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AI速成課：從AI編程到構(gòu)建智能軟件
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AI速成課：從AI編程到構(gòu)建智能軟件

本書從基礎(chǔ)知識入手，詳細講解通過強化學習和深度學習構(gòu)建AI系統(tǒng)所需的一切，并通過5個完整的項目實例，循序漸進展示如何使用最佳、最簡單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構(gòu)建智能軟件。具體內(nèi)容包括AI工具包、Python基礎(chǔ)、AI基礎(chǔ)技巧、你的第一個AI模型、銷售和廣告中的AI、Q學習、物流行業(yè)中的AI、人工大腦、自動駕駛車輛中的AI、商業(yè)中的AI、深度卷積Q學習、游戲中的AI。

(阿聯(lián)酋)赫德林·德·龐特維斯 ·人工智能 ·13萬字

機器學習：公式推導(dǎo)與代碼實現(xiàn)
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機器學習：公式推導(dǎo)與代碼實現(xiàn)

作為一門應(yīng)用型學科，機器學習植根于數(shù)學理論，落地于代碼實現(xiàn)。這就意味著，掌握公式推導(dǎo)和代碼編寫，方能更加深入地理解機器學習算法的內(nèi)在邏輯和運行機制。本書在對全部機器學習算法進行分類梳理的基礎(chǔ)之上，分別對監(jiān)督學習單模型、監(jiān)督學習集成模型、無監(jiān)督學習模型、概率模型四個大類共26個經(jīng)典算法進行了細致的公式推導(dǎo)和代碼實現(xiàn)，旨在幫助機器學習學習者和研究者完整地掌握算法細節(jié)、實現(xiàn)方法以及內(nèi)在邏輯。

魯偉編著 ·人工智能 ·12萬字

人工智能：人臉識別與搜索
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人工智能：人臉識別與搜索

人臉識別是當今的熱門應(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、基于深度學習的人臉識別技術(shù)（2014—2020年）。本書講解的算法具有前沿性和實用性。通過本書學習，學習人員能夠在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)。

張重生 ·人工智能 ·7.9萬字

自動駕駛算法與芯片設(shè)計
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自動駕駛算法與芯片設(shè)計

目前自動駕駛的一個發(fā)展趨勢就是智能化。隨著人工智能的飛速發(fā)展以及各種新型傳感器的涌現(xiàn)，汽車智能化形成趨勢，輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實現(xiàn)需要借助于攝像頭、雷達、激光雷達等新增的傳感器數(shù)據(jù)，其中視頻處理需要大量并行計算。然而，傳統(tǒng)CPU算力不足，而DSP擅長圖像處理，對于深度學習卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓(xùn)練，但它過于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來，認為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動駕駛的芯片設(shè)計為最終目標，來論述設(shè)計一個面向未來的自動駕駛SoC芯片的學術(shù)支撐和工程實踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動駕駛目前遇到的挑戰(zhàn)和研究方向。第2～6章重點講述環(huán)境感知以及規(guī)劃控制方面的算法設(shè)計；第7～10章重點講述深度學習模型的優(yōu)化和深度學習芯片的設(shè)計；第11章和第12章重點講述具有安全功能的自動駕駛軟件架構(gòu)設(shè)計；第13章介紹5G車聯(lián)網(wǎng)。

任建峰 蔣立源 余成文 ·人工智能 ·15.7萬字

機器人設(shè)計與制作
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機器人設(shè)計與制作

本書從機械本體、電路系統(tǒng)和控制系統(tǒng)三方面介紹如何設(shè)計與制作機器人。第一篇是為機器人筑起鋼鐵之軀。介紹了三維軟件UG的基本使用方法。詳細解說了如何設(shè)計機器人的機械本體，如何繪制出機器人的各個“骨骼”---零部件，最后利用軟件將它們進行整體裝配。第二篇是為機器人設(shè)計大腦，并注入血液和靈魂。講述電路板的繪制和軟件編程。通過對編程的學習，我們可以進行機器人的步態(tài)調(diào)節(jié)，可以讓它完成類似人類的前進、后退、拐彎、甚至翻跟頭的動作。第三篇締造你的戰(zhàn)斗英雄。是將前面繪制的各種圖在加工成零部件后進行實體組裝，使之能達到行走和翻滾動作的動力學要求，并進行基本的步態(tài)調(diào)試。最后還介紹了機器人的比賽規(guī)則，可以去和別人的機器人一決高低了。本書內(nèi)容貼合實際，簡單易懂，適合對機器人感興趣的硬件DIY愛好者、電子愛好者閱讀，也非常適合大中學生進行機器人設(shè)計、電子制作的實驗教學使用。

