PG电子麻将胡了2

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過(guò)程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，被稱(chēng)為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書(shū)詳細(xì)介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、空域及譜域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。為增強(qiáng)可讀性，本書(shū)敘述清晰、內(nèi)容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)難度。本書(shū)既可作為人工智能領(lǐng)域研究和開(kāi)發(fā)人員的技術(shù)參考書(shū)，也可作為對(duì)圖上的深度學(xué)習(xí)感興趣的高年級(jí)本科生和研究生的入門(mén)書(shū)。

·17.1萬(wàn)字

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AI公文寫(xiě)作一本通：用ChatGPT和文心一言提高公文寫(xiě)作質(zhì)量和寫(xiě)作效率

公文寫(xiě)作是各類(lèi)組織機(jī)構(gòu)都會(huì)涉及的一項(xiàng)重要工作，但傳統(tǒng)的公文寫(xiě)作存在容易出錯(cuò)、風(fēng)格不一致、效率低等問(wèn)題。在人工智能（AI）技術(shù)快速發(fā)展的浪潮中，公文寫(xiě)作這項(xiàng)工作也可以借助AI完成“升級(jí)”，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量和效率的提升。本書(shū)共17章，第1章以《黨政機(jī)關(guān)公文處理工作條例》為依據(jù)，介紹公文的特點(diǎn)、作用、寫(xiě)作要點(diǎn)、分類(lèi)等；第2章介紹常用的AI寫(xiě)作工具；第3章至第17章按照“用公文范本訓(xùn)練AI，撰寫(xiě)提示詞，優(yōu)化提示詞，精修初稿”的思路，分別介紹運(yùn)用AI工具撰寫(xiě)15類(lèi)公文的具體方法。此外，第3章至第17章還提供了各類(lèi)公文的常用句式及金句，供讀者參考使用。

·10.8萬(wàn)字

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AI爆款文案：巧用AI大模型讓文案變現(xiàn)插上翅膀

本書(shū)通過(guò)對(duì)10款人工智能應(yīng)用的介紹及調(diào)試，幫助讀者快速掌握人工智能輔助文案變現(xiàn)的方式。本書(shū)共10章，分別講解AI智能創(chuàng)作，AI爆款文案寫(xiě)作工具，人工智能輔助泛流量文案、泛商業(yè)文案、私域文案創(chuàng)作，利用人工智能實(shí)現(xiàn)文案變現(xiàn)的底層邏輯，以及在今日頭條、百家號(hào)、小紅書(shū)、知乎等平臺(tái)及不同展示形式下進(jìn)行文案創(chuàng)作的實(shí)戰(zhàn)案例等。

·12.2萬(wàn)字

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漫畫(huà)圖解人工智能

本書(shū)通過(guò)有趣的插圖和簡(jiǎn)潔的文字帶您漫步在人工智能的世界中，與您分享這個(gè)非凡工具帶來(lái)的驚奇和震撼，同時(shí)幫助您了解它如何運(yùn)行以及它的局限性。作者在每個(gè)章節(jié)都揭示了人工智能的某一特性，并充分評(píng)估了這一領(lǐng)域的種種可能性。作者還探討了研究人員面臨的挑戰(zhàn)及社會(huì)人工智能問(wèn)題等。

·7.1萬(wàn)字

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人工智能與我們：AI100問(wèn)

作為一個(gè)崛起中的新興力量，人工智能不僅僅是一種技術(shù)，它的發(fā)展除了在科學(xué)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域產(chǎn)生影響之外，還將對(duì)現(xiàn)行人類(lèi)的社會(huì)規(guī)范、生活模式產(chǎn)生非常深遠(yuǎn)的影響。隨著第三次人工智能潮的到來(lái)，人們對(duì)人工智能及其未來(lái)的發(fā)展充滿強(qiáng)烈的興趣和諸多的疑問(wèn)——什么是人工智能？人工智能對(duì)人類(lèi)生活會(huì)有哪些深遠(yuǎn)影響？我們又能通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)什么樣的生活？《人工智能與我們》采用問(wèn)答形式，針對(duì)人們普遍關(guān)心的100個(gè)人工智能問(wèn)題，從人類(lèi)生活的多個(gè)方面一一作答，幫助讀者輕松了解人工智能究竟是什么，它與數(shù)字經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)、5G等熱點(diǎn)話題有什么關(guān)系，人工智能將會(huì)給未來(lái)社會(huì)和人們的生活帶來(lái)怎樣的切實(shí)的影響，等等。全書(shū)不僅可以作為普通讀者的科普讀物，還可以為政府管理者、企業(yè)家提供信息和決策幫助。

