大满贯dmg188

本書是一本理論扎實，同時聯(lián)系實際應(yīng)用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分6章。第1章從潛結(jié)果框架和結(jié)構(gòu)因果模型出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)文獻中出現(xiàn)的一些重要的基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機器學(xué)習(xí)如何提高機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對全書的一個總結(jié)和對未來的展望。本書對結(jié)合因果推斷和機器學(xué)習(xí)的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學(xué)習(xí)的理解。

·14.3萬字

會員

ChatGPT漫談

本書深度探討了構(gòu)建和訓(xùn)練ChatGPT模型涉及的核心技術(shù)，以及ChatGPT在各種實際應(yīng)用中的作用。全書精心劃分為三部分，其中第1章為第1部分，第2章為第2部分，第3章和第4章為第3部分。首先，詳細闡述了機器學(xué)習(xí)的歷史演變與各種學(xué)習(xí)范式，同時也揭示了在人工智能生成內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域下，圖像處理和自然語言處理技術(shù)的歷史發(fā)展趨勢；接下來，對ChatGPT的運行機制和關(guān)鍵算法進行深度解析，包括大規(guī)模模型結(jié)構(gòu)、上下文學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、涌現(xiàn)機制等，引導(dǎo)讀者深刻理解ChatGPT的本質(zhì)和相應(yīng)算法原理；最后，從應(yīng)用角度出發(fā)，展示了ChatGPT在推動生產(chǎn)力變革方面的潛力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫(yī)療等行業(yè)的影響和未來前景。閱讀本書后，讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務(wù)不同層次的讀者。對于初學(xué)者，它可作為一部理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的入門教材；對于從事自然語言處理研究、應(yīng)用實踐的科研人員和工程技術(shù)人員，它提供了深度的理論洞見和實踐參考；對于那些在文本工作領(lǐng)域從業(yè)的人士，本書同樣有著重要的參考價值。

·10.8萬字

會員

智能優(yōu)化算法：基于生物行為模型的案例分析與設(shè)計

本書從生物建模機理、算法設(shè)計和工程應(yīng)用層面針對典型的生物覓食行為啟發(fā)式計算方法進行研究，取得了具有創(chuàng)新性和應(yīng)用價值的成果，所提出的改進策略和優(yōu)化方法對于拓展相關(guān)領(lǐng)域的研究、指導(dǎo)實際應(yīng)用都將具有一定的借鑒意義，可為從事相關(guān)智能優(yōu)化方法研究的科研工作者提供可借鑒的理論指導(dǎo)。

·3.6萬字

會員

顛覆：AI時代的企業(yè)管理方式大變革

隨著人工智能越來越快地滲透商業(yè)世界，管理和商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力應(yīng)該如何做出改變？作者重點關(guān)注技術(shù)革命帶來的管理和商業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力的變化。本書是一部跨學(xué)科作品，各章節(jié)的作者均為決策理論、人工智能、組織理論、公司戰(zhàn)略和治理等方向的專家學(xué)者，他們聚焦人工智能對管理和領(lǐng)導(dǎo)力的具體影響，以及如何在人工智能的大背景下對組織進行管理。本書還是一部綜合、全面的作品，內(nèi)容不僅包括如何更有效地使用人工智能工具，如何更好地對大數(shù)據(jù)進行分析，還包括企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人將如何在新背景下做出決策及激勵員工共同實現(xiàn)公司的目標(biāo)。

·15.4萬字

會員

精通ROS機器人編程（原書第3版）

本書提供了實用且易于理解的示例，對ROS機器人編程的高級概念進行了全面的介紹。本書首先介紹用ROS進行機器人編程所需的基本概念和ROS框架，討論了如何用運動規(guī)劃庫和ROS導(dǎo)航棧對機器人進行仿真和交互，還討論了ROS插件、控制器和節(jié)點、各種ROS接口（如何把I/O開發(fā)板、傳感器和執(zhí)行器等與ROS連接起來），以及如何用ROS和ROS-Industrial對復(fù)雜機器人進行仿真。最后，本書介紹了ROS的故障排除和最佳實踐。

