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AI源碼解讀：數(shù)字圖像處理案例（Python版）
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AI源碼解讀：數(shù)字圖像處理案例（Python版）

本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計基于RNN的模型算法，并給出了具體實(shí)現(xiàn)，算法流程及Python代碼實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實(shí)現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實(shí)用，深入淺出，易學(xué)易用。

李永華編著 ·人工智能 ·6萬字

人工智能的神話或悲歌
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人工智能的神話或悲歌

本書稿是一本科技哲學(xué)的文集，多數(shù)是關(guān)于人工智能問題的，但不限于人工智能，也涉及基因編輯，還有一篇討論“宇宙社會學(xué)”——劉慈欣設(shè)想的一個存在于科幻中的理論，雖然不是被承認(rèn)的學(xué)科，但其中包含重要的現(xiàn)實(shí)意義。主要論文有：《一個反存在的存在論問題》，《近憂遠(yuǎn)慮：人工智能的倫理學(xué)和存在論分析》，《人工智能的自我意識何以可能？》，《人工智能會是一個要命的問題嗎？》，《是人的問題還是人工智能的問題？——回應(yīng)博古睿研究院（BerggruenInstitute）關(guān)于人工智能的問題》，《完美是最好的嗎？》，《人類可能會死于好事而不是壞事》，《最壞可能世界與“安全聲明”——來自的問題》，《未來的合法限度》，《要命的不是人工智能統(tǒng)治世界,而是人可能先亡于它創(chuàng)造的一切好事》等。書稿較為集中探討了現(xiàn)代人工智能的區(qū)分、本質(zhì)、危險、可能的解決辦法等問題，具有前沿學(xué)術(shù)價值。

趙汀陽 ·人工智能 ·11.3萬字

TensorFlow 2.0神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐
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TensorFlow 2.0神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐

本書通過聚焦于開發(fā)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案來介紹機(jī)器學(xué)習(xí)，首先將從熟悉構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案所需的概念和技術(shù)開始，然后介紹如何創(chuàng)建分類器、構(gòu)建目標(biāo)檢測和語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速開發(fā)過程。學(xué)完本書之后，讀者將能夠使用TF2.0開發(fā)任何機(jī)器學(xué)習(xí)問題的解決方案，并能將它們部署到生產(chǎn)環(huán)境之中。

(意)保羅·加萊奧內(nèi) ·人工智能 ·12.5萬字

機(jī)器學(xué)習(xí)與Python實(shí)踐
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機(jī)器學(xué)習(xí)與Python實(shí)踐

機(jī)器學(xué)習(xí)是計算機(jī)科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域.本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；第2部分（第4～10章）討論一些經(jīng)典而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí)）；第3部分（第11～16章）為進(jìn)階知識，內(nèi)容涉及特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)、計算學(xué)習(xí)理論、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、概率圖模型、規(guī)則學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等.每章都附有習(xí)題并介紹了相關(guān)閱讀材料，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。本書可作為高等院校計算機(jī)、自動化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

黃勉編著 ·人工智能 ·11.9萬字

PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)：移動端圖像處理
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PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)：移動端圖像處理

本書主要介紹人工智能研究領(lǐng)域中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch架構(gòu)，對其在多個領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)性的歸納和梳理。書中的案例有風(fēng)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(fēng)遷移、風(fēng)格轉(zhuǎn)換等，對每項視覺任務(wù)的研究背景、應(yīng)用價值、算法原理、代碼實(shí)現(xiàn)和移動端部署流程進(jìn)行了詳細(xì)描述，并提供相應(yīng)的源碼，適合讀者從0到1構(gòu)建移動端智能應(yīng)用。本書適合對人工智能實(shí)際應(yīng)用感興趣的本科生、研究生、深度學(xué)習(xí)算法工程師、計算機(jī)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(wù)均含有相應(yīng)的安卓平臺部署案例，不僅對學(xué)生參加比賽、課程設(shè)計具有參考意義，對相關(guān)從業(yè)人員的軟件架構(gòu)和研發(fā)也具有啟發(fā)價值。