·8.6萬(wàn)字

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AIGC提示工程師精進(jìn)之道

本書(shū)是一本關(guān)于AIGC提示工程師的實(shí)用指南，講解了成為優(yōu)秀AIGC提示工程師所需的技術(shù)特長(zhǎng)和知識(shí)、溝通和協(xié)作能力、持續(xù)學(xué)習(xí)和自我提升方法等。本書(shū)分為3篇，共13章。第1篇為AIGC提示工程師基礎(chǔ)，內(nèi)容包括AI崛起下的新職業(yè)──AIGC提示工程師、設(shè)計(jì)高效提示的基本原則、常用的提示方法以及提示工程實(shí)踐中的常見(jiàn)問(wèn)題等；第2篇為提示進(jìn)階技巧，內(nèi)容包括優(yōu)化提示的除錯(cuò)過(guò)程、解決復(fù)雜問(wèn)題的高級(jí)提示技巧、提升提示效果的高級(jí)技巧以及酷炫的生成式AI繪圖與視頻平臺(tái)等；第3篇為提示應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)，內(nèi)容包括語(yǔ)言和翻譯提示技巧、社交對(duì)話提示技巧、知識(shí)查詢和解答提示技巧、創(chuàng)意和故事寫(xiě)作提示技巧以及創(chuàng)新應(yīng)用的提示技巧等。本書(shū)適合AI開(kāi)發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師，以及其他對(duì)AI及其應(yīng)用領(lǐng)域感興趣的讀者學(xué)習(xí)使用。

·12萬(wàn)字

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人工智能對(duì)北京市就業(yè)的影響與應(yīng)對(duì)

人工智能作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(guó)際科技創(chuàng)新中心、全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)標(biāo)桿城市的建設(shè)中迎來(lái)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(jī)遇。本書(shū)是一部經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)術(shù)專(zhuān)著，書(shū)稿導(dǎo)向積極。本書(shū)采用多元數(shù)據(jù)來(lái)源，運(yùn)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(dòng)態(tài)匹配視角，聚焦人工智能對(duì)北京市就業(yè)的影響機(jī)制、效應(yīng)和趨勢(shì)開(kāi)展理論和實(shí)證研究，在此基礎(chǔ)上提出系統(tǒng)化的應(yīng)對(duì)政策體系和實(shí)現(xiàn)路徑。

·25.6萬(wàn)字

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ChatGPT原理與應(yīng)用開(kāi)發(fā)

隨著ChatGPT的出現(xiàn)，大語(yǔ)言模型的能力得到了業(yè)內(nèi)外的認(rèn)可，新的商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，舊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)都將重構(gòu)。本書(shū)主要介紹基于ChatGPT開(kāi)發(fā)算法相關(guān)的應(yīng)用或服務(wù)，側(cè)重于介紹與自然語(yǔ)言處理相關(guān)的常見(jiàn)任務(wù)和應(yīng)用，以及如何使用類(lèi)似ChatGPT的大語(yǔ)言模型服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)以前只有算法工程師才能完成的工作。全書(shū)共8章內(nèi)容，第1章介紹與ChatGPT相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，第2～5章分別介紹相似匹配、句詞分類(lèi)、文本生成和復(fù)雜推理方面的任務(wù)，第6～8章分別介紹ChatGPT的工程實(shí)踐、局限與不足，以及商業(yè)應(yīng)用，以幫助讀者更好地構(gòu)建自己的應(yīng)用。本書(shū)以實(shí)踐為主，尤其注重任務(wù)的講解和設(shè)計(jì)，但同時(shí)也對(duì)自然語(yǔ)言處理相關(guān)算法的基本原理和基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行科普性介紹，適合所有對(duì)大語(yǔ)言模型感興趣的開(kāi)發(fā)者閱讀。

