捕鱼机程序是指什么

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創(chuàng)建不同應(yīng)用場景的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該部分介紹TensorFlow、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導(dǎo)你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務(wù)的場景。

·12.4萬字

會(huì)員

深度學(xué)習(xí)與圖像識別：原理與實(shí)踐

本書是一本有關(guān)人工智能圖像識別應(yīng)用開發(fā)與實(shí)踐指導(dǎo)類的教材，主要介紹圖像處理應(yīng)用項(xiàng)目開發(fā)的基本流程、圖像識別處理應(yīng)用項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)。本書直擊當(dāng)今研究熱點(diǎn)，選擇有代表性的專題項(xiàng)目而且盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，易于讀者理解，專注于實(shí)戰(zhàn)。詳細(xì)介紹了numpy，knn，線性回歸，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別上的應(yīng)用，并為后一部分的深度學(xué)習(xí)做好鋪墊。同時(shí)，針對每一個(gè)項(xiàng)目介紹項(xiàng)目的應(yīng)用及意義，該項(xiàng)目的數(shù)據(jù)特征分析、識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)、圖像預(yù)處理技術(shù)、特征提取技術(shù)，以及識別方法等。書中實(shí)例程序的框架結(jié)構(gòu)簡單，代碼簡潔，讀者可在數(shù)字圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步深化學(xué)習(xí)內(nèi)容，提高實(shí)踐應(yīng)用能力和項(xiàng)目開發(fā)能力。

·10.8萬字

會(huì)員

現(xiàn)代決策樹模型及其編程實(shí)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(jī)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(shí)踐中還面臨諸多困難。本書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，并成功地將其用于工程實(shí)踐。

·22.1萬字

會(huì)員

會(huì)話式AI：自然語言處理與人機(jī)交互

本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分（第1～2章）介紹語言理解的基礎(chǔ)概念與環(huán)境搭建。其中，第1章介紹人機(jī)交互的演變歷史及技術(shù)變革。第2章介紹前置技術(shù)，重點(diǎn)涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學(xué)習(xí)庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機(jī)交互相關(guān)的核心技術(shù)。本書強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)戰(zhàn)并行，在介紹相關(guān)核心技術(shù)的同時(shí)，每章針對相應(yīng)核心算法展開實(shí)戰(zhàn)，在真實(shí)中文數(shù)據(jù)集下驗(yàn)證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關(guān)算法。第3章主要介紹中文分詞技術(shù)，包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法，并針對HMM算法進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)內(nèi)容，重點(diǎn)關(guān)注TorchText針對數(shù)據(jù)預(yù)處理與構(gòu)建數(shù)據(jù)集的使用。詞向量（第5章）、序列標(biāo)注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術(shù)將分別單獨(dú)介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機(jī)交互中4個(gè)不同類型的高階技術(shù)，幫助讀者了解人機(jī)交互中的深層技術(shù)。其中包括對話生成（第9章）、知識圖譜問答（第10章）、自然語言推理（第11章）和實(shí)體語義理解（第12章）。

·13.4萬字

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造神：人工智能神話的起源和破除

未來學(xué)家們堅(jiān)持認(rèn)為人工智能很快就能打敗最聰明的人類。在超智能機(jī)器面前人類還有什么希望呢？但是我們實(shí)際上并不在發(fā)展智能機(jī)器的正確道路上，而且我們甚至都不知道這條路有可能在哪。最前沿的人工智能研究者和科技企業(yè)家破除了人們對人工智能的迷信，超人類智能并非觸手可及，恰恰相反地，這種科技自大甚至?xí)钃衔覀兊膭?chuàng)新之路。

·14.9萬字

會(huì)員

情感分析進(jìn)階

本書包括五個(gè)部分：第一部分介紹文本情感分析的研究背景、研究現(xiàn)狀和基礎(chǔ)技術(shù)；第二部分從內(nèi)容語義理解的角度出發(fā)，介紹基于隱式表達(dá)的諷刺檢測技術(shù)；第三部分從用戶個(gè)性化建模的角度出發(fā)，介紹多輪對話中的情緒分析技術(shù)；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(shù)。

·11.9萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow框架和Python技術(shù)實(shí)現(xiàn)

