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現在，AI與多模態技術快速發展，高效創作優質視覺內容已成為核心競爭力，OpenAI推出的GPT-4o為此提供了全新解決方案。本書系統整合一線實戰經驗，詳細講解GPT-4o從基礎操作到多領域應用的108個實戰案例、50種繪畫風格及6大商業變現路徑，并提供全面、詳盡的提示詞模板與示例，還講解如何結合DeepSeek優化提示詞，可幫助讀者縮短創作周期，實現“懶人直出”。本書總計7章。第1章講解GPT-4o使用須知，包括其特性解讀、中英文界面切換方法、提示詞生成及圖像細節重繪方法、如何減少中文亂碼，等等。第2～5章深入講解GPT-4o在創意玩法、教育培訓、商業應用、設計創作這四大核心領域的創新應用。第6章系統整理GPT-4o的50種常用繪畫風格。第7章完整演示AI視頻創作的流程，從主題確定到分鏡腳本生成，再到視頻片段生成，并最終完成視頻剪輯，可幫助讀者熟悉專業級的AI視頻創作方法。

·4.2萬字

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機器人傳感器

機器人傳感器是實現機器人及自身與外部環境進行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機器人對其自身及周圍環境進行檢測，并對檢測結果進行處理、分析、決策，然后選擇合適的運動。本書按傳感器基礎篇、機器人傳感器篇進行編排，全書共7章，前后呼應，循序漸進，由常用傳感器到機器人傳感器應用，逐步介紹了傳感器的基礎知識與檢測技術、常用傳感器、智能傳感器、機器人常用傳感器、工業機器人常用傳感器、移動機器人常用傳感器、機器人多傳感器信息融合等內容。

·14.1萬字

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自然語言處理：基于預訓練模型的方法

自然語言處理被譽為“人工智能皇冠上的明珠”。深度學習等技術的引入為自然語言處理技術帶來了一場革命，尤其是近年來出現的基于預訓練模型的方法，已成為研究自然語言處理的新范式。本書在介紹自然語言處理、深度學習等基本概念的基礎上，重點介紹新的基于預訓練模型的自然語言處理技術。本書包括基礎知識、預訓練詞向量和預訓練模型三大部分：基礎知識部分介紹自然語言處理和深度學習的基礎知識和基本工具；預訓練詞向量部分介紹靜態詞向量和動態詞向量的預訓練方法及應用；預訓練模型部分介紹幾種典型的預訓練語言模型及應用，以及預訓練模型的最新進展。除了理論知識，本書還有針對性地結合具體案例提供相應的PyTorch代碼實現，不僅能讓讀者對理論有更深刻的理解，還能快速地實現自然語言處理模型，達到理論和實踐的統一。本書既適合具有一定機器學習基礎的高等院校學生、研究機構的研究者，以及希望深入研究自然語言處理算法的計算機工程師閱讀，也適合對人工智能、深度學習和自然語言處理感興趣的學生和希望進入人工智能應用領域的研究者參考。

·13.8萬字

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AIGC革命：Web 3.0時代的新一輪科技浪潮

本書立足于AIGC技術前沿與發展趨勢，全面闡述了AIGC的概念內涵、底層技術與應用場景，詳細梳理全球科技巨頭在AIGC領域的戰略布局，并輔之以大量生動有趣的案例，深度剖析AIGC在各行業領域的應用場景，旨在引導讀者真切感受AIGC革命浪潮蘊含的商業創造力。全書分為五個部分，共18章。第一部分主要厘清AIGC技術的起源與演變，闡述席卷全球的AIGC背后的技術架構以及AIGC的應用場景；第二部分重點剖析AIGC產業現狀與生態圖譜，以及AIGC產業的發展機遇、挑戰與未來趨勢；第三部分著重闡述AIGC技術在內容、電商、營銷、建筑等領域的商業化應用，以幫助讀者理解AIGC對人類經濟社會發展產生的深遠影響；第四部分重點介紹AIGC領域的現象級產品——ChatGPT背后的工作原理與核心技術，并詳細闡述ChatGPT在教育、金融領域的典型應用；第五部分主要探討AIGC與元宇宙的融合共生關系，AIGC作為元宇宙重要的技術基礎設施，在內容生成與游戲開發領域的應用將進一步推動元宇宙的落地實踐。

·11.4萬字

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PyTorch 2.0深度學習從零開始學

PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的WordEmbedding、基于循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強化學習實戰、基于MFCC的語音喚醒實戰、基于PyTorch的人臉識別實戰。

·11.3萬字

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樂高創意機器人教程（初級上冊 6-12歲）

本書為青少年機器人創新教育課程教材，以樂高機器人套件為教具，主要圍繞機械結構展開，給孩子最初的科學創新啟蒙教育。主要內容包括認識機器人、奇妙的結構、機器人與結構、蹺蹺板、一起釣魚、神奇的天平、秤、重力傳送帶、滑梯與小車、極速傳動、看誰跑得快、加速風車、迷你起重機、小小龍門吊、風力磨坊，全書共15課。本書適用于小學（6~12歲）機器人創新教育，也適用于社會上機器人創新教育培訓機構選用，更可以作為廣大家長朋友在家給孩子進行創新教育的指導用書。