·15.5萬字

會員

機器學(xué)習(xí)中的加速一階優(yōu)化算法

機器學(xué)習(xí)是關(guān)于從數(shù)據(jù)中建立預(yù)測或描述模型，以提升機器解決問題能力的學(xué)科。在建立模型后，需要采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法來求解模型的參數(shù)，因此優(yōu)化算法是機器學(xué)習(xí)的重要組成部分。但是傳統(tǒng)的優(yōu)化算法并不完全適用于機器學(xué)習(xí)，因為通常來說機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)維度很高或涉及的樣本數(shù)巨大，這使得一階優(yōu)化算法在機器學(xué)習(xí)中占據(jù)主流地位。本書概述了機器學(xué)習(xí)中加速一階優(yōu)化算法的新進展。書中介紹了各種情形下的加速一階優(yōu)化算法，包括確定性和隨機性的算法、同步和異步的算法，以求解帶約束的問題和無約束的問題、凸問題和非凸問題，對算法思想進行了深入的解讀，并對其收斂速度提供了詳細的證明。本書面向的讀者對象是機器學(xué)習(xí)和優(yōu)化領(lǐng)域的研究人員，包括人工智能、信號處理及應(yīng)用數(shù)學(xué)特別是計算數(shù)學(xué)專業(yè)高年級本科生、研究生，以及從事人工智能、信號處理領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)的工程師。

·6.9萬字

會員

人工智能初學(xué)者指南

“達人迷”圖書是暢銷歐美近30年的經(jīng)典書系，得到了億萬初學(xué)者的認可。本書秉承了“達人迷”系列圖書一貫的優(yōu)點，既簡潔易懂又能夠廣泛地帶領(lǐng)讀者了解并學(xué)習(xí)到人工智能相關(guān)的知識要點。2017年被稱為“AI應(yīng)用的元年”，這意味著人工智能正在迎來技術(shù)的革命，同時也在吸引著越來越多的人才進入。如何緊跟時代的步伐，跨入AI新紀元，變得愈加重要。本書由淺入深地帶領(lǐng)讀者揭開人工智能神秘的面紗，涉及算法、軟硬件、自動化、AI醫(yī)療、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、機器人、無人機、自動駕駛汽車、AI寒冬、太空中的AI等熱點話題，同時以事實依據(jù)破除AI炒作，幫你清楚地認知真實的人工智能。本書內(nèi)容深入淺出，適合人工智能初學(xué)者、對人工智能感興趣的讀者、普通高校學(xué)生以及想要在該領(lǐng)域投資或想轉(zhuǎn)行進入人工智能領(lǐng)域的讀者閱讀。

·17.7萬字

會員

你好啊，人工智能：你的第一本前沿科技啟蒙書

百頁圖文，縱覽AI半個多世紀的發(fā)展史，介紹AI事業(yè)在算力基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、機器人工程等領(lǐng)域的發(fā)展，介紹并展望了AI的應(yīng)用對職場、金融業(yè)、社會生活、醫(yī)療健康等眾多方面的影響，并和讀者一起思考：人與機器的交互，會帶來何種未來？

·3.2萬字

會員

EV3機器人之快樂搭建

本書是北京市教委“高校支持北京市小學(xué)教育特色發(fā)展項目”（簡稱“高參小”）工作中，結(jié)合小學(xué)特色項目打造過程中的實際需要和低年級小學(xué)生的特點而編寫的機器人搭建類教材。書中內(nèi)容從生活中的實例出發(fā)，以培養(yǎng)學(xué)生的科學(xué)素養(yǎng)和動手創(chuàng)新能力為目標(biāo)，以實踐項目的形式，通過機器人實例和搭建配圖，闡述機器人結(jié)構(gòu)原理、構(gòu)建并進行一體化設(shè)計，講解初級機器人的機械結(jié)構(gòu)搭建，引導(dǎo)學(xué)生去想象和思考，為學(xué)生將來構(gòu)建出自己的機器人奠定基礎(chǔ)。本書可以作為小學(xué)低年級的機器人教材，也可以作為小學(xué)機器人愛好者的啟蒙讀本，還可以作為家長指導(dǎo)孩子搭建機器人的參考用書。

·2.9萬字

會員

聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)及實戰(zhàn)

本書針對產(chǎn)業(yè)界在智能化過程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問題，詳細地闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何幫助企業(yè)引入更多數(shù)據(jù)、提升機器學(xué)習(xí)模型效果。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一般分布在不同的位置，受隱私保護法規(guī)限制不能共享，形成了“數(shù)據(jù)孤島”。聯(lián)邦學(xué)習(xí)像“數(shù)據(jù)孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時變量，既能實現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的原理和實戰(zhàn)經(jīng)驗，主要內(nèi)容包括隱私保護、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識，聯(lián)邦求交、聯(lián)邦特征工程算法，三種常見的聯(lián)邦形式，以及工程架構(gòu)、產(chǎn)業(yè)案例、數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價等。

