最火变态手游盒子排名

本書內容從技能線和工具線展開介紹。其中，技能線介紹了虛擬數字人的技術原理、商業價值、創建工具等基礎內容，以及AI文案、AI繪畫、虛擬數字人及其直播、AI視頻博主、AI帶貨主播、AI培訓講師等實操案例。工具線介紹了ChatGPT、StableDiffusion、騰訊智影、剪映等工具的使用方法，并通過實例介紹了使用這些工具制作數字人的技巧。

·7.1萬字

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深度學習與信號處理：原理與實踐

本書分析研究了深度學習相關的網絡模型，以及不同網絡模型的算法結構、原理與核心思想及實戰案例。主要內容涉及人工神經網絡、模糊神經網絡、概率神經網絡、小波神經網絡、卷積神經網絡及其擴展模型、深度生成對抗網絡及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網絡及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網絡結構、原理與方法。通過深度學習網絡在信道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特征提取與識別、缺陷早期診斷等領域中的應用案例，為讀者提供應用深度學習網絡解決具體問題的思路和方法。本書適合人工智能、計算機、自動化、電子與通信、大數據科學等相關學科專業的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業博士、碩士研究生的參考書。

·17.6萬字

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MATLAB在電子信息工程中的應用

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的基礎知識和電子仿真技術，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內容涉及MATLAB基礎知識、MATLAB常用語法、Simulink應用、控制系統數學模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統中的應用、數字信號處理在MATLAB中的實現、濾波器模型、MATLAB在通信系統中的應用及示例、通信系統的評估及MATLAB示例等。

·14.9萬字

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深度學習與神經網絡

神經網絡與深度學習是人工智能研究的重要領域，是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規律的科學。本書緊緊圍繞神經網絡和深度學習的基礎知識體系進行系統的梳理，力求從基礎理論、經典模型和前沿應用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關知識。全書共16章。第1章是緒論，簡要介紹人工智能、機器學習、神經網絡與深度學習的基本概念及相互關系，并對神經網絡的發展歷程和產生機理進行闡述；第2章介紹神經網絡的基本神經元模型、網絡結構、學習方法、學習規則、正則化方法、模型評估方法等基礎知識；第3～8章介紹多層感知器神經網絡、自組織競爭神經網絡、徑向基函數神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制與反饋網絡；第9章介紹深度學習網絡優化的相關內容；第10～13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網絡、棧式自編碼器、生成對抗網絡和圖神經網絡；第14章介紹深度強化學習；第15章介紹深度學習的可解釋性；第16章介紹多模態預訓練模型。深度學習是源于對含有多個隱藏層的神經網絡結構進行的研究，以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經網絡從簡單到復雜的模型，歸納和總結了神經網絡的理論、方法和應用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關專業或非計算機專業的參考用書，也可以作為人工智能領域的科技工作者或科研機構工作人員的參考用書。

·20萬字

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MLOps權威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐，然后介紹了如何設置持續集成和持續交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進行持續改進的想法。與云計算相關的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機器學習互操作性、構建MLOps命令行工具和微服務。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術。結尾介紹了一些真實案例研究，以及執行MLOps時面臨的挑戰。

·17.2萬字

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人工智能簡史

2018年，原力覺醒，喚醒天賦的最佳禮物，文科生和青少年暢讀無壓力。《人工智能簡史》從多個角度介紹人工智能的發展歷史，重點介紹人工智能領域杰出的科學家，以及他們創造非凡成果的有趣故事。透過搜索引擎、網上購物、社交網絡、智能家居等應用，人工智能已經開始影響所有人的工作和生活，未來這種影響還會越來越大，最終人工智能將會像電力一樣，成為一個無所不在的基礎設施。

·7.4萬字

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AI智能寫作：巧用AI大模型讓新媒體變現插上翅膀

本書共分為8章，分別講解了常見的人工智能以及人工智能影響下的廣告流量變現、商業合作變現、直播變現、私域變現和IP變現等。此外，還對未來的人工智能與新媒體變現做了趨勢分析。