·10.1萬(wàn)字

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深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)是一本看懂計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)戰(zhàn)指南，使用理論與實(shí)踐相結(jié)合的思想，真正一站式搞定理論學(xué)習(xí)、算法開(kāi)發(fā)到模型部署上線。全書(shū)內(nèi)容共分為四個(gè)部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)和常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識(shí)，結(jié)合應(yīng)用案例，對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行分析說(shuō)明；第三部分包括第7～11章，主要講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，對(duì)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基于TensorFlowLite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺(tái)都有對(duì)應(yīng)的支持與優(yōu)化加速方案，方便讀者使用。本書(shū)中的上百個(gè)知識(shí)點(diǎn)與50多個(gè)案例都是作者工程應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，每章末尾均有“進(jìn)階必備”，給讀者提供更多的拓展知識(shí)。本書(shū)適合計(jì)算機(jī)視覺(jué)的初學(xué)者、計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法開(kāi)發(fā)人員、對(duì)深度學(xué)習(xí)有興趣的用戶或者亟須工程落地使用的用戶，也適合作為高校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生教材使用。

·7.6萬(wàn)字

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知識(shí)圖譜與認(rèn)知智能：基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景與解決方案

讀者通過(guò)本書(shū)可以了解企業(yè)認(rèn)知智能的原理、應(yīng)用方法、執(zhí)行策略，以此構(gòu)建企業(yè)認(rèn)知博弈的最優(yōu)策略。企業(yè)數(shù)據(jù)智能相關(guān)從業(yè)者可以參考本書(shū)，構(gòu)建以用戶為中心的企業(yè)認(rèn)知智能解決方案，通過(guò)人機(jī)協(xié)同的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)的認(rèn)知與引導(dǎo)，并從業(yè)務(wù)演變中獲益。此外，本書(shū)可以作為自然語(yǔ)言處理、知識(shí)工程、人工智能、社會(huì)計(jì)算等相關(guān)課程的教材。

·25.7萬(wàn)字

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機(jī)器學(xué)習(xí)教程（微課視頻版）

本書(shū)兼顧機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法，對(duì)組成機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和基本算法進(jìn)行了比較細(xì)致的介紹，對(duì)廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹(shù)和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法，對(duì)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行了全面的敘述，比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機(jī)、CNN、RNN和LSTM等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心知識(shí)和結(jié)構(gòu)；對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不僅介紹了經(jīng)典表格方法，還討論了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。本書(shū)是面向大學(xué)理工科和管理類(lèi)各專(zhuān)業(yè)的寬口徑、綜合性機(jī)器學(xué)習(xí)的教材，可供本科生和一年級(jí)研究生課程使用，也可供科技人員、工程師和程序員自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和算法使用。本書(shū)對(duì)基礎(chǔ)和前沿、經(jīng)典方法和熱門(mén)技術(shù)進(jìn)行了盡可能的平衡，使得讀者不僅能在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域打下一個(gè)良好的基礎(chǔ)，同時(shí)也可以利用所學(xué)知識(shí)解決遇到的實(shí)際問(wèn)題并為進(jìn)入學(xué)科前沿打好基礎(chǔ)。

·20.6萬(wàn)字

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生成式人工智能（基于PyTorch實(shí)現(xiàn)）

本書(shū)通過(guò)從零開(kāi)始構(gòu)建生成式人工智能模型來(lái)探討生成式人工智能的底層機(jī)制，并使用PyTorch對(duì)生成式人工智能模型進(jìn)行編程的實(shí)踐指導(dǎo)，以期讓讀者在了解生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、Transformer、擴(kuò)散模型、大語(yǔ)言模型（LLM）和LangChain等技術(shù)原理之后，能構(gòu)建可生成形狀、數(shù)字、圖像、文本和音樂(lè)的生成式人工智能模型。本書(shū)適合各種商業(yè)領(lǐng)域中的人工智能技術(shù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在實(shí)踐生成式人工智能模型時(shí)隨手查閱，也適合生成式人工智能的初學(xué)者作為入門(mén)指南。