·18.5萬字

會員

人工智能：人臉識別與搜索

人臉識別是當(dāng)今的熱門應(yīng)用領(lǐng)域和研發(fā)方向，在安防、金融、公共服務(wù)等領(lǐng)域具有十分廣泛的應(yīng)用。本書全面、系統(tǒng)地介紹“刷臉”背后的技術(shù)，包括人臉檢測、人臉識別、人臉關(guān)鍵點定位、人臉檢索相關(guān)的算法和實現(xiàn)技術(shù)。另外，本書還囊括了前沿的、基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)（2014—2020年）。本書講解的算法具有前沿性和實用性。通過本書學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)人員能夠在3～5個月內(nèi)系統(tǒng)地了解、掌握人臉檢測、人臉識別、人臉關(guān)鍵點定位、人臉檢索的算法原理與實戰(zhàn)技術(shù)。

·7.9萬字

會員

人工智能數(shù)據(jù)處理

本書是大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)教材。從介紹基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)采集開始，關(guān)注數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)的可視化、數(shù)據(jù)的標(biāo)注，以及大數(shù)據(jù)的相關(guān)應(yīng)用等大數(shù)據(jù)的處理知識。其中，既包括文本或數(shù)值相關(guān)數(shù)據(jù)的處理，也包括對圖片這樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的梳理。知識內(nèi)容涵蓋面較為廣泛。本書以項目制的方式編寫，淺顯易懂，可以讓沒有相關(guān)經(jīng)驗的讀者，比如高職高專的人工智能相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，在短時間內(nèi)了解人工智能數(shù)據(jù)處理相關(guān)知識，并在各自的領(lǐng)域提高工作效率和產(chǎn)出。

·5.8萬字

會員

人工智能簡明知識讀本

人工智能技術(shù)正在徹底改變?nèi)祟惖恼J知，重建人機相互協(xié)作的關(guān)系。史無前例的自動駕駛正在重構(gòu)我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術(shù)也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術(shù)領(lǐng)域進行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?

·9.4萬字

會員

人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)

本書分為兩個部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數(shù)據(jù)的本體論、機器學(xué)習(xí)的基本理論等內(nèi)容，為具體場景、算法的實踐奠定了基礎(chǔ)。讀者可以了解到，在工程實踐中，對大數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)化方式與人類學(xué)習(xí)知識并將其轉(zhuǎn)化為實踐的過程是多么相似。在對機器學(xué)習(xí)的介紹中，會對其數(shù)學(xué)原理、訓(xùn)練過程做基本的講解，并輔以代碼幫助讀者了解真實場景中技術(shù)工具的使用。第6章到第12章提供了多個不同的用例，章節(jié)之間彼此獨立，介紹了如何用人工智能技術(shù)（自然語言處理、模糊系統(tǒng)、遺傳編程、群體智能、強化學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、認知計算）實現(xiàn)大數(shù)據(jù)自動化解決方案。如果讀者對Java編程語言、分布式計算框架、各種機器學(xué)習(xí)算法有一定的了解，那么本書可以幫助你建立一個全局觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。如果讀者對上述知識一無所知，但是對大數(shù)據(jù)人工智能的技術(shù)、業(yè)務(wù)非常感興趣，那么可以通過本書獲得從零到一的認知提升。

·13.3萬字

會員

代數(shù)大腦：揭秘智能背后的邏輯

本書英文版出版至今已近20年，但關(guān)于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認為大腦是類似于計算機的加工符號的機器）與聯(lián)結(jié)主義（認為大腦是并行運轉(zhuǎn)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯(lián)結(jié)主義模型和符號加工模型在計算方面的優(yōu)勢和劣勢，關(guān)注不同聯(lián)結(jié)主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設(shè)之間的關(guān)系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點在今天依然頻繁成為學(xué)術(shù)討論的焦點，并為認知科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的未來研究指明了可能的方向。

·12.3萬字

會員

云計算安全：機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實踐

本書既有理論研究，又有實踐探討，共分為6章，講解了云計算安全中人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實踐。第1章從概念、發(fā)展、標(biāo)準等角度宏觀地介紹了云計算安全；第2章從云計算安全需求的角度闡釋云計算安全的核心目標(biāo)、公有云場景下的安全需求和私有云場景下的安全需求；第3章全面、系統(tǒng)地介紹了公有云安全技術(shù)體系和私有云安全技術(shù)體系；第4章詳細介紹了人工智能技術(shù)在云計算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實踐；第5章詳細介紹了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實踐；第6章介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合應(yīng)用，提出云數(shù)據(jù)中心安全防護框架，并詳細介紹了云數(shù)據(jù)中心安全態(tài)勢感知系統(tǒng)。本書是人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實踐參考書，適用于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、云計算、網(wǎng)絡(luò)信息安全相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人員。