·10.5萬字

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深度學習高手筆記（卷2）：經典應用

本書通過扎實、詳細的內容，從理論知識、算法源碼、實驗結果等方面對深度學習中涉及的算法進行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學習在目標檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點檢測、特征融合、損失函數、語義分割這6個方向；第二篇主要介紹深度學習在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個階段的算法；第三篇主要介紹深度學習的其他算法與應用，包括圖像翻譯、圖神經網絡、二維結構識別、人像摳圖、圖像預訓練、多模態預訓練這6個方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內容。本書結構清晰，內容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學習算法，擴展自己的算法知識面。無論是從事深度學習科研的教師及學生，還是從事算法落地實踐的工作人員，都能從本書中獲益。

·21萬字

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ROS機器人項目開發11例（原書第2版）

本書涵蓋新的ROS發行版中的項目——ROSMelodicMoreniawithUbuntuBionic（18.04）。從基本原理開始，本書向你介紹了ROS-2，并幫助你了解它與ROS-1的不同之處。你將能夠在ROS中建模并構建工業移動機械手臂，并在Gazebo9中進行模擬。然后，你將了解如何使用狀態機處理復雜的機器人應用程序，以及一次處理多個機器人。本書還向你介紹了新的、流行的硬件，如Nvidia的JetsonNano、華碩修補板和BeagleboneBlack，并允許你探索與ROS的接口。

·12.8萬字

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法律人AI指南：大模型10倍提升工作效率的方法與技巧

本書系統地探討了人工智能對法律行業的深遠影響、法律人應該掌握的AI知識以及相關的法律AI工具。本書共14章，分為五部分。第一部分（第1章）介紹了大模型的基礎知識以及AI在法律領域的應用趨勢和場景，并深入探討了AI對法律行業帶來的影響等。第二部分（第2~6章）針對法律人的主要工作任務，包括類案檢索、案情分析、法律咨詢、法律文書寫作、合同審查等，詳細講解了應該如何使用AI來提升工作效率。第三部分（第7~8章）針對法律機構的主要工作任務，詳細闡述了AI如何幫助機構提升運營效率。第四部分（第9~11章）講述了法律大模型的架構設計、訓練和調優方法，并結合應用場景講解了法律行業如何用大模型技術解決具體問題。第五部分（第12~14章）分析了AI帶來的新型法律問題，以及中國、歐盟、美國等國家和地區的立法與司法實踐。

·23.8萬字

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Python人工智能

本書以Python為平臺，以將概念、實例和經典應用相結合的方式，介紹如何利用Python實現人工智能。全書分為9章，內容包括：人工智能的基礎，人工智能背景下的科學計算，人工神經網絡，遷移學習，網絡爬蟲，智能數據分析，機器學習，智能模型分析，人工智能的應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，書中每章節都通過理論與實例相結合的方式，讓讀者在掌握概念的同時，掌握程序設計方法，并能利用程序設計解決實際問題。

·11.6萬字

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撬開人工智能的黑匣子（《商業評論》MIT斯隆管理評論精選）

如今，科技創新已經成為商業未來的方向，大眾創業、萬眾創新勢不可擋。為了順應大勢，《商業評論》于2015年獨家引入創業、創新、科技領域全球最權威的雜志《麻省理工學院斯隆管理評論》。《麻省理工學院斯隆管理評論》雜志由全球排名前列的世界頂級商學院——麻省理工學院斯隆管理學院出版發行，是世界最頂尖的綜合管理類期刊之一，也是全球頂級企業高管、科技創新者、創業家、思想領袖、管理大師、商學院教授進行對話的首選平臺，用最前沿的管理理念深刻影響了全球企業的領導和創新方式。在本期“MIT斯隆管理評論精選”中，我們選擇“人工智能”這個時下最熱的話題，奉獻給大家一道AI思想盛宴。

·2.9萬字

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自然語言處理應用與實戰

本書系統介紹了自然語言處理及深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領域的相關知識。全書共15章，分為4個部分。第1部分是自然語言處理基礎，首先介紹自然語言處理的相關概念和基本技能，然后介紹詞向量技術和實現方法，最后介紹關鍵詞提取技術。第2部分是自然語言處理核心技術，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學習框架、FastText模型文本分類和基于深度學習的文本分類。第3部分是序列標注，介紹序列標注的具體應用，如HMM詞性標注和HMM命名實體識別等常見的自然語言處理應用場景。第4部分是預訓練模型，它在很大程度上促進了自然語言處理的發展，這部分內容關注預訓練模型的具體應用，如ALBERT的命名實體識別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。