戴鳳智 劉波 岳遠里 ·人工智能 ·4.6萬字

情感分析進階
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情感分析進階

本書包括五個部分：第一部分介紹文本情感分析的研究背景、研究現(xiàn)狀和基礎(chǔ)技術(shù)；第二部分從內(nèi)容語義理解的角度出發(fā)，介紹基于隱式表達的諷刺檢測技術(shù)；第三部分從用戶個性化建模的角度出發(fā)，介紹多輪對話中的情緒分析技術(shù)；第四部分介紹小樣本場景下的立場檢測解決方案；第五部分介紹對抗攻擊場景下的情感分類防御技術(shù)。

林政 劉正宵 李江楠 ·人工智能 ·11.9萬字

人工智能：智能機器人
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人工智能：智能機器人

本書首先簡要介紹機器人和機器人學的概況，以及機器人學的數(shù)學基礎(chǔ)，然后分別詳細討論智能機器人體系結(jié)構(gòu)、智能機器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機器人控制、多機器人協(xié)同，以及智能機器人的HRI等內(nèi)容。

陸建峰 ·人工智能 ·12.8萬字

親密人機：AI浪潮下的生存美學與商業(yè)想象
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親密人機：AI浪潮下的生存美學與商業(yè)想象

“日日AI革命”的當下，我們試圖通過挖掘人機關(guān)系這一無法回避的周期命題，探討身處技術(shù)浪潮中的生活與商業(yè)范式躍遷？AI如何從根本上改變個體的生活方式、創(chuàng)造力表達與審美觀念，并以此為出發(fā)點，展開對商業(yè)世界的啟發(fā)。人與機器的界限與距離變得愈加模糊，人機關(guān)系的定義多重且復(fù)雜。當連接幾乎完成，對話凸顯出其重要性。人機關(guān)系本應(yīng)親密，才能成其想象。人機共生，在智能技術(shù)邏輯之下，更在人性情感之上。

場景實驗室編著 ·人工智能 ·4.9萬字

Python3智能數(shù)據(jù)分析快速入門
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Python3智能數(shù)據(jù)分析快速入門

本書作者從實踐出發(fā)，總結(jié)了智能數(shù)據(jù)分析常用的方法，深入淺出地介紹了智能數(shù)據(jù)分析編程過程中的相關(guān)知識。書中涵蓋Python環(huán)境搭建、Python基礎(chǔ)語法、控制語句、函數(shù)、面向?qū)ο缶幊?、?shù)值計算、數(shù)據(jù)處理、繪圖、模型構(gòu)建等內(nèi)容，還配套提供了程序代碼及數(shù)據(jù)。此外，每章的最后均提供課后習題，幫助讀者快速掌握Python的使用方法。

李明江 張良均 周東平 張尚佳 ·人工智能 ·11.5萬字

人工智能實戰(zhàn)進階導(dǎo)引
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人工智能實戰(zhàn)進階導(dǎo)引

本書選擇以遮擋人臉識別這一當今世界難題為例，探索人工智能技術(shù)實戰(zhàn)進階之路。本書重現(xiàn)了筆者對人臉有無口罩識別、口罩分割提取、遮擋人臉識別等方面的技術(shù)探索與實現(xiàn)過程。從視頻圖像的智能分割、圖像區(qū)域生長算法設(shè)計與實現(xiàn)、智能采集、智能分割、智能變換、智能融合、圖像邊緣智能檢測、圖像非局部均值濾波等角度入手，嘗試了遮擋人臉圖像處理的探索，并最終分別基于MATLAB和Python實現(xiàn)了遮擋人臉識別。本書內(nèi)容通俗易懂，適用于對人工智能實戰(zhàn)應(yīng)用感興趣但缺少專業(yè)指導(dǎo)的讀者。無論是對遮擋人臉識別技術(shù)感興趣的大學生，還是希望向人工智能領(lǐng)域轉(zhuǎn)型的技術(shù)人員，都可以通過本書的指引，輕松完成人工智能實戰(zhàn)進階。

