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本書聚焦人工智能對產(chǎn)業(yè)的賦能，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新熱潮進行概述，介紹人工智能在核心產(chǎn)業(yè)領域的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，并分析國內(nèi)外發(fā)展戰(zhàn)略和政策。本書深入探討人工智能與機器人、交通、醫(yī)療等領域的融合發(fā)展，以及由此產(chǎn)生的智能機器人、智能駕駛、人工智能醫(yī)療等新業(yè)態(tài)，詳細闡釋人工智能提升生產(chǎn)效率，催生新產(chǎn)品、新場景、新需求，推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要作用。本書適合人工智能、互聯(lián)網(wǎng)和計算機行業(yè)的從業(yè)人員和研究人員（技術崗位和非技術崗位），以及創(chuàng)投相關人員閱讀參考。

·22.8萬字

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實戰(zhàn)機器學習

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術的不斷發(fā)展，許多領域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。利用機器學習技術分析海量數(shù)據(jù)，可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有價值的規(guī)律和模式，進而用于預測并采取相應動作。在上述背景下，本書從理論、技術和應用三個層面入手，全面講解如何利用機器學習技術解決實際問題。本書共分26章，內(nèi)容包括機器學習解決問題流程、問題分析與建模、數(shù)據(jù)探索與準備、特征工程、模型訓練與評價、模型部署與應用、回歸模型、支持向量機、決策樹、集成學習、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關聯(lián)規(guī)則學習、神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、正則化、深度學習中的優(yōu)化、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、自編碼器、基于深度學習的語音分離方法、基于深度學習的圖像去水印方法、基于LSTM的云環(huán)境工作負載預測方法、基于QoS的服務組合問題、基于強化學習的投資組合方法、基于GAN模型的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法。本書內(nèi)容全面、示例豐富，適合機器學習初學者以及想要全面掌握機器學習技術的算法開發(fā)人員，也適合高等院校和培訓機構(gòu)人工智能相關專業(yè)的師生教學參考。

·22.4萬字

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擁抱AIGC

本書先概述生成式人工智能所涉及的技術和工具，幫助你了解如何訓練模型以生成新數(shù)據(jù)；接著展示如何用ChatGPT提高營銷、科研和軟件開發(fā)等相關工作的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力；隨后介紹如何通過改進提示設計從與ChatGPT的交互中獲得好的效果，以及如何在企業(yè)級場景中使用OpenAI模型。通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關概念，以及如何通過有效的提示設計增加ChatGPT的價值，如何基于Python語言構(gòu)建和部署生成式人工智能系統(tǒng)，如何利用AzureOpenAI服務實現(xiàn)企業(yè)級應用。本書適合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人閱讀，包括但不限于商務人士、數(shù)據(jù)科學家、軟件開發(fā)人員、營銷人員和科研人員。

·7萬字

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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(fā)展趨勢，全面闡述了AIGC的概念內(nèi)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(zhàn)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(yè)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(yè)創(chuàng)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(gòu)以及AIGC的應用場景；第二部分重點剖析AIGC產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀與生態(tài)圖譜，以及AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展機遇、挑戰(zhàn)與未來趨勢；第三部分著重闡述AIGC技術在內(nèi)容、電商、營銷、建筑等領域的商業(yè)化應用，以幫助讀者理解AIGC對人類經(jīng)濟社會發(fā)展產(chǎn)生的深遠影響；第四部分重點介紹AIGC領域的現(xiàn)象級產(chǎn)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(nèi)容生成與游戲開發(fā)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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PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)：移動端圖像處理

本書主要介紹人工智能研究領域中神經(jīng)網(wǎng)絡的PyTorch架構(gòu)，對其在多個領域的應用進行系統(tǒng)性的歸納和梳理。書中的案例有風景圖分類、人像前景背景分割、低光照圖像增法、動漫頭像生成、畫風遷移、風格轉(zhuǎn)換等，對每項視覺任務的研究背景、應用價值、算法原理、代碼實現(xiàn)和移動端部署流程進行了詳細描述，并提供相應的源碼，適合讀者從0到1構(gòu)建移動端智能應用。本書適合對人工智能實際應用感興趣的本科生、研究生、深度學習算法工程師、計算機視覺從業(yè)人員和人工智能愛好者閱讀，書中介紹的各項視覺任務均含有相應的安卓平臺部署案例，不僅對學生參加比賽、課程設計具有參考意義，對相關從業(yè)人員的軟件架構(gòu)和研發(fā)也具有啟發(fā)價值。

·9.6萬字

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機器學習算法評估實戰(zhàn)

