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AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

這是一本講解NPU硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領(lǐng)域15年的軟硬件工作經(jīng)驗(yàn)融會(huì)貫通，將四代NPU架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)融為一體，將端側(cè)和云側(cè)NPU架構(gòu)合二為一，總結(jié)并提煉出本書內(nèi)容。本書主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件層面，尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容，主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計(jì)以及具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過閱讀本書，讀者可以深入了解主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級加速器。通過閱讀本書，你將：透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)；學(xué)會(huì)主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)；掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；摸清加速器設(shè)計(jì)中遇到的具體問題及其解決方法；了解NPU架構(gòu)需要考慮的控制通路和數(shù)據(jù)通路。

·6萬字

智能硬件與機(jī)器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV

本書圍繞“低成本玩轉(zhuǎn)樹莓派”這個(gè)主題，講解了如何利用樹莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個(gè)低成本的智能硬件平臺，并在其上實(shí)現(xiàn)圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監(jiān)控等機(jī)器視覺功能。全書一共11章。第1～4章首先講解了機(jī)器視覺在智能硬件領(lǐng)域的應(yīng)用場景以及智能硬件上4種常見的機(jī)器視覺技術(shù)方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準(zhǔn)備工作；最后通過一些簡單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內(nèi)容，通過幾個(gè)具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉(zhuǎn)如下機(jī)器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機(jī)的原始數(shù)據(jù)、道路和商場的人流統(tǒng)計(jì)、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監(jiān)控等。以上案例循序漸進(jìn)，環(huán)環(huán)相扣，所有代碼均可在樹莓派上運(yùn)行，并可輕松移植到任何ARM開發(fā)板上。

·9.1萬字

從零構(gòu)建大模型

本書是關(guān)于如何從零開始構(gòu)建大模型的指南，由暢銷書作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰寫，通過清晰的文字、圖表和實(shí)例，逐步指導(dǎo)讀者創(chuàng)建自己的大模型。在本書中，讀者將學(xué)習(xí)如何規(guī)劃和編寫大模型的各個(gè)組成部分、為大模型訓(xùn)練準(zhǔn)備適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)集、進(jìn)行通用語料庫的預(yù)訓(xùn)練，以及定制特定任務(wù)的微調(diào)。此外，本書還將探討如何利用人工反饋確保大模型遵循指令，以及如何將預(yù)訓(xùn)練權(quán)重加載到大模型中。

·13.8萬字

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

集成運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)工程實(shí)戰(zhàn)

本書包括集成運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)、組建入門、集成案例三部分。技術(shù)基礎(chǔ)部分主要介紹整個(gè)系統(tǒng)涵蓋的基本理論知識，包括運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的概述、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)電氣基礎(chǔ)及現(xiàn)場總線控制等內(nèi)容；組建入門部分基于施耐德電氣的運(yùn)動(dòng)控制產(chǎn)品展開，介紹了各產(chǎn)品的硬件使用及軟件的基本配置，并結(jié)合簡單的實(shí)例闡述每種設(shè)備的基本應(yīng)用，然后在此基礎(chǔ)上詳細(xì)介紹了典型總線控制方式的實(shí)現(xiàn)；集成案例部分共有5個(gè)綜合系統(tǒng)案例，詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案和實(shí)現(xiàn)步驟，供讀者進(jìn)行綜合實(shí)踐鍛煉。

·9.3萬字

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI論文寫作高手

人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到人類生活和工作的方方面面，ChatGPT作為一種人工智能文字處理工具，現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于廣告文案創(chuàng)作、視頻腳本生成、小說劇本創(chuàng)作、公文寫作等眾多領(lǐng)域。接受和擁抱人工智能是每一個(gè)人都要面對的必然選擇。本書作者非常系統(tǒng)地介紹了用戶如何用AI工具ChatGPT寫出高質(zhì)量的論文，重點(diǎn)介紹了ChatGPT在學(xué)士論文、碩士論文、博士論文、科研論文、職稱評定論文、項(xiàng)目申報(bào)論文六大類論文寫作中的具體應(yīng)用。本書最大的特點(diǎn)是使用了大量的案例演示來展示ChatGPT的實(shí)際運(yùn)用，包括具體的使用方法和技巧。書中的案例不僅數(shù)量龐大，而且邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、結(jié)構(gòu)完整，更重要的是說明簡潔、精準(zhǔn)。本書可以幫助讀者快速掌握用ChatGPT寫作論文的方法和技巧。