王文峰等主編 ·人工智能 ·9.9萬字

Python強化學習：算法、核心技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用
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Python強化學習：算法、核心技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用

本書使用受現(xiàn)實世界商業(yè)和行業(yè)問題啟發(fā)的實際示例來講授強化學習技術(shù)的相關(guān)知識。本書分為四部分：第一部分涵蓋強化學習的必要背景，包括定義、數(shù)學基礎(chǔ)和強化學習解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進的強化學習算法（規(guī)模化的深度Q-學習、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強化學習等），包括每種算法的優(yōu)缺點；第三部分介紹強化學習中的高級技術(shù)，包括機器教學、泛化和域隨機化、元強化學習等主題，還涵蓋強化學習中有助于改進模型的各種高級主題；第四部分講解強化學習的各種應(yīng)用，例如自主系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、營銷和金融、智慧城市與網(wǎng)絡(luò)安全等，并討論強化學習領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)及未來方向。學完本書，你將掌握如何訓(xùn)練和部署自己的強化學習智能體來解決強化學習問題。

(美)埃內(nèi)斯·比爾金 ·人工智能 ·19.5萬字

虛擬偶像AI實現(xiàn)
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虛擬偶像AI實現(xiàn)

本書從虛擬偶像的發(fā)展歷程和制作流程入手，通過通俗的語言和多方位的視角，介紹了2D\3D建模工具和深度學習框架TensorFlow與Pytorch在虛擬偶像制作中的應(yīng)用，原理與實踐并重，同時結(jié)合大量實際范例講解如何建模、AI表情動作遷移以及人機交互等制作虛擬偶像的完整流程。從擬真人的人物建模到表情動作的實時捕捉，再到傳輸?shù)絼幼饕嬷序?qū)動人物動作，向讀者展現(xiàn)了人工智能技術(shù)的強大與魅力。本書深入淺出，實操性和系統(tǒng)性強，適合有一定IT背景并對虛擬產(chǎn)業(yè)關(guān)注的廣大讀者使用。

馬健健 張翔 ·人工智能 ·5.4萬字

人工智能硬件電路設(shè)計基礎(chǔ)及應(yīng)用
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人工智能硬件電路設(shè)計基礎(chǔ)及應(yīng)用

本書針對人工智能硬件電路設(shè)計基礎(chǔ)、著重介紹硬件電路相關(guān)的設(shè)計知識及SoC設(shè)計開發(fā)過程中數(shù)字前端知識，包括VHDL技術(shù)、Verilog技術(shù)及HLS技術(shù)。同時將開發(fā)SoC中常用的模塊作為應(yīng)用實例進行詳細講解。VHDL技術(shù)部分詳細介紹了VHDL語言的背景知識、基本語法結(jié)構(gòu)和VHDL代碼的編寫方法。另外，該部分還加入了基礎(chǔ)電路和簡單系統(tǒng)的設(shè)計實例，以及設(shè)計共享的內(nèi)容，以便進行代碼的分割、共享和重用。Verilog技術(shù)部分詳細介紹了與VHDL技術(shù)部分相對應(yīng)的內(nèi)容，以便讀者對照學習。在此基礎(chǔ)上，本書還給出了一些應(yīng)用實例，為讀者深入研究SoC設(shè)計開發(fā)提供了具體的系統(tǒng)電路設(shè)計和驗證結(jié)果。本書還在附錄詳細介紹了Xilinx和AlteraFPGA軟件環(huán)境下的操作步驟，以及在遠程服務(wù)器環(huán)境中使用以上環(huán)境的操作步驟。同時附上書中涉及的所有代碼，方便讀者進行復(fù)現(xiàn)和二次開發(fā)。

