工智能相關專業師生的培訓用書。

·16.6萬字

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EV3機器人之快樂搭建

本書是北京市教委“高校支持北京市小學教育特色發展項目”（簡稱“高參小”）工作中，結合小學特色項目打造過程中的實際需要和低年級小學生的特點而編寫的機器人搭建類教材。書中內容從生活中的實例出發，以培養學生的科學素養和動手創新能力為目標，以實踐項目的形式，通過機器人實例和搭建配圖，闡述機器人結構原理、構建并進行一體化設計，講解初級機器人的機械結構搭建，引導學生去想象和思考，為學生將來構建出自己的機器人奠定基礎。本書可以作為小學低年級的機器人教材，也可以作為小學機器人愛好者的啟蒙讀本，還可以作為家長指導孩子搭建機器人的參考用書。

·2.9萬字

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生成對抗網絡GAN：原理與實踐

這是一本系統講解GAN理論、模型、常見問題，并為視覺和語音領域的大部分應用場景提供GAN解決方案和綜合實例的著作。作者在人工智能領域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達摩院華先勝和中國科學院自動化所劉成林的推薦。前4章有針對性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實基礎；后8章講解應用，用大量經典的模型和9個案例，為8個應用場景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無監督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然后講解了GAN中的目標函數及其數學原理、GAN在訓練中的常見問題和相應解決方案、GAN的評價指標和可視化等；第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應用、圖像翻譯GAN的各類模型與應用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應用、圖像質量增強GAN的各類模型與應用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應用、通用的圖像編輯GAN框架、對抗攻擊以及GAN在其中的應用、GAN在語音信號處理中的實戰應用。全書內容理論體系完善，GAN的目標優化、訓練、評估等內容同類書中極少提及；內容豐富、循序漸進，覆蓋視覺和語音中的絕大部分應用場景；實戰性強，9個綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實驗數據和實驗結果對比分析；圖文并茂，包含大量原創圖表，可讀性強。

·14.8萬字

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機器學習：公式推導與代碼實現

作為一門應用型學科，機器學習植根于數學理論，落地于代碼實現。這就意味著，掌握公式推導和代碼編寫，方能更加深入地理解機器學習算法的內在邏輯和運行機制。本書在對全部機器學習算法進行分類梳理的基礎之上，分別對監督學習單模型、監督學習集成模型、無監督學習模型、概率模型四個大類共26個經典算法進行了細致的公式推導和代碼實現，旨在幫助機器學習學習者和研究者完整地掌握算法細節、實現方法以及內在邏輯。

·12萬字

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生成式AI入門與AWS實戰

本書是專注于如何在AWS上開發和應用生成式AI的實用指南，旨在為技術領導者、機器學習實踐者、應用開發者等提供深入了解和應用生成式AI的策略與方法。本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產品和服務中的應用潛力，然后詳細闡述了生成式AI項目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型，如大語言模型和多模態模型，并提供了通過提示工程和上下文學習來優化這些模型的實際技巧。此外，本書討論了如何使用LoRA技術對模型進行微調，以及如何通過RLHF使模型與人類價值觀對齊。書中還介紹了RAG技術，以及如何利用LangChain和ReAct等開發agent。最后，本書介紹了如何使用AmazonBedrock構建基于生成式AI的應用程序。基于該強大的平臺，讀者可以實現自己的創新想法。本書適合對生成式AI感興趣的學生和研究人員、在AWS上開發AI應用程序的軟件開發人員和數據科學家、尋求利用AI技術優化業務流程的企業決策者以及對技術趨勢保持好奇心的科技愛好者閱讀。