叢曉峰 彭程威 章軍編著 ·人工智能 ·9.6萬字

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)是人工智能研究的重要領(lǐng)域，是機(jī)器學(xué)習(xí)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(guī)律的科學(xué)。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識體系進(jìn)行系統(tǒng)的梳理，力求從基礎(chǔ)理論、經(jīng)典模型和前沿應(yīng)用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。全書共16章。第1章是緒論，簡要介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念及相互關(guān)系，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程和產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行闡述；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)規(guī)則、正則化方法、模型評估方法等基礎(chǔ)知識；第3～8章介紹多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制與反饋網(wǎng)絡(luò)；第9章介紹深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的相關(guān)內(nèi)容；第10～13章介紹受限玻爾茲曼機(jī)和深度置信網(wǎng)絡(luò)、棧式自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第14章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)；第15章介紹深度學(xué)習(xí)的可解釋性；第16章介紹多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。深度學(xué)習(xí)是源于對含有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行的研究，以便建立和模擬人腦的學(xué)習(xí)過程。本書整理了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從簡單到復(fù)雜的模型，歸納和總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論、方法和應(yīng)用實(shí)踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)或非計算機(jī)專業(yè)的參考用書，也可以作為人工智能領(lǐng)域的科技工作者或科研機(jī)構(gòu)工作人員的參考用書。

趙眸光編著 ·人工智能 ·20萬字

深入淺出Embedding：原理解析與應(yīng)用實(shí)踐
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深入淺出Embedding：原理解析與應(yīng)用實(shí)踐

這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實(shí)踐相結(jié)合的Embedding技術(shù)指南，由資深的AI技術(shù)專家和高級數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物的一致好評和推薦。在內(nèi)容方面，本書理論與實(shí)操兼顧，一方面系統(tǒng)講解了Embedding的基礎(chǔ)、技術(shù)、原理、方法和性能優(yōu)化，一方面詳細(xì)列舉和分析了Embedding在機(jī)器學(xué)習(xí)性能提升、中英文翻譯、推薦系統(tǒng)等6個重要場景的應(yīng)用實(shí)踐；在寫作方式上，秉承復(fù)雜問題簡單化的原則，盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，盡量采用可視化的表達(dá)方式，旨在降低本書的學(xué)習(xí)門檻，讓讀者能看得完、學(xué)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(chǔ)知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關(guān)技術(shù)，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學(xué)習(xí)方法等，重點(diǎn)介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預(yù)訓(xùn)練模型及BERT的多種改進(jìn)版本等。第二部分（第10~16章）Embedding應(yīng)用實(shí)例。通過6個實(shí)例介紹了Embedding及相關(guān)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，包括如何使用Embedding提升傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)性，如何把Embedding技術(shù)應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中，如何使用Embedding技術(shù)提升NLP模型的性能等。

吳茂貴 王紅星 ·人工智能 ·11.3萬字

來，主動和chatGPT交朋友吧！
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來，主動和chatGPT交朋友吧！

人工智能的新紀(jì)元！——7天和chatGPT的對話實(shí)錄；42個工作和生活的應(yīng)用場景；AI與人類思維的強(qiáng)力碰撞；讓你充分了解AI正在改變什么，它能為你做什么。機(jī)器和人、虛擬世界和真實(shí)世界、現(xiàn)在與未來，這些邊界正在以我們無法預(yù)計的速度被各個擊破！

吳玲偉 GPT-4.0 ·人工智能 ·9.4萬字

簡易機(jī)器人制作入門
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簡易機(jī)器人制作入門

本書中所有的機(jī)器人都是以PVC為主要材料制作的，是“低成本、易實(shí)現(xiàn)”的一項機(jī)器人DIY活動。這本教程適用于初學(xué)的小創(chuàng)客，書中詳細(xì)介紹了制作PVC機(jī)器人的基本過程，還有各類機(jī)器人獨(dú)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(chuàng)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(jī)器人的制作。

張海濤 蘭海越 ·人工智能 ·4.6萬字

企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕：深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)+Alluxio解密
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企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕：深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)+Alluxio解密