·1.8萬字

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焊接機器人基本操作及應用

本教材內容針對于松下機器人YA-1NC/YA—1PC/YA—1QC/YA—1RC/YA—1SC系列(機器人本體：VR2/TA/TB、控制裝置：WG/G2/GXP)，圍繞著從認識到熟練操作機器人為目的，結合CO2/MAG弧焊機器人的應用這一主題，通過各類圖片、圖表等資料，對機器人的基本概況、編程方法與焊接應用進行了較為全面的講解。

·6.6萬字

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智能RPA實戰

本書從RPA一詞的概念講起，循序漸進地介紹了企業級智能RPA實踐要點，內容全面、結構合理，附有大量的圖表輔助說明，相信無論是RPA入門級讀者還是專業人士，均可在閱讀本書的過程中獲得啟發。本書內容系統全面，智能RPA的概念、技術結構和應用案例盡在其中。注重實戰是本書的另一特點，作者不僅以大量篇幅介紹了各個細分行業中的真實案例，還提供了重復可用的方法論工具。

·14.4萬字

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深度學習：核心技術、工具與案例解析

本書由微軟亞洲研究院的資深AI工程師撰寫，是一本面向初學者的、以實戰為導向的深度學習指南。本書首先詳細講解了深度學習的知識體系、核心概念、模型與算法、工具和庫（TensorFlow等）等全棧技術知識，然后以案例的形式講解了如何將這些知識應用到計算機視覺、自然語言處理、語音識別、對話機器人、人臉識別、自動駕駛領域。

·9.6萬字

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TensorFlow知識圖譜實戰

大數據時代的到來，為人工智能的飛速發展帶來前所未有的數據紅利。在大數據的“喂養”下，大量知識不斷涌現，如何有效地發掘這些知識呢？知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構建知識圖譜的入門教程，引導讀者掌握基于深度學習的知識圖譜構建概念、理論和方法。本書分為13章：第1章從搭建環境開始，包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安裝，并通過一個知識圖譜的例子引導讀者開始學習；第2~4章介紹TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，學習使用原生API處理數據的方法；第6~8章是實戰準備部分，介紹ResNet模型、詞嵌入（wordembedding）模型、情感分類；第9~10章在“注意力模型”基礎上搭建了“編碼器模型”；第11~13章搭建了知識圖譜聯合抽取模型，利用本書所學知識實戰知識圖譜的搭建過程和性能提升方案。本書內容詳盡、示例豐富，適合作為知識圖譜和深度學習讀者的參考書，同時也適合開設人工智能專業的大中專院校師生閱讀，還可作為高等院校計算機及相關專業教材使用。

·9.9萬字

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ROS與ROS2開發指南

本書是學習ROS的實用化書籍。從對機器人的介紹開始，由淺入深依次講解ROS依賴的Linux系統、常用的高級編程語言Python、ROS環境和機器人編程開發實訓等內容。在學習ROS開發過程中，本書在實戰篇加入了SLAM建圖、視覺跟隨和物聯網控制等前沿知識的介紹，使讀者在學習編程技能的同時，能夠更加深入地理解最新的機器人控制理論。為了發揮ROS與ROS2各自的優勢，本書提出了ROS與ROS2混合編程方法，并給出了翔實的實踐案例。本書可供從事無人駕駛和移動機器人研究的科研工作者、高校教師及相關專業學生使用。

·7.6萬字

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AIGC驅動工業智能設備：系統設計與行業實踐

（1）AI與AIGC基礎知識：從基礎入手，深入講解AI技術的基本概念和原理。通過通俗易懂的講解和示例，幫助讀者建立堅實的理論基礎，為后續章節的深入學習打下良好基礎。（2）智能設備上的AIGC系統設計：詳細介紹AIGC技術在實際應用過程中的各種功能設計和實現方法。內容涵蓋算法選擇、模型訓練、系統集成等各個環節，通過豐富的技術細節和設計策略，幫助讀者全面掌握AIGC技術的應用要點。（3）AIGC關鍵工業領域的應用：深入剖析具體的案例，展示AIGC技術在不同工業領域中的實際應用。通過分析成功應用案例中的挑戰和解決方案，提供實戰經驗，便于讀者在實際工作中更好地應用AIGC技術。