·17.4萬字

會員

AI重塑演講力：ChatGPT 10倍提升演講寫作與表達

本書結(jié)合了作者多年演講表達的培訓(xùn)經(jīng)驗和體系化的課程內(nèi)容，并在每個知識點和章節(jié)中都融合了新的AI提示詞方法。不僅能讓讀者系統(tǒng)地掌握演講表達的體系化知識，逐步學(xué)習(xí)如何提出并表達各種問題，還能快速上手AI工具，極大地提高學(xué)習(xí)演講表達的效率，助力我們的工作和學(xué)習(xí)，提升競爭力。

·13.2萬字

會員

移動機器人自主控制

移動機器人自主控制不僅是機器人領(lǐng)域的重要問題，也是人工智能研究中的熱點課題之一。本書首先系統(tǒng)介紹移動機器人的結(jié)構(gòu)和特點，以及移動機器人自主控制的關(guān)鍵技術(shù)等內(nèi)容；然后詳細研究人工智能理論與方法在移動機器人導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、機器人視覺、環(huán)境感知、同步定位與建圖、多機器人協(xié)作等方面的具體解決思路，并給出實驗結(jié)果和分析；最后介紹移動機器人自主控制的進展。

·16.7萬字

會員

人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)

本書首先從人工智能的定義講起，就人工智能的早期歷史、思維和智能的內(nèi)涵、新千年人工智能的發(fā)展進行了簡要論述。第二部分詳細講述了人工智能中的知識表示、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、智能語音技術(shù)、計算機視覺、自然語言處理和知識圖譜技術(shù)等基礎(chǔ)知識，并通過人工智能在醫(yī)療、交通、生活、金融、零售、安防中的經(jīng)典的成功應(yīng)用案例讓讀者更好的了解人工智能技術(shù)的發(fā)展和我們生活的關(guān)切度。最后對人工智能的未來進行了展望，提出人工智能背景時代下大學(xué)生就業(yè)和創(chuàng)業(yè)前景和機遇，幫助大學(xué)生應(yīng)對人工智能背景下的職業(yè)規(guī)劃。形成一個融理論教學(xué)、科學(xué)訓(xùn)練、創(chuàng)新實踐為一體的過程化的人工智能課程體系和協(xié)同培養(yǎng)機制，使所培養(yǎng)的人才在基礎(chǔ)知識、專業(yè)知識、實踐能力、創(chuàng)新能力、倫理道德以及科學(xué)與職業(yè)素質(zhì)等方面得到全面均衡的發(fā)展。

·18.2萬字

會員

增強型分析：AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)決策與案例實踐

增強型分析是數(shù)據(jù)科學(xué)的未來，本書講解了如何通過前沿的大數(shù)據(jù)技術(shù)和AI技術(shù)實現(xiàn)智能的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策，即增強型分析。本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數(shù)據(jù)科學(xué)家，在大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域至少都有10年以上的工作經(jīng)驗，他們將各自多年來在“構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型，解決實際業(yè)務(wù)問題”方面積累的經(jīng)驗全部總結(jié)在了這本書中。全書的內(nèi)容由兩條主線貫穿：技術(shù)主線：一方面講解了預(yù)測模型、序列分析、預(yù)測分析、Prescriptive分析等前沿數(shù)據(jù)處理技術(shù)，一方面講解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技術(shù)如何為數(shù)據(jù)分析賦能。業(yè)務(wù)主線：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大時代背景下，如何通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)智慧營銷、智慧風(fēng)險管控，實現(xiàn)由初級的“主動營銷”到“被動營銷”，再到“全渠道協(xié)同營銷”等營銷手段的升級應(yīng)用。本書的重點聚焦在本質(zhì)內(nèi)容上，即數(shù)據(jù)處理、算法及模型、“模型洞見到業(yè)務(wù)決策”的分析等。

·11.9萬字

跳轉(zhuǎn)至頁

官术网_书友最值得收藏!

人工智能

分類

狀態(tài)

屬性

字數(shù)

更新時間

因果推斷與機器學(xué)習(xí)