《企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕：深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)+Alluxio解密》分為盤古人工智能框架開發(fā)專題篇、機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)篇、分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，分別對人工智能開發(fā)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)案例及Alluxio系統(tǒng)進(jìn)行透徹解析。盤古人工智能框架開發(fā)專題篇，通過代碼講解多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計算及可視化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和特征歸一化等內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)篇，選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最具代表性的經(jīng)典案例，透徹講解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)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(jī)森林回歸等回歸算法，邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機(jī)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(guān)聯(lián)分析算法，并對回歸模型、分類模型進(jìn)行性能評估。分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，詳細(xì)講解Alluxio架構(gòu)、部署、底層存儲及計算應(yīng)用、基本用法、運(yùn)行維護(hù)等內(nèi)容。

王家林 段智華編著 ·人工智能 ·19.9萬字

大語言模型：原理、應(yīng)用與優(yōu)化
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大語言模型：原理、應(yīng)用與優(yōu)化

這是一本從工程化角度講解大語言模型的核心技術(shù)、構(gòu)建方法與前沿應(yīng)用的著作。首先從語言模型的原理和大模型的基礎(chǔ)構(gòu)件入手，詳細(xì)梳理了大模型技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，深入探討了大模型預(yù)訓(xùn)練與對齊的方法；然后闡明了大模型訓(xùn)練中的算法設(shè)計、數(shù)據(jù)處理和分布式訓(xùn)練的核心原理，展示了這一系統(tǒng)性工程的復(fù)雜性與實(shí)現(xiàn)路徑。除了基座模型的訓(xùn)練方案，本書還涵蓋了大模型在各領(lǐng)域的落地應(yīng)用方法，包括低參數(shù)量微調(diào)、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(chǎn)力和創(chuàng)造性任務(wù)中的卓越性能和創(chuàng)新潛力。此外，書中進(jìn)一步介紹了大模型優(yōu)化的高級話題和前沿技術(shù)，如模型小型化、推理能力和多模態(tài)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(fā)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(lǐng)域的研究員、工程師，還是對前沿技術(shù)充滿好奇的讀者，本書都將是您了解和掌握大模型技術(shù)的必備指南。

蘇之陽 王錦鵬 姜迪 宋元峰 ·人工智能 ·12.1萬字

面向中國制造2025的智造觀
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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(shù)架構(gòu)：提出實(shí)現(xiàn)智能制造的四部曲，即流程精益化、適應(yīng)自動化、系統(tǒng)數(shù)字化以及信息云端化；分析產(chǎn)品生命周期管理導(dǎo)向的生產(chǎn)制造模式及實(shí)現(xiàn)方法，包括大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)自動控制網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用、數(shù)字化與信息技術(shù)的深度融合。

杜品圣 顧建黨 ·人工智能 ·12.2萬字

人工智能算法Python案例實(shí)戰(zhàn)
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人工智能算法Python案例實(shí)戰(zhàn)

本書從概念和數(shù)學(xué)原理上對人工智能所涉及的數(shù)據(jù)處理常用算法、圖像識別、語音識別、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)幾個主要方面進(jìn)行了闡述，并以Python為主要工具進(jìn)行了相應(yīng)的編程實(shí)踐，以使讀者對人工智能相關(guān)技術(shù)有更直觀和深入的理解。此外，本書也用幾個獨(dú)立的章節(jié)從原理和實(shí)踐上介紹了量子計算、區(qū)塊鏈技術(shù)、并行計算、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等與人工智能密切相關(guān)的前沿技術(shù)。本書適合對人工智能領(lǐng)域感興趣并有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的相關(guān)人員閱讀，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。

呂鑒濤編著 ·人工智能 ·18.4萬字

智能控制：理論基礎(chǔ)、算法設(shè)計與應(yīng)用
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智能控制：理論基礎(chǔ)、算法設(shè)計與應(yīng)用

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應(yīng)用。全書共分17章，主要內(nèi)容為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、智能優(yōu)化算法及其應(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仿真實(shí)例和MATLAB仿真程序，并配有一定數(shù)量的習(xí)題和上機(jī)操作題，可作為高等院校工業(yè)自動化、計算機(jī)應(yīng)用、電子工程等專業(yè)的高年級本科生和碩士研究生的教材，也適合從事工業(yè)自動化領(lǐng)域的工程技術(shù)人員閱讀和參考。