·18萬字

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深度學習計算機視覺實戰

本書是一本看懂計算機視覺的實戰指南，使用理論與實踐相結合的思想，真正一站式搞定理論學習、算法開發到模型部署上線。全書內容共分為四個部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學習和計算機視覺基礎，如計算機視覺領域的經典網絡和常見的目標檢測算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識，結合應用案例，對知識點進行分析說明；第三部分包括第7～11章，主要講解計算機視覺中的實戰項目，對實現細節做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基于TensorFlowLite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺都有對應的支持與優化加速方案，方便讀者使用。本書中的上百個知識點與50多個案例都是作者工程應用中的經驗總結，每章末尾均有“進階必備”，給讀者提供更多的拓展知識。本書適合計算機視覺的初學者、計算機視覺算法開發人員、對深度學習有興趣的用戶或者亟須工程落地使用的用戶，也適合作為高校相關專業的學生教材使用。

·7.6萬字

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人工智能：模式識別

本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領域研究的熱點問題，系統闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學習、稀疏表示、低秩模型、深度學習等方面的研究進展和相關代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機及相關專業研究生或高年級本科生閱讀，也可供對模式識別感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀和參考。

·14.7萬字

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基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究

本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰：深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義，闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀，分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等；第2章主要對圖神經網絡進行概要論述，包括基礎的理論、典型的模型方法及應用；第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型；第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題，提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型；第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型；第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題，提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型；第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

·8.1萬字

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人工智能應用基礎

本書首先從人工智能的定義講起，就人工智能的早期歷史、思維和智能的內涵、新千年人工智能的發展進行了簡要論述。第二部分詳細講述了人工智能中的知識表示、機器學習、神經網絡與深度學習、智能語音技術、計算機視覺、自然語言處理和知識圖譜技術等基礎知識，并通過人工智能在醫療、交通、生活、金融、零售、安防中的經典的成功應用案例讓讀者更好的了解人工智能技術的發展和我們生活的關切度。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生就業和創業前景和機遇，幫助大學生應對人工智能背景下的職業規劃。形成一個融理論教學、科學訓練、創新實踐為一體的過程化的人工智能課程體系和協同培養機制，使所培養的人才在基礎知識、專業知識、實踐能力、創新能力、倫理道德以及科學與職業素質等方面得到全面均衡的發展。

·18.2萬字

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華為MindSpore深度學習框架應用開發實戰

全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學習的基礎理論、MindSpore總體架構和編程基礎。第二部分由第3～8章組成，介紹MindSpore框架各子系統的具體情況，包括數據處理、算子、神經網絡模型開發、數據可視化組件MindInsight、推理、以及移動端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章組成，介紹使用MindSpore框架開發和訓練的經典深度學習模型實例。本書既可以作為深度學習相關方向學生的專業用書，又可以作為相關科研人員和開發人員的參考用書。

·13萬字

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AI時代程序員開發之道：ChatGPT讓程序員插上翅膀

本書從介紹“ChatGPT第一次接觸”開始，分析如何使用該工具來提高開發效率和質量。書中每一章都涵蓋了ChatGPT的不同應用場景，從編寫各種文檔，到輔助進行需求分析和系統設計，以及數據庫設計和開發高質量代碼等均有講解。還介紹了如何使用ChatGPT輔助進行系統測試以及任務管理，并對源代碼底層邏輯進行了分析。

·8.8萬字

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深度學習與深度合成

以深度學習為代表的人工智能技術正改變著世界，并且已經步入到人們的日常生活之中。深度合成作為一種人工智能內容合成技術，在2017年引起人們關注。隨著技術的發展，深度合成技術已經衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成和文本生成等多種技術，能夠應用于新聞傳媒、影視制作、娛樂、教育和電子商務等諸多領域。本書面向對深度學習技術感興趣的初學者，內容側重于深度學習和深度合成的基礎知識和實現方法。為了讓盡可能多的讀者通過本書了解深度學習和深度合成，書中沒有使用過多的數學公式，而是從實踐角度介紹深度學習的基本知識，給出了人工神經網絡、深度合成技術以及深度學習系統的實現方法，書中附有的大量關鍵程序代碼力圖幫助讀者結合實踐操作快速入門。

·8.5萬字

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ChatGPT漫談

本書深度探討了構建和訓練ChatGPT模型涉及的核心技術，以及ChatGPT在各種實際應用中的作用。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，詳細闡述了機器學習的歷史演變與各種學習范式，同時也揭示了在人工智能生成內容（AIGC）領域下，圖像處理和自然語言處理技術的歷史發展趨勢；接下來，對ChatGPT的運行機制和關鍵算法進行深度解析，包括大規模模型結構、上下文學習、強化學習、涌現機制等，引導讀者深刻理解ChatGPT的本質和相應算法原理；最后，從應用角度出發，展示了ChatGPT在推動生產力變革方面的潛力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫療等行業的影響和未來前景。閱讀本書后，讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務不同層次的讀者。對于初學者，它可作為一部理解深度學習技術的入門教材；對于從事自然語言處理研究、應用實踐的科研人員和工程技術人員，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域從業的人士，本書同樣有著重要的參考價值。

·10.8萬字

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