機器學習算法評估力求用科學的指標，對機器學習算法進行完整、可靠的評價。本書詳細介紹機器學習算法評估的理論、方法和實踐。全書分為3個部分。第1部分包含第1章～第3章，針對分類算法、回歸算法和聚類算法分別介紹對應的基礎理論和評估方法；第2部分包含第4章～第8章，介紹更復雜的模型（如深度學習模型和集成樹模型）的對比與評估，并且針對它們實際應用的業(yè)務場景介紹一些特有的評估指標和評估體系；第3部分包含第9章～第11章，總結(jié)算法評估的常用工具、技術及方法論，包括實用的可視化工具介紹，并討論機器學習算法的本質(zhì)。本書適合機器學習專業(yè)相關從業(yè)者和算法工程師閱讀，也適合想要從事人工智能和機器學習工作的人士學習和參考。

·12.3萬字

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洞察AIGC：智能創(chuàng)作的應用、機遇與挑戰(zhàn)

《洞察AIGC：智能創(chuàng)作的應用、機遇與挑戰(zhàn)》內(nèi)容分為3篇：第1篇AIGC的蛻變講述AIGC的發(fā)展歷史及其背后的智能；第2篇AIGC的應用講述AIGC在文學創(chuàng)作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業(yè)制造、健康醫(yī)療、金融服務、品牌營銷領域的應用現(xiàn)狀及常用工具；第3篇AIGC的機遇與挑戰(zhàn)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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ChatGPT大模型：技術場景與商業(yè)應用

ChatGPT作為人工智能領域的一大進步，引起了熱議，其強大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數(shù)規(guī)模超過千萬的機器學習模型，主要應用于語音識別、計算機視覺等領域。本書聚焦大模型，對大模型的技術場景和商業(yè)應用展開詳細敘述。本書主要從典型應用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎概念、產(chǎn)業(yè)格局、帶來的新型商業(yè)模式進行講解，展現(xiàn)了大模型的發(fā)展現(xiàn)狀和商業(yè)化潛力。其次，本書從數(shù)據(jù)服務、智能搜索、辦公工具、對話式AI、休閑娛樂、生產(chǎn)制造、智慧營銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應用場景，并闡述了大模型在這些領域的應用現(xiàn)狀、應用潛力、企業(yè)探索實踐等。

·13.2萬字

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科學儀器設備配置學：人工智能時代的界面管理

本書共八章，從高校資源配置的教育、科研、社會、經(jīng)濟規(guī)律視角，以建設卓越世界一流大學為導向，對高校科學儀器設備配置中的問題進行研究。

·17.5萬字

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智能運維技術及應用

智能運維是面向產(chǎn)品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術、預測技術和智能技術的深度應用，裝備維修從原來的事后維修模式、定時維修模式逐步向基于狀態(tài)的維修模式轉(zhuǎn)變，而提高裝備狀態(tài)監(jiān)測和維修決策水平是實現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變的關鍵。本書在基于狀態(tài)的維修模式及其技術體系基礎上，對基于狀態(tài)的維修所涉及的數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)監(jiān)測、趨勢預測、故障診斷、維修決策等關鍵技術進行闡述，為復雜裝備制造服務和智能運維提供技術參考。

·27.8萬字

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深度學習案例精粹：基于TensorFlow與Keras

本書以實戰(zhàn)為主，通過豐富的實戰(zhàn)案例向讀者介紹深度學習可應用和落地的項目，書中所有案例都基于Python+TensorFlow2.5+Keras技術，可用于深度學習課程的實戰(zhàn)訓練。本書配套示例源碼、PPT課件、思維導圖、數(shù)據(jù)集、開發(fā)環(huán)境與答疑服務。全書共分11章。第1章講解深度學習的概念、流程、應用場景、模型分類和框架選擇，第2~11章列舉深度學習的項目實戰(zhàn)案例，包括手寫體識別、數(shù)據(jù)集分類、情感分類、文本情感分類、編碼器、漢字拼音轉(zhuǎn)換、中文文本分類、多標簽文本分類、人臉檢測、人臉識別、語音漢字轉(zhuǎn)換。本書內(nèi)容詳盡、案例豐富，是深度學習初學者必備的參考書，適合有基礎、亟待提升自己技術水平的人工智能從業(yè)人員，也可作為高等院校和培訓機構(gòu)人工智能及相關專業(yè)的教材使用。

·6.8萬字

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機器人傳感器

機器人傳感器是實現(xiàn)機器人及自身與外部環(huán)境進行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機器人對其自身及周圍環(huán)境進行檢測，并對檢測結(jié)果進行處理、分析、決策，然后選擇合適的運動。本書按傳感器基礎篇、機器人傳感器篇進行編排，全書共7章，前后呼應，循序漸進，由常用傳感器到機器人傳感器應用，逐步介紹了傳感器的基礎知識與檢測技術、常用傳感器、智能傳感器、機器人常用傳感器、工業(yè)機器人常用傳感器、移動機器人常用傳感器、機器人多傳感器信息融合等內(nèi)容。

