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面對人工智能（AI）這一技術名詞和概念，你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地？面對人工智能產品爆發式涌現，你是否擔心它會奪走你的工作，進而產生恐慌和憂慮？面對日常見到的“人工智障”工具，你是否對人工智能產生過質疑？進入人工智能時代，你能夠做什么？需要掌握哪些技能？如何讓技術為自己服務？本書結合人工智能落地的方法和案例，采用通俗易懂的語言，為你揭開人工智能的面紗，教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景，以及評價其價值的方法，助你實現降本增效的目標。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比，以便讓你了解技術，還總結了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機會，使讀者能夠在閱讀完本書內容后，對于人工智能的應用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外，閱讀本書，讀者還可以了解目前人工智能技術的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號：AI落地方法論，獲得課程、AI體驗工具。

·14.3萬字

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圖解人工智能

近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網羅了人工智能開發必備的基礎知識，內容涉及機器學習、深度學習、強化學習、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分布式計算等熱門技術。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術的整體印象，為今后深入探索該領域打下基礎。另外，書中設有專欄和“小貼士”，介紹了相關術語的背景知識，可幫助讀者擴充知識面，進一步理解相關技術。

·10.4萬字

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企業級AI技術內幕：深度學習框架開發+機器學習案例實戰+Alluxio解密

《企業級AI技術內幕：深度學習框架開發+機器學習案例實戰+Alluxio解密》分為盤古人工智能框架開發專題篇、機器學習案例實戰篇、分布式內存管理Alluxio解密篇，分別對人工智能開發框架、機器學習案例及Alluxio系統進行透徹解析。盤古人工智能框架開發專題篇，通過代碼講解多層次神經網絡、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計算及可視化、自適應學習和特征歸一化等內容。機器學習案例實戰篇，選取機器學習中最具代表性的經典案例，透徹講解機器學習數據預處理、簡單線性回歸、多元線性回歸、多項式回歸、支持向量回歸、決策樹回歸、隨機森林回歸等回歸算法，邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機森林分類等分類算法、ｋ均值聚類、層次聚類等聚類算法，以及關聯分析算法，并對回歸模型、分類模型進行性能評估。分布式內存管理Alluxio解密篇，詳細講解Alluxio架構、部署、底層存儲及計算應用、基本用法、運行維護等內容。

·19.9萬字

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智能控制：理論基礎、算法設計與應用

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共分17章，主要內容為模糊控制的基本原理和應用、神經網絡控制的基本原理和應用、智能優化算法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的仿真實例和MATLAB仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題，可作為高等院校工業自動化、計算機應用、電子工程等專業的高年級本科生和碩士研究生的教材，也適合從事工業自動化領域的工程技術人員閱讀和參考。

·9.6萬字

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面向中國制造2025的智造觀

本書提供了基于智造觀的技術架構：提出實現智能制造的四部曲，即流程精益化、適應自動化、系統數字化以及信息云端化；分析產品生命周期管理導向的生產制造模式及實現方法，包括大數據的應用、互聯網自動控制網絡的應用、數字化與信息技術的深度融合。

·12.2萬字

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簡易機器人制作入門

本書中所有的機器人都是以PVC為主要材料制作的，是“低成本、易實現”的一項機器人DIY活動。這本教程適用于初學的小創客，書中詳細介紹了制作PVC機器人的基本過程，還有各類機器人獨特的原理解釋與分析。教程采用圖文并茂甚到是以圖片為主的“看圖說話”方式，力求更清晰明了和通俗易懂，使小創客們能夠更加直觀、清晰地了解整個制作過程并能夠完成機器人的制作。

·4.6萬字

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PyTorch神經網絡實戰：移動端圖像處理

本書主要介紹人工智能研究領域中神經網絡的PyTorch架構，對其在多個領域的應用進行系統性的歸納和梳理。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，對相關從業人員的軟件架構和研發也具有啟發價值。

·9.6萬字

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會話式AI：自然語言處理與人機交互

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概念與環境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術變革。第2章介紹前置技術，重點涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學習庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機交互相關的核心技術。本書強調理論與實戰并行，在介紹相關核心技術的同時，每章針對相應核心算法展開實戰，在真實中文數據集下驗證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關算法。第3章主要介紹中文分詞技術，包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法，并針對HMM算法進行實戰。第4章主要介紹數據預處理相關內容，重點關注TorchText針對數據預處理與構建數據集的使用。詞向量（第5章）、序列標注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術將分別單獨介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機交互中4個不同類型的高階技術，幫助讀者了解人機交互中的深層技術。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）和實體語義理解（第12章）。

·13.4萬字

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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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深入淺出Embedding：原理解析與應用實踐