劉金琨 ·人工智能 ·9.6萬字

擁抱AIGC
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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(shù)和工具，幫助你了解如何訓(xùn)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(guān)工作的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力；隨后介紹如何通過改進(jìn)提示設(shè)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(guān)概念，以及如何通過有效的提示設(shè)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(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)級應(yīng)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(wù)人士、數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件開發(fā)人員、營銷人員和科研人員。

(美)瓦倫蒂娜·阿爾托 ·人工智能 ·7萬字

會話式AI：自然語言處理與人機(jī)交互
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會話式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，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）。

杜振東 涂銘 ·人工智能 ·13.4萬字

超有趣的GPT：AI公子逆襲記
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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(xué)習(xí)的幽默故事。本書討論了AI與人類學(xué)習(xí)的相似性，結(jié)合AI公子的學(xué)習(xí)過程講述ChatGPT核心技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)。本書適合對ChatGPT感興趣的人員閱讀。

袁雪 徐溪遙 ·人工智能 ·2.9萬字

樹莓派4與人工智能實(shí)戰(zhàn)項目
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樹莓派4與人工智能實(shí)戰(zhàn)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(chǔ)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(diào)制等偏硬件操作的內(nèi)容；同時也為讀者準(zhǔn)備了一些樹莓派上常見的服務(wù)類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務(wù)器搭建的方法，常見數(shù)據(jù)庫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，例如利用TensorFlow實(shí)現(xiàn)對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實(shí)現(xiàn)換鼻子的實(shí)驗，帶領(lǐng)讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠?qū)崿F(xiàn)的一些應(yīng)用。本書為初學(xué)者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點(diǎn)，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(jīng)驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實(shí)驗，并順利入門樹莓派！

李偉斌編著 ·人工智能 ·7.6萬字

機(jī)器崛起前傳：自我意識與人類智慧的開端
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機(jī)器崛起前傳：自我意識與人類智慧的開端

這是一場關(guān)于人類認(rèn)知的再發(fā)現(xiàn)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?yōu)楹文苷驹谥悄艿捻敹耍蔀槿f物之靈？千百萬年前，恐龍作為地球的霸主，為什么沒有產(chǎn)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(xué)中的奇異現(xiàn)象到心靈哲學(xué)中的意向性，從自然科學(xué)的起源到現(xiàn)代科技的前沿綜述，本書從歷史上的諸多謎題出發(fā)，沿著自然科學(xué)的思維脈絡(luò)，會通陸王心學(xué)與心靈哲學(xué)，對自我意識和人類認(rèn)知的起源與進(jìn)化進(jìn)行梳理和解讀，并將其建構(gòu)為觸覺大腦假說和認(rèn)知坎陷三大定律。我們生活的時代正處于機(jī)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(tǒng)一的認(rèn)知框架，為開辟出新的知識體系提供堅實(shí)的基礎(chǔ)。

蔡恒進(jìn) 蔡天琪 張文蔚 汪愷 ·人工智能 ·14.5萬字

推薦系統(tǒng)技術(shù)原理與實(shí)踐
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推薦系統(tǒng)技術(shù)原理與實(shí)踐

本書系統(tǒng)介紹推薦系統(tǒng)的技術(shù)理論和實(shí)踐。首先介紹推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識；然后介紹推薦系統(tǒng)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型；接著重點(diǎn)介紹推薦系統(tǒng)的4層級聯(lián)架構(gòu)，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互聯(lián)網(wǎng)公司在4層級聯(lián)架構(gòu)中的模型設(shè)計和實(shí)現(xiàn)原理；緊接其后介紹多目標(biāo)排序在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，具體介紹阿里巴巴、谷歌等大型互聯(lián)網(wǎng)公司的實(shí)踐；最后從不同角度審視推薦系統(tǒng)，介紹公平性問題、知識蒸餾、冷啟動等各種前沿實(shí)踐。本書基于一線研發(fā)人員的視角向讀者分享推薦系統(tǒng)的實(shí)踐經(jīng)驗，所有模型結(jié)構(gòu)和前沿實(shí)踐都在業(yè)務(wù)場景中落地。本書適合推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的從業(yè)者、高?？蒲腥藛T、高校計算機(jī)專業(yè)學(xué)生，以及對推薦系統(tǒng)感興趣的產(chǎn)品研發(fā)人員和運(yùn)營人員閱讀。

文亮 ·人工智能 ·12.9萬字

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