·22萬(wàn)字

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現(xiàn)代決策樹(shù)模型及其編程實(shí)踐：從傳統(tǒng)決策樹(shù)到深度決策樹(shù)

決策樹(shù)是數(shù)據(jù)分析中廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，其模型簡(jiǎn)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(shù)真正應(yīng)用到實(shí)踐中還面臨諸多困難。本書(shū)正是為解決這一痛點(diǎn)而作，旨在幫助讀者系統(tǒng)且全面地了解決策樹(shù)，并成功地將其用于工程實(shí)踐。

·22.1萬(wàn)字

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超有趣的GPT：AI公子逆襲記

AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是如何擁有創(chuàng)造力的？圖像和文本生成如何做到以假亂真？什么是ChatGPT？人工智能的未來(lái)會(huì)怎樣？這些問(wèn)題都會(huì)在這個(gè)有趣的故事中被一一解答。本書(shū)講述了AI公子為了在心愛(ài)的千金小姐的招親大會(huì)中獲勝而努力學(xué)習(xí)的幽默故事。本書(shū)討論了AI與人類(lèi)學(xué)習(xí)的相似性，結(jié)合AI公子的學(xué)習(xí)過(guò)程講述ChatGPT核心技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)。本書(shū)適合對(duì)ChatGPT感興趣的人員閱讀。

·2.9萬(wàn)字

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GPT-4o極簡(jiǎn)入門(mén)與繪畫(huà)大全

現(xiàn)在，AI與多模態(tài)技術(shù)快速發(fā)展，高效創(chuàng)作優(yōu)質(zhì)視覺(jué)內(nèi)容已成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，OpenAI推出的GPT-4o為此提供了全新解決方案。本書(shū)系統(tǒng)整合一線實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)講解GPT-4o從基礎(chǔ)操作到多領(lǐng)域應(yīng)用的108個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例、50種繪畫(huà)風(fēng)格及6大商業(yè)變現(xiàn)路徑，并提供全面、詳盡的提示詞模板與示例，還講解如何結(jié)合DeepSeek優(yōu)化提示詞，可幫助讀者縮短創(chuàng)作周期，實(shí)現(xiàn)“懶人直出”。本書(shū)總計(jì)7章。第1章講解GPT-4o使用須知，包括其特性解讀、中英文界面切換方法、提示詞生成及圖像細(xì)節(jié)重繪方法、如何減少中文亂碼，等等。第2～5章深入講解GPT-4o在創(chuàng)意玩法、教育培訓(xùn)、商業(yè)應(yīng)用、設(shè)計(jì)創(chuàng)作這四大核心領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。第6章系統(tǒng)整理GPT-4o的50種常用繪畫(huà)風(fēng)格。第7章完整演示AI視頻創(chuàng)作的流程，從主題確定到分鏡腳本生成，再到視頻片段生成，并最終完成視頻剪輯，可幫助讀者熟悉專(zhuān)業(yè)級(jí)的AI視頻創(chuàng)作方法。

·4.2萬(wàn)字

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Python程序設(shè)計(jì)：人工智能案例實(shí)踐

本書(shū)共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統(tǒng)計(jì)、集中趨勢(shì)和分散度量、模擬、靜態(tài)和動(dòng)態(tài)可視化、使用CSV文件、用于數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)整理的Pandas、時(shí)間序列和簡(jiǎn)單線性回歸。第11~16章提供多種實(shí)踐案例研究，涉及自然語(yǔ)言處理、Twitter數(shù)據(jù)挖掘、IBMWatson認(rèn)知計(jì)算、包含分類(lèi)和回歸的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類(lèi)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)等。

·32.1萬(wàn)字

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智能硬件與機(jī)器視覺(jué)：基于樹(shù)莓派、Python和OpenCV