·14.1萬字

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AI時代項目經(jīng)理成長之道：ChatGPT讓項目經(jīng)理插上翅膀

本書通過13章的探討，帶領讀者踏上項目管理卓越之路。第1章“人工智能顛覆與重塑項目管理”，首先揭示了人工智能對項目管理的深刻影響和帶來的機遇與挑戰(zhàn)。緊接著，第2章至第13章依次介紹了使用ChatGPT編寫各種文檔、在項目啟動中的應用、幫助組建高效團隊、輔助項目溝通管理、項目計劃與管理、項目成本管理、項目時間管理、項目質(zhì)量管理、項目風險管理、輔助采購計劃與采購流程、輔助項目績效管理以及進行項目總結(jié)等各方面的內(nèi)容。

·16.6萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進化、發(fā)展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現(xiàn)的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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秒懂AI輔助論文寫作

本書是一本深入探討AI在論文寫作中應用的指南。本書通過九章內(nèi)容，全面介紹如何在論文選題、前言寫作、大綱寫作、正文寫作、數(shù)據(jù)分析、摘要寫作、結(jié)語撰寫、文稿翻譯與潤色、答辯PPT制作、查重投稿等環(huán)節(jié)借助AI提高效率和質(zhì)量。本書不僅討論了AI的使用倫理，還針對論文寫作的具體問題，提供了提示詞示例（已全部收錄到秋葉AI智能鼠標平臺），為論文寫作提供了廣闊的視角和新的方法。本書可作為缺少學術論文寫作經(jīng)驗的大學生或科研人員的參考書。

·7.3萬字

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新智元：機器+人類=超智能時代

谷歌AlphaGO戰(zhàn)勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領地又邁進了偉大的一步。而“互聯(lián)網(wǎng)”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，本書是人工智能技術和產(chǎn)業(yè)狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一扇大門，不僅可以一窺百度大腦、訊飛超腦、中國大腦計劃究竟，更可以著名人工智能研究院院長等頂級專家大咖的技術解密作為對智能產(chǎn)業(yè)未來趨勢的參照。近百位學界、商界、技術界、產(chǎn)業(yè)界的專家，從機器人、機器人學習、智能汽車、智能醫(yī)療、認知科學、高性能計算和“AI”投資等不同視角，對人工智能和機器人產(chǎn)業(yè)進行評析。人類未來在AI時代將何去何從，超智能時代將引發(fā)社會更多思考。

·20.7萬字

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被算法操控的生活：重新定義精準廣告、大數(shù)據(jù)和AI

這是一個“算法世界”：建立在數(shù)據(jù)之上的算法指導社會的運行、決定我們能在網(wǎng)上看到什么；它更是自動駕駛、智能管家、未來醫(yī)療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數(shù)據(jù)，就無法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過采訪谷歌和劍橋分析公司的數(shù)據(jù)專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型，薩普特帶我們直擊智能產(chǎn)品背后的秘密、思考數(shù)字科技給社會帶來的風險。我們對科技和互聯(lián)網(wǎng)的日益依賴，使數(shù)據(jù)研究者能夠收集與我們有關的數(shù)據(jù)，比如買過哪些東西、對哪些話題感興趣等。借助這些數(shù)據(jù)，他們能夠窺視我們的日常、預測我們的行為，并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇，并放大了社會偏見和歧視的威力。通過探討最前沿的人工智能技術，本書還揭露了一個驚人事實：人工智能必須以大數(shù)據(jù)和算法為基礎，我們的生活可能永遠無法出現(xiàn)真正的超級AI。

·14.8萬字

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巧用ChatGPT快速提高職場晉升力

本書共分為10章，從ChatGPT的基本知識、技術原理和應用場景出發(fā)，探討了如何運用ChatGPT提升職場競爭力。

·11.4萬字

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因果推斷導論

本書以構(gòu)建因果推斷基礎知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應計算、因果結(jié)構(gòu)學習、因果機器學習五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎理論、模型、方法、和前沿應用，引領學生步入充滿趣味與挑戰(zhàn)的因果推理領域。

·14.9萬字

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深度學習應用與實戰(zhàn)

本書系統(tǒng)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習，并結(jié)合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的相關概念、多層神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和具體應用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理及項目案例實現(xiàn)、優(yōu)化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數(shù)據(jù)模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡、注意力機制和Transformer的基本結(jié)構(gòu)和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網(wǎng)絡及其應用，主要包括生成對抗網(wǎng)絡的基本概念及其模型的結(jié)構(gòu)和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關專業(yè)的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，并能提高其解決實際問題的能力。

·7.7萬字

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人工智能

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人工智能創(chuàng)新啟示錄：賦能產(chǎn)業(yè)