這是一本系統、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南，由資深的AI技術專家和高級數據科學家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領域的領軍人物的一致好評和推薦。在內容方面，本書理論與實操兼顧，一方面系統講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優化，一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統等6個重要場景的應用實踐；在寫作方式上，秉承復雜問題簡單化的原則，盡量避免復雜的數學公式，盡量采用可視化的表達方式，旨在降低本書的學習門檻，讓讀者能看得完、學得會。全書一共16章，分為兩個部分：第1部分（第1~9章）Embedding理論知識。主要講解Embedding的基礎知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關技術，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學習方法等，重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預訓練模型及BERT的多種改進版本等。第二部分（第10~16章）Embedding應用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關技術的實際應用，包括如何使用Embedding提升傳統機器學習性，如何把Embedding技術應用到推薦系統中，如何使用Embedding技術提升NLP模型的性能等。

·11.3萬字

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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據；接著展示如何用ChatGPT提高營銷、科研和軟件開發等相關工作的生產力和創造力；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語言構建和部署生成式人工智能系統，如何利用AzureOpenAI服務實現企業級應用。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、數據科學家、軟件開發人員、營銷人員和科研人員。

·7萬字

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樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

·7.6萬字

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現代決策樹模型及其編程實踐：從傳統決策樹到深度決策樹

決策樹是數據分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數據的涌現，將決策樹真正應用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

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ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調

《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇，專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論，更注重實踐應用，通過豐富的案例和場景，引導讀者從理論走向實踐，真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案，內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材，助力培養新一代的大模型領域人才。

·13萬字

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圖像處理與深度學習

本書內容由淺入深、循序漸進，涵蓋了深度學習在圖像處理中的應用技術。本書共8章，首先簡要介紹圖像處理技術，以及深度學習在圖像領域中的應用；接著對深度學習在圖像處理中的應用技術進行詳細介紹，包括圖像陰影檢測、圖像陰影去除、圖像噪聲處理、圖像勻光和勻色等內容；然后對基于卷積神經網絡的圖像超分辨率重建方法進行講解；最后以基于深度學習的紅樹林提取和屋頂提取與綠化評價為例，詳細講解深度學習在圖像處理中的應用。

·14.4萬字

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大語言模型：原理、應用與優化

這是一本從工程化角度講解大語言模型的核心技術、構建方法與前沿應用的著作。首先從語言模型的原理和大模型的基礎構件入手，詳細梳理了大模型技術的發展脈絡，深入探討了大模型預訓練與對齊的方法；然后闡明了大模型訓練中的算法設計、數據處理和分布式訓練的核心原理，展示了這一系統性工程的復雜性與實現路徑。除了基座模型的訓練方案，本書還涵蓋了大模型在各領域的落地應用方法，包括低參數量微調、知識融合、工具使用和自主智能體等，展示了大模型在提高生產力和創造性任務中的卓越性能和創新潛力。此外，書中進一步介紹了大模型優化的高級話題和前沿技術，如模型小型化、推理能力和多模態大模型等。最后，本書討論了大模型的局限性與安全性問題，展望了未來的發展方向，為讀者提供了全面的理解與前瞻性的視角。無論是人工智能領域的研究員、工程師，還是對前沿技術充滿好奇的讀者，本書都將是您了解和掌握大模型技術的必備指南。

·12.1萬字

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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？人工智能的未來會怎樣？這些問題都會在這個有趣的故事中被一一解答。本書講述了AI公子為了在心愛的千金小姐的招親大會中獲勝而努力學習的幽默故事。本書討論了AI與人類學習的相似性，結合AI公子的學習過程講述ChatGPT核心技術的發展脈絡。本書適合對ChatGPT感興趣的人員閱讀。

·2.9萬字

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人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學的研究卻剛剛起步。與以往的技術革命不同，AI有望在多個領域取代人類，但也有傷害人類的潛在風險。為防止對AI技術的濫用，我們在復雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預想到、分析到。

·27.7萬字

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遷移學習導論

遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用。本書的編寫目的是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。全書主要分為背景與概念、方法與技術、擴展與探索及應用與展望四大部分。在這四大部分中，我們詳盡介紹了遷移學習的背景、概念、方法和應用。除此之外，本書還配有相關的代碼、數據和論文資料，最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。本書適合對遷移學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。

·14.5萬字

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機器崛起前傳：自我意識與人類智慧的開端

這是一場關于人類認知的再發現之旅。從生命誕生到人工智能大行其道，作為宇宙中平凡的一員，我們為何能站在智能的頂端，成為萬物之靈？千百萬年前，恐龍作為地球的霸主，為什么沒有產生高級智能？從歷史長河中的國家興衰到社會組織中的群體行為，從語言分析哲學中的奇異現象到心靈哲學中的意向性，從自然科學的起源到現代科技的前沿綜述，本書從歷史上的諸多謎題出發，沿著自然科學的思維脈絡，會通陸王心學與心靈哲學，對自我意識和人類認知的起源與進化進行梳理和解讀，并將其建構為觸覺大腦假說和認知坎陷三大定律。我們生活的時代正處于機器崛起的前夜，我們對人類智能的理解將決定著明天會是一個怎樣的世界。本書將提供一個統一的認知框架，為開辟出新的知識體系提供堅實的基礎。