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)因人工智能的流行而成為當(dāng)下IT領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本應(yīng)用——感知機(jī)、線性回歸與邏輯回歸的理論與實(shí)現(xiàn)；最后介紹兩種熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與實(shí)現(xiàn)。本書內(nèi)容由淺入深，循序漸進(jìn)，實(shí)踐性強(qiáng)，包含豐富的仿真實(shí)例。

·4.7萬字

會(huì)員

智能控制

本書較全面地?cái)⑹隽酥悄芸刂频幕纠碚摗⒎椒ê蛻?yīng)用。全書共11章。主要內(nèi)容為：專家控制的基本原理和應(yīng)用；模糊控制的基本原理和應(yīng)用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和應(yīng)用；遺傳算法及其應(yīng)用和迭代學(xué)習(xí)控制方法及其應(yīng)用。本書系統(tǒng)性強(qiáng)，突出理論聯(lián)系實(shí)際，敘述深入淺出，適合于初學(xué)者學(xué)習(xí)。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數(shù)量的習(xí)題和上機(jī)操作題。

·12.6萬字

會(huì)員

FANUC工業(yè)機(jī)器人實(shí)操與應(yīng)用技巧

本書以FANUC工業(yè)機(jī)器人為研究對象，針對FANUC工業(yè)機(jī)器人的認(rèn)識與操作過程進(jìn)行詳細(xì)講解。本書共9章，由淺入深地講解了FANUC工業(yè)機(jī)器人的安全知識、型號及用途、示教器、坐標(biāo)系、I/O、程序、指令、維護(hù)與保養(yǎng)、部分報(bào)警代碼等內(nèi)容。學(xué)完本書，讀者即可獨(dú)立應(yīng)對FANUC工業(yè)機(jī)器人的日常管理、程序備份與加載等操作。本書非常適合FANUC工業(yè)機(jī)器人的管理人員、設(shè)計(jì)人員、調(diào)試人員、操作人員及愛好者學(xué)習(xí)與參考。

·7.8萬字

會(huì)員

智能無線機(jī)器人：人工智能算法與應(yīng)用

本書的技術(shù)內(nèi)容包括機(jī)器人基礎(chǔ)知識、信息物理系統(tǒng)、人工智能，統(tǒng)計(jì)決策和馬爾可夫決策過程，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，狀態(tài)估計(jì)，定位，計(jì)算機(jī)視覺和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，機(jī)器人規(guī)劃，多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的安全性和魯棒性，以及超可靠和低延遲的機(jī)器對機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)。提供的例題和練習(xí)有助于簡單和有效的理解本書的內(nèi)容。

·14.8萬字

會(huì)員

智能化未來：“暴力計(jì)算”開創(chuàng)的奇跡

《智能化未來:“暴力計(jì)算”開創(chuàng)的奇跡》是全面深入剖析智能化信息技術(shù)的著作。作者將歷史文明視角、哲學(xué)思考、科學(xué)與技術(shù)分析、創(chuàng)新思維等內(nèi)容有機(jī)結(jié)合在一起，既高屋建瓴又深入本質(zhì)，論之有據(jù)、語言風(fēng)趣易懂而又不失嚴(yán)謹(jǐn)，對信息技術(shù)提出了獨(dú)特的、系統(tǒng)的、深刻的理念與看法，揭示出了信息技術(shù)發(fā)展的客觀本質(zhì)規(guī)律與趨勢，以及對人類文明的顛覆性影響。《智能化未來:“暴力計(jì)算”開創(chuàng)的奇跡》適合高校師生、科技與社科學(xué)術(shù)研究人員、信息技術(shù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員以及政府產(chǎn)業(yè)主管部門相關(guān)人員閱讀。

·18.8萬字

會(huì)員

計(jì)算機(jī)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(shí)際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計(jì)算機(jī)視覺的結(jié)合日益緊密，基于深度學(xué)習(xí)研究計(jì)算機(jī)視覺成為一個(gè)新方向。深度學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是層次化的特征提取、規(guī)模更大、數(shù)據(jù)更多、計(jì)算更復(fù)雜。本書從介紹計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，結(jié)合作者團(tuán)隊(duì)近年來的研究成果，以及部分學(xué)界公認(rèn)的里程碑式成果，從理論層面論述深度學(xué)習(xí)在具體計(jì)算機(jī)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(huì)員