·11.2萬字

生成式AI實(shí)戰(zhàn)

本書由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實(shí)踐，內(nèi)容涉及從基礎(chǔ)原理到前沿應(yīng)用，為讀者提供了一個(gè)系統(tǒng)的認(rèn)知框架。本書從生成式AI技術(shù)的基礎(chǔ)工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應(yīng)用，詳細(xì)介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關(guān)知識。書中結(jié)合開源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業(yè)的實(shí)際應(yīng)用，并探討了其在高速發(fā)展過程中所面臨的倫理和隱私風(fēng)險(xiǎn)。本書適合對生成式AI感興趣的讀者閱讀，無論你是初學(xué)者還是有一定編程基礎(chǔ)的人士，都能從中獲得寶貴的知識和經(jīng)驗(yàn)。對于零編程基礎(chǔ)的讀者，本書提供了跳過代碼實(shí)現(xiàn)的理論學(xué)習(xí)路徑。

·11.7萬字

深度學(xué)習(xí)：核心技術(shù)、工具與案例解析

本書由微軟亞洲研究院的資深A(yù)I工程師撰寫，是一本面向初學(xué)者的、以實(shí)戰(zhàn)為導(dǎo)向的深度學(xué)習(xí)指南。本書首先詳細(xì)講解了深度學(xué)習(xí)的知識體系、核心概念、模型與算法、工具和庫（TensorFlow等）等全棧技術(shù)知識，然后以案例的形式講解了如何將這些知識應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別、對話機(jī)器人、人臉識別、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。

·9.6萬字

知識圖譜實(shí)戰(zhàn)：構(gòu)建方法與行業(yè)應(yīng)用

這是一本綜合介紹知識圖譜構(gòu)建與行業(yè)實(shí)踐的著作，是作者多年從事知識圖譜與認(rèn)知智能應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，得到了多位知識圖譜資深專家的推薦。本書以通俗易懂的方式來講解知識圖譜相關(guān)的知識，尤其對從零開始構(gòu)建知識圖譜過程中需要經(jīng)歷的步驟，以及每個(gè)步驟需要考慮的問題都給予較為詳細(xì)的解釋。本書基于實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)行抽象，結(jié)合知識圖譜的7個(gè)構(gòu)建步驟，深入分析知識圖譜技術(shù)應(yīng)用以及8個(gè)行業(yè)綜合案例的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。全書分為基礎(chǔ)篇、構(gòu)建篇、實(shí)踐篇，共16章內(nèi)容。基礎(chǔ)篇（第1章），介紹知識圖譜的定義、分類、發(fā)展階段，以及構(gòu)建方式、邏輯技術(shù)架構(gòu)、現(xiàn)狀與應(yīng)用場景等。構(gòu)建篇（第2～8章），詳細(xì)介紹知識抽取、知識表示、知識融合、知識存儲、知識建模、知識推理、知識評估與運(yùn)維等知識圖譜構(gòu)建的核心步驟，并結(jié)合實(shí)例講解應(yīng)用方法。實(shí)踐篇（第9～16章），詳細(xì)講解知識圖譜的綜合應(yīng)用，涵蓋知識問答評測、知識圖譜平臺、智能搜索、圖書推薦系統(tǒng)、開放領(lǐng)域知識問答、交通領(lǐng)域知識問答、汽車領(lǐng)域知識問答、金融領(lǐng)域推理決策。