·6萬字

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AI高效工作一本通

本書共九章，分別介紹AI寫作工具、AI優化簡歷、職場入門AI寫作、AI項目策劃、AI項目復盤、AI高效辦公、AI高效溝通、讓職場更輕松的軟件和AI職場視頻剪輯等內容。

·10.1萬字

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ChatGPT原理與應用開發

隨著ChatGPT的出現，大語言模型的能力得到了業內外的認可，新的商業模式不斷涌現，舊的設計和實現都將重構。本書主要介紹基于ChatGPT開發算法相關的應用或服務，側重于介紹與自然語言處理相關的常見任務和應用，以及如何使用類似ChatGPT的大語言模型服務來實現以前只有算法工程師才能完成的工作。全書共8章內容，第1章介紹與ChatGPT相關的基礎知識，第2～5章分別介紹相似匹配、句詞分類、文本生成和復雜推理方面的任務，第6～8章分別介紹ChatGPT的工程實踐、局限與不足，以及商業應用，以幫助讀者更好地構建自己的應用。本書以實踐為主，尤其注重任務的講解和設計，但同時也對自然語言處理相關算法的基本原理和基礎知識進行科普性介紹，適合所有對大語言模型感興趣的開發者閱讀。

·10.1萬字

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巧用ChatGPT進行數據分析與挖掘

這既是一本引導讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學習Python數據分析與挖掘方法的著作，又是一本指導讀者如何使用ChatGPT精準、高效地進行Python數據分析與挖掘實操的著作。從讀者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經驗的讀者學習Python數據分析的門檻，又為有經驗的Python數據分析師提供了大量實用的AI數據分析技巧，幫助他們快速轉型為具備AI能力的數據分析師。從核心內容的角度看，本書不僅講解了如何在數據預處理、數據清洗、數據可視化等基礎的數據分析環節使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預測分析等高級的數據建模環節使用AI工具。

·16.9萬字

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AIGC提示詞美學定義

本書是關于AIGC（生成式人工智能）技術與作品美學定義方向的探索指南，旨在從美學定義的視角，為創作者提供審美要素、風格要素與應用方向要素的系統指導。在AIGC技術迅速發展的今天，本書強調技術僅是工具，真正的創新源于對美學的深刻理解和高水準的創意思考，我們旨在培養讀者形成優秀的美學定義能力，以指導AI生成更高水平、更具深度的優質作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發展歷程等內容，第二章至第八章分別從光、材質、藝術流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統展示了在使用AIGC技術生成畫面時，如何進行審美要素定義、風格要素定義和應用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術創作感興趣的設計師、藝術家和創意工作者閱讀。無論是希望提升個人創作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創新力和競爭力的專業人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發創作靈感，走出作品同質化的陷阱，為其在廣闊的藝術領域產出多樣的高質量作品指明方向。

·3.2萬字

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文心一言：人人都能上手的AI工具

本書作為文心一言的學習指南，全面、細致地介紹了文心一言PC端和App的各項功能和使用方法，力求通過簡潔明了的語言和圖文并茂的形式，讓讀者快速掌握文心一言的各項功能。全書共8章，首先簡單介紹了人工智能發展的幾個階段及文心一言的相關研發背景；隨后介紹了文心一言的基礎頁面及功能等內容，以及文心一言在學習、工作、生活娛樂方面的應用及相關案例；接著介紹了文心一言的插件，以及文心一言App的功能和使用技巧；最后介紹了百度旗下其他AI產品（文心一格和百度智能云·一念）的功能及使用方法。需要說明的是，本書基于文心一言v2.4.0編寫，鑒于版本迭代較快，讀者所用軟件版本功能及表現與本書所呈現的內容可能存在差異，但并不影響閱讀與學習，敬請讀者注意。

·10.7萬字

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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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人工智能數學基礎

本書分為7章，其內容包括代數學和分析學的基礎概念、微積分的基礎概念、矩陣與線性變換、矩陣分解、最優化理論與算法、概率模型和信息論的基礎概念。本書強調數學概念并采用圖形化的方式對其進行解釋，以利于讀者理解，同時，本書給出了數學知識在機器學習和人工智能領域的具體應用，將數學知識和工程實踐有機結合，以使讀者能對數學知識有更深層次的理解。

·10.6萬字

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