知識圖譜：認(rèn)知智能理論與實(shí)戰(zhàn)

知識圖譜作為認(rèn)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(xì)節(jié)，內(nèi)容包括：知識圖譜模式設(shè)計(jì)的方法論——六韜法；知識圖譜構(gòu)建中的實(shí)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(diǎn)介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫；知識計(jì)算中的圖論基礎(chǔ)，以及中心性、社區(qū)檢測等經(jīng)典圖計(jì)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(shí)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(jià)值和應(yīng)用程序形態(tài)。

·25.8萬字

會(huì)員

MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

本書是從一名算法工程師的角度出發(fā)介紹算法實(shí)現(xiàn)，整體上偏基礎(chǔ)和細(xì)節(jié)，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，眾多深度學(xué)習(xí)框架對各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學(xué)習(xí)入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細(xì)節(jié)內(nèi)容的層面，這也常常被人調(diào)侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調(diào)用這些接口實(shí)現(xiàn)算法，而且能夠理解這些接口的內(nèi)在含義，不斷夯實(shí)自己的算法基礎(chǔ)。

·13.6萬字

會(huì)員

AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通

本書共有10章，包括51個(gè)實(shí)操案例解析和80個(gè)行業(yè)案例分析。書中內(nèi)容從技能線和案例線展開介紹。技能線：從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，不僅介紹了AI訓(xùn)練師的發(fā)展歷程和行業(yè)動(dòng)態(tài)，還重點(diǎn)講述了AI訓(xùn)練師的職業(yè)技能提升方法。案例線：不僅涵蓋了AI領(lǐng)域的各個(gè)方面，而且非常注重算法與模型的實(shí)際應(yīng)用，通過分析大量的經(jīng)典案例，可以讓讀者更好地掌握AI訓(xùn)練的相關(guān)技能。

·11.6萬字

會(huì)員

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

公文寫作是各類組織機(jī)構(gòu)都會(huì)涉及的一項(xiàng)重要工作，但傳統(tǒng)的公文寫作存在容易出錯(cuò)、風(fēng)格不一致、效率低等問題。在人工智能（AI）技術(shù)快速發(fā)展的浪潮中，公文寫作這項(xiàng)工作也可以借助AI完成“升級”，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量和效率的提升。本書共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、寫作要點(diǎn)、分類等；第2章介紹常用的AI寫作工具；第3章至第17章按照“用公文范本訓(xùn)練AI，撰寫提示詞，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15類公文的具體方法。此外，第3章至第17章還提供了各類公文的常用句式及金句，供讀者參考使用。

·10.8萬字

會(huì)員

ChatGPT時(shí)代：ChatGPT全能應(yīng)用一本通

本書共16章，內(nèi)容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生動(dòng)展示了ChatGPT在教育與學(xué)術(shù)、商業(yè)管理、新媒體、辦公、求職等12個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際運(yùn)用，同時(shí)探討了ChatGPT當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)以及大模型的未來發(fā)展方向。

·12萬字

會(huì)員

人形機(jī)器人（原書第2版）

本書結(jié)合人形機(jī)器人研究中各類先進(jìn)方法，系統(tǒng)地介紹了驅(qū)動(dòng)人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)知識、推導(dǎo)過程以及應(yīng)用案例，闡述了人形機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)表示方法，解釋了ZMP的概念及其與地面反作用力的關(guān)系，描述了人形機(jī)器人雙足行走行為的生成和控制方法，并拓展了其他多種動(dòng)作的實(shí)現(xiàn)方法，最后介紹了動(dòng)力學(xué)建模、仿真和高效動(dòng)力學(xué)的計(jì)算方法。

·8.7萬字

會(huì)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(xì)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(xiǎn)，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(huì)員

基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的智能信息處理技術(shù)，它們都能模擬人的智能行為，解決不確定、非線性、復(fù)雜的控制與分類問題，具有非常廣闊的應(yīng)用前景。本書以fuzzyTECH和MATLAB軟件平臺對模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行了綜合講解并介紹了它們的應(yīng)用，以使讀者更全面地了解模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的最新研究成果。

·16.1萬字

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人工智能

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