·13.8萬字

大模型應(yīng)用開發(fā)：核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺`

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯(lián)合撰寫，一本書打通大模型的技術(shù)原理與應(yīng)用實(shí)踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)及不同場景的微調(diào)方案，全流程講解6個(gè)典型場景的應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎(chǔ)知識”“原理與技術(shù)”“應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐”三部分。基礎(chǔ)知識（第1章）介紹大模型定義、應(yīng)用現(xiàn)狀、存在的問題，以及發(fā)展趨勢。原理與技術(shù)（第2和3章）詳細(xì)講解大模型的構(gòu)建流程、Transformer模型，以及模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)，之后介紹了推理優(yōu)化、大模型訓(xùn)練、大模型評估、大模型部署等拓展技術(shù)。應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐（第4～10章）詳細(xì)講解大模型插件應(yīng)用開發(fā)、RAG實(shí)踐，以及智能客服問答、學(xué)科知識問答、法律領(lǐng)域應(yīng)用、醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用、智能助寫平臺等多領(lǐng)域的實(shí)踐。

·12.3萬字

PyTorch 2.0深度學(xué)習(xí)從零開始學(xué)

PyTorch是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)從零開始學(xué)》共分15章，內(nèi)容包括PyTorch概述、開發(fā)環(huán)境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)、MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、數(shù)據(jù)處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實(shí)戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型可視化、實(shí)戰(zhàn)ResNet卷積網(wǎng)絡(luò)模型、有趣的WordEmbedding、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類實(shí)戰(zhàn)、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、基于MFCC的語音喚醒實(shí)戰(zhàn)、基于PyTorch的人臉識別實(shí)戰(zhàn)。

·11.3萬字

Mahout算法解析與案例實(shí)戰(zhàn)

·10.6萬字

Chatbot從0到1（第2版）：對話式交互實(shí)踐指南

本書內(nèi)容共6部分。第1部分幫助你理解通用人工智能時(shí)代下，“Chatbot”和“對話式交互”的概念；第2部分帶你了解通用人工智能及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命周期；第5部分介紹通用人工智能與現(xiàn)實(shí)世界的接口——機(jī)器人流程自動(dòng)化；第6部分介紹行業(yè)對Chatbot的評價(jià)，明確Chatbot的邊界并給出可落地的方法。現(xiàn)在就讓我們開始這場干貨滿滿的旅程吧！

·23.4萬字

機(jī)器學(xué)習(xí)：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統(tǒng)下的Anaconda搭建環(huán)境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細(xì)闡述了智能化圖像處理的實(shí)現(xiàn)方法。本書共12章，主要內(nèi)容包括智能圖像處理入門、Python基礎(chǔ)、圖像處理基礎(chǔ)、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實(shí)現(xiàn)等，最后結(jié)合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數(shù)闡述圖像處理技術(shù)。

·6.9萬字

聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護(hù)計(jì)算方案，在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模，從而實(shí)現(xiàn)“共同富裕”，成為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)。本書以實(shí)戰(zhàn)為主（包括對應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統(tǒng)總結(jié)。全書由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理論知識；第二部分介紹如何使用Python和FATE進(jìn)行簡單的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模；第三部分是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的案例分析，篩選了經(jīng)典案例進(jìn)行講解，部分案例用Python代碼實(shí)現(xiàn)，部分案例采用FATE實(shí)現(xiàn)；第四部分主要介紹和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相關(guān)的高級知識點(diǎn)，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)和訓(xùn)練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)感興趣的高校研究者、企業(yè)研發(fā)人員閱讀。

·13.8萬字

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)解析與Python實(shí)現(xiàn)

學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)很多，可能是實(shí)際工作需要，可能是興趣愛好，也可能是學(xué)業(yè)要求，從每種動(dòng)機(jī)的角度看，這個(gè)問題都可能有不同的答案。我認(rèn)同許多人所說的求知不能太功利這一觀點(diǎn)，不過大家的時(shí)間和精力畢竟有限，就算不去追求投入產(chǎn)出比，至少也應(yīng)該有一個(gè)學(xué)這門知識想要達(dá)到的目的。機(jī)器學(xué)習(xí)是更偏重于應(yīng)用的學(xué)問，在當(dāng)下的發(fā)展也確實(shí)使得機(jī)器學(xué)習(xí)越來越像一門技能，而不僅僅是技術(shù)。初學(xué)算法時(shí)我最想學(xué)的是里面的“最強(qiáng)算法”，不過在第1章我將介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒有最強(qiáng)的，只有最合適的，對于不同的問題，對應(yīng)會(huì)有不同的最合適算法。所以，我們更需要關(guān)注的應(yīng)該是問題，而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包，通過現(xiàn)成的算法包，就能夠根據(jù)實(shí)際要解決的問題直接選擇所需要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而把注意力集中在對不同算法的選擇上。本書的目標(biāo)讀者是想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生、程序員、研究人員或者愛好者，以及想要知道機(jī)器學(xué)習(xí)是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)總體背景，第2章介紹配置環(huán)境，第3章到第10章彼此獨(dú)立，每一章介紹一種具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讀者可以直接閱讀想要了解的算法，第11章介紹了集成學(xué)習(xí)方法，這是一種組合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法，也是當(dāng)前在實(shí)際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