本書(shū)圍繞“低成本玩轉(zhuǎn)樹(shù)莓派”這個(gè)主題，講解了如何利用樹(shù)莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個(gè)低成本的智能硬件平臺(tái)，并在其上實(shí)現(xiàn)圖像分析、文字識(shí)別、人臉識(shí)別與追蹤、視頻監(jiān)控等機(jī)器視覺(jué)功能。全書(shū)一共11章。第1～4章首先講解了機(jī)器視覺(jué)在智能硬件領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景以及智能硬件上4種常見(jiàn)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)方案；然后講解了樹(shù)莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準(zhǔn)備工作；最后通過(guò)一些簡(jiǎn)單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書(shū)的核心內(nèi)容，通過(guò)幾個(gè)具體的綜合案例講解了如何使用樹(shù)莓派低成本玩轉(zhuǎn)如下機(jī)器視覺(jué)場(chǎng)景：拍攝照片和視頻、處理相機(jī)的原始數(shù)據(jù)、道路和商場(chǎng)的人流統(tǒng)計(jì)、道路信息的文字識(shí)別、人臉識(shí)別與追蹤、中央AI視頻監(jiān)控等。以上案例循序漸進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，所有代碼均可在樹(shù)莓派上運(yùn)行，并可輕松移植到任何ARM開(kāi)發(fā)板上。

·9.1萬(wàn)字

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因果推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)

本書(shū)是一本理論扎實(shí)，同時(shí)聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用的圖書(shū)。全書(shū)系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識(shí)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。全書(shū)共分6章。第1章從潛結(jié)果框架和結(jié)構(gòu)因果模型出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的一些重要的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對(duì)全書(shū)的一個(gè)總結(jié)和對(duì)未來(lái)的展望。本書(shū)對(duì)結(jié)合因果推斷和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐進(jìn)行了介紹。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者不僅可以掌握因果機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，還可對(duì)本書(shū)中提到的論文代碼進(jìn)行鉆研，從而在實(shí)踐中加深對(duì)因果機(jī)器學(xué)習(xí)的理解。

·14.3萬(wàn)字

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樹(shù)莓派4與人工智能實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

本書(shū)主要介紹樹(shù)莓派不同類(lèi)型的特性，以及樹(shù)莓派入門(mén)所需要的基礎(chǔ)知識(shí)；涵蓋了樹(shù)莓派GPIO的不同操作方法，以及樹(shù)莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調(diào)制等偏硬件操作的內(nèi)容；同時(shí)也為讀者準(zhǔn)備了一些樹(shù)莓派上常見(jiàn)的服務(wù)類(lèi)型的搭建和配置，包括樹(shù)莓派推流服務(wù)器搭建的方法，常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務(wù)器的搭建配置，DHCP服務(wù)器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實(shí)驗(yàn)，例如利用TensorFlow實(shí)現(xiàn)對(duì)象檢測(cè)，使用OpenCV制作一個(gè)樹(shù)莓派掃描儀，或利用OpenCV實(shí)現(xiàn)換鼻子的實(shí)驗(yàn)，帶領(lǐng)讀者了解樹(shù)莓派通過(guò)攝像頭能夠?qū)崿F(xiàn)的一些應(yīng)用。本書(shū)為初學(xué)者全面入門(mén)了解樹(shù)莓派提供了很好的切入點(diǎn)，使讀者可以了解更多樹(shù)莓派的使用方法以及操作小技巧。同時(shí)，在整體的編程過(guò)程中使用了C語(yǔ)言、Python語(yǔ)言及Shell腳本語(yǔ)言等常見(jiàn)語(yǔ)言，對(duì)于擁有此類(lèi)語(yǔ)言編程經(jīng)驗(yàn)的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實(shí)驗(yàn)，并順利入門(mén)樹(shù)莓派！

·7.6萬(wàn)字

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人工智能算法（卷3）：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自早期以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就一直是人工智能的支柱。現(xiàn)在，令人興奮的新技術(shù)（例如深度學(xué)習(xí)和卷積）正在將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶入一個(gè)全新的方向。在本書(shū)中，我們將演示各種現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如圖像識(shí)別和數(shù)據(jù)科學(xué)。我們研究了當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，包括ReLU激活、隨機(jī)梯度下降、交叉熵、正則化、Dropout及可視化等。

·11.3萬(wàn)字

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人工智能

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