廖永波編著 ·人工智能 ·9.7萬字

人工智能與人機博弈（物聯(lián)網(wǎng)在中國）
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人工智能與人機博弈（物聯(lián)網(wǎng)在中國）

人工智能技術(shù)在20世紀50年代誕生，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門綜合性技術(shù)科學。人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷過數(shù)次起伏，在螺旋式上升中不斷取得新的突破。人機博弈是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支。近20年來，出現(xiàn)了多次可以稱之為里程碑式的“人機大戰(zhàn)”。本書從人機博弈幾次里程碑式的事件切入，對技術(shù)發(fā)展進程中的重要人物、節(jié)點和技術(shù)突破進行詳細介紹，從中梳理出人工智能研究方法論的演進，并對人工智能技術(shù)未來發(fā)展方向提出展望

劉禹 魏慶來編著 ·人工智能 ·14.3萬字

深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：GNN原理解析
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深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實現(xiàn)、應(yīng)用4個維度詳細講解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的著作，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有重大的意義。本書作者是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，作者所在的公司極驗也是該領(lǐng)域的領(lǐng)先者。本書是作者和極驗多年研究和實踐經(jīng)驗的總結(jié)，內(nèi)容系統(tǒng)、扎實、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學術(shù)界和企業(yè)界的領(lǐng)軍人物的高度評價和強烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及表示學習等基礎(chǔ)知識，是閱讀本書的預(yù)備知識；第5～6章從理論的角度出發(fā)，講解了圖信號處理和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深入剖析了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)，并提供了GCN實現(xiàn)節(jié)點分類的實例。第7～9章全面的講解了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種變體及范式、圖分類機制及其實踐，以及基于GNN的圖表示學習；第10章介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新研究和應(yīng)用。

劉忠雨 李彥霖 周洋 ·人工智能 ·8.9萬字

城堡里學無人機：原理、系統(tǒng)與實現(xiàn)
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城堡里學無人機：原理、系統(tǒng)與實現(xiàn)

《城堡里學無人機：原理、系統(tǒng)與實現(xiàn)》是一本關(guān)于無人機概念、原理、系統(tǒng)與實現(xiàn)的參考書，共分三篇，七個章節(jié)。主要內(nèi)容有：無人機的故事、無人機的類型和控制方式、無人機的軟硬件系統(tǒng)、無人機行業(yè)應(yīng)用、以及學習無人機所需的基礎(chǔ)技能和各種共享資源等相關(guān)知識。本書著重闡釋了無人機行業(yè)、市場、讀者職業(yè)三者之間的相互關(guān)系，并結(jié)合無人機實際應(yīng)用和制作指導(dǎo)為讀者提供進入無人機領(lǐng)域的各項知識，將實用性、趣味性、理論性充分融合，可以幫助讀者盡快跨入無人機的世界?！冻潜だ飳W無人機：原理、系統(tǒng)與實現(xiàn)》的主要讀者是無人機領(lǐng)域的愛好者、從業(yè)者和其他行業(yè)的無人機應(yīng)用者或有意應(yīng)用無人機的那些讀者，相關(guān)院校和專業(yè)的師生也可將此書當作培訓(xùn)教材或輔導(dǎo)教材使用。

楊浩編著 ·人工智能 ·10.2萬字

寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用
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寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用

《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》創(chuàng)新性地將學術(shù)寫作的思維模型與AI輔助工具相結(jié)合，為讀者提供了一套全新且實用的學術(shù)寫作方法，旨在助力讀者提高學術(shù)寫作的質(zhì)量和水平?！秾懞谜撐模核季S模型與AI輔助應(yīng)用》共9章，每章都聚焦一個特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結(jié)構(gòu)模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問題模型、細化研究維度的思維羅盤模型、推導(dǎo)文獻綜述“GAP”的破界創(chuàng)新模型、匹配研究理論的勾連信號模型、適配研究方法的畫布模型、非共識研究觀點模型和深入解決問題的U型思維模型。對于每個模型，書中都有詳細的背景介紹、拆解步驟、應(yīng)用方法和案例分析，確保讀者能夠全方位地理解并實際應(yīng)用這些模型，從而真正掌握學術(shù)寫作的思維精髓和實踐要訣。《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》適合學術(shù)研究人員、研究生、博士生等需要撰寫學術(shù)論文的人閱讀，也適合對學術(shù)研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