·11.5萬字

智能制造時(shí)代的研發(fā)智慧：知識工程2.0

本書的副書名指出知識工程2.0是智能制造時(shí)代的研發(fā)智慧，書中的討論對象和舉例均以研發(fā)企業(yè)或研發(fā)過程為背景。但這只是因?yàn)檠邪l(fā)過程是知識最密集、產(chǎn)出最豐富和應(yīng)用最深入的過程，并不代表本書所提的方法不適用于非研發(fā)型企業(yè)。非研發(fā)型企業(yè)或非研發(fā)過程的知識工程方法是本書所提方法的子集，大部分方法進(jìn)行適應(yīng)性改造，即可適用于這些企業(yè)或過程。

·13.9萬字

AIGC輔助軟件開發(fā)：ChatGPT 10倍效率編程實(shí)戰(zhàn)

這是一本講解如何用ChatGPT、GithubCopilotX、Cursor等主流AIGC工具優(yōu)化和提升軟件開發(fā)全流程效率和質(zhì)量的實(shí)戰(zhàn)性著作。全書以軟件開發(fā)的流程位主線來組織內(nèi)容，詳細(xì)講解了程序員、架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理者們?nèi)绾卧诩夹g(shù)方案構(gòu)建、需求文檔撰寫、代碼編寫與注解、客戶端開發(fā)、前端開發(fā)、后端開發(fā)、測試和調(diào)試、性能優(yōu)化、疑難問題解決、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、軟件架構(gòu)與設(shè)計(jì)、應(yīng)試與面試12個(gè)主題充分發(fā)揮AIGC工具的潛能，在提高研發(fā)效率和質(zhì)量的同時(shí)，提升自身的實(shí)力。AIGC工具在軟件研發(fā)12個(gè)主題的使用方法，全部以實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例的方式展開講解，有具體的工程化思路，也有可復(fù)用的提示詞，還有對使用經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和注意事項(xiàng)的提醒。只要跟著本書的案例實(shí)操一遍，就能順利躍遷為AI時(shí)代的新程序員，與AI共同進(jìn)化，成為不被AI淘汰的人。

·15.1萬字

Python人工智能

本書以Python為平臺，以將概念、實(shí)例和經(jīng)典應(yīng)用相結(jié)合的方式，介紹如何利用Python實(shí)現(xiàn)人工智能。全書分為9章，內(nèi)容包括：人工智能的基礎(chǔ)，人工智能背景下的科學(xué)計(jì)算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遷移學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲，智能數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，智能模型分析，人工智能的應(yīng)用。為了幫助讀者更好地掌握相關(guān)知識，書中每章節(jié)都通過理論與實(shí)例相結(jié)合的方式，讓讀者在掌握概念的同時(shí)，掌握程序設(shè)計(jì)方法，并能利用程序設(shè)計(jì)解決實(shí)際問題。

·11.6萬字

MasterCAM造型與仿真加工項(xiàng)目范例

本書通過大量的項(xiàng)目任務(wù)驅(qū)動(dòng)，不僅使學(xué)生在完成任務(wù)的過程中完成知識的建構(gòu)，以典型引路，舉一反三，深化學(xué)生對理論知識的理解，而且使教學(xué)內(nèi)容鮮活而生動(dòng)，促使學(xué)生有效掌握。為此，結(jié)合多年的教學(xué)改革與實(shí)踐，在收集和整理國內(nèi)外最新教材，調(diào)研同類教材使用情況的基礎(chǔ)上，提出本教材的建設(shè)計(jì)劃。

·7.5萬字