學君 ·人工智能 ·13.8萬字

AIGC從入門到實戰(zhàn)：ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行業(yè)應(yīng)用
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AIGC從入門到實戰(zhàn)：ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行業(yè)應(yīng)用

本書旨在探討AIGC的發(fā)展歷程、應(yīng)用范圍及其對社會和個人的影響，從而幫助讀者深入了解并應(yīng)用人工智能技術(shù)。本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發(fā)展歷史，以及核心技術(shù)的演進與應(yīng)用。第2章詳細探討了ChatGPT的特點、功能，以及它在文科和理科領(lǐng)域的應(yīng)用。第3章深入介紹了ChatGPT及其他AIGC對個人的賦能，包括原理、成本、應(yīng)用場景、高質(zhì)量答案的提問技巧，以及如何利用ChatGPT進行編程。此部分還提到了AIGC時代下的職業(yè)規(guī)劃。第4章重點介紹了AIGC在創(chuàng)意領(lǐng)域的應(yīng)用，特別是Midjourney工具的使用。第5章講解了如何使用AIGC技術(shù)來創(chuàng)建數(shù)字人分身，使他們能夠說話、唱歌，甚至成為主播。第6章強調(diào)了AIGC如何賦能職場，包括輔助設(shè)計、思維導(dǎo)圖生成、文本創(chuàng)作、市場調(diào)研與策劃、短視頻創(chuàng)作，以及辦公軟件使用。第7章介紹了AIGC在不同行業(yè)和領(lǐng)域的創(chuàng)新場景，包括電商、傳媒、金融、教育行業(yè)，以及工業(yè)領(lǐng)域等。第8章介紹了如何有效應(yīng)對AI革命。書末還推薦了許多AIGC相關(guān)的資源。

韓澤耀 袁蘭 鄭妙韻 ·人工智能 ·7.2萬字

深度學習進階：自然語言處理
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深度學習進階：自然語言處理

《深度學習進階：自然語言處理》是《深度學習入門：基于Python的理論與實現(xiàn)》的續(xù)作，圍繞自然語言處理和時序數(shù)據(jù)處理，介紹深度學習中的重要技術(shù)，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本書語言平實，結(jié)合大量示意圖和Python代碼，按照“提出問題”“思考解決問題的新方法”“加以改善”的流程，基于深度學習解決自然語言處理相關(guān)的各種問題，使讀者在此過程中更深入地理解深度學習中的重要技術(shù)。

(日)齋藤康毅 ·人工智能 ·13.3萬字

生成式AI入門與AWS實戰(zhàn)
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生成式AI入門與AWS實戰(zhàn)

本書是專注于如何在AWS上開發(fā)和應(yīng)用生成式AI的實用指南，旨在為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者、機器學習實踐者、應(yīng)用開發(fā)者等提供深入了解和應(yīng)用生成式AI的策略與方法。本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用潛力，然后詳細闡述了生成式AI項目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型，如大語言模型和多模態(tài)模型，并提供了通過提示工程和上下文學習來優(yōu)化這些模型的實際技巧。此外，本書討論了如何使用LoRA技術(shù)對模型進行微調(diào)，以及如何通過RLHF使模型與人類價值觀對齊。書中還介紹了RAG技術(shù)，以及如何利用LangChain和ReAct等開發(fā)agent。最后，本書介紹了如何使用AmazonBedrock構(gòu)建基于生成式AI的應(yīng)用程序?；谠搹姶蟮钠脚_，讀者可以實現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。本書適合對生成式AI感興趣的學生和研究人員、在AWS上開發(fā)AI應(yīng)用程序的軟件開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家、尋求利用AI技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的企業(yè)決策者以及對技術(shù)趨勢保持好奇心的科技愛好者閱讀。

(美)克里斯·弗雷格利等 ·人工智能 ·10.8萬字

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