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ChatGPT引發(fā)了新一輪關(guān)于人工智能討論的熱潮，科技圈乃至各行各業(yè)都躍躍欲試，希望借助這次AI浪潮乘勢而起。那么，回歸到個人層面，我們該如何更好地利用互聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)，實現(xiàn)自我價值，創(chuàng)造社會價值，充分地享受美好生活呢？本書不僅揭示了ChatGPT的神奇之處，而且解讀了全球范圍內(nèi)的生成式人工智能產(chǎn)業(yè)格局。此外，本書還剖析了如何在大模型時代構(gòu)建個體競爭優(yōu)勢，梳理了超級個體的成長秘訣，并通過豐富而翔實的案例總結(jié)了ChatGPT、文生圖工具、AI繪圖工具等的使用技巧，展示了一系列超級個體實踐案例。最后，本書還客觀地分析了使用大模型可能面臨的安全風(fēng)險及應(yīng)對措施。本書旨在幫助普通人理解人工智能、大模型等新技術(shù)、新應(yīng)用，并將其與自己的工作和生活緊密地結(jié)合在一起。本書旨在從實踐角度出發(fā)，探索一條讓更多人通過人工智能放大自身優(yōu)勢，成為“超級個體”的可行路徑。

·8.2萬字

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智能家居設(shè)計：樹莓派上的Python實現(xiàn)

本教材拋棄傳統(tǒng)的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝后，馬上利用開源軟件Homeassistant在計算機(jī)上進(jìn)行智能家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智能家居設(shè)備；隨后根據(jù)進(jìn)一步擴(kuò)大智能家居功能的目標(biāo)出發(fā)，介紹Python的相關(guān)程序開發(fā)方法并把它結(jié)合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應(yīng)用，包括人臉識別、運(yùn)動檢測等。隨后引入樹莓派進(jìn)行Homeassistant智能家居的開發(fā)，通過樹莓派在外網(wǎng)利用手機(jī)操作智能家居的方法。最后通過幾個綜合案例提升智能家居的開發(fā)能力。

·7.5萬字

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ROS機(jī)器人開發(fā)實踐

本書以《ROS探索總結(jié)》系列博文為基礎(chǔ)，重新整理了ROS相關(guān)基礎(chǔ)要點，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設(shè)計原理；在此基礎(chǔ)上，本書以實踐為重心，講解大量機(jī)器視覺、機(jī)器語音、機(jī)械臂控制、SLAM和導(dǎo)航、機(jī)器學(xué)習(xí)等多方面ROS應(yīng)用的實現(xiàn)原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內(nèi)容，幫助讀者在實現(xiàn)ROS基礎(chǔ)功能的同時深入理解基于ROS的機(jī)器人開發(fā)，將書中的內(nèi)容用于實踐。

·17萬字

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寧夏無人機(jī)遙感監(jiān)測理論與實踐

本書從三個層面全面介紹了無人機(jī)的發(fā)展歷程、功能特點、應(yīng)用領(lǐng)域、創(chuàng)新成果及前景展望以及寧夏無人機(jī)的應(yīng)用情況。

·10萬字

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21個項目玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow的實踐詳解

本書以實踐為導(dǎo)向，深入介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)和TensorFlow框架編程內(nèi)容。通過本書，讀者可以訓(xùn)練自己的圖像識別模型、進(jìn)行目標(biāo)檢測和人臉識別、完成一個風(fēng)格遷移應(yīng)用，還可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成圖像和文本，進(jìn)行時間序列預(yù)測、搭建機(jī)器翻譯引擎，訓(xùn)練機(jī)器玩游戲等。全書共包含21個項目，分為深度卷積網(wǎng)絡(luò)、RNN網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)三部分。讀者可以在自己動手實踐的過程中找到學(xué)習(xí)的樂趣，了解算法和編程框架的細(xì)節(jié)，讓學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法和TensorFlow的過程變得輕松和高效。

·11.8萬字

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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、自動駕駛領(lǐng)域。

·9.6萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)入門：數(shù)學(xué)原理解析及算法實踐

本書面向初學(xué)者，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法，循序漸進(jìn)的闡述了其中的數(shù)學(xué)原理，讓讀者能夠知其然，然后知其所以然。書中結(jié)合應(yīng)用場景，列舉了大量編程實例幫助讀者開展動手實踐，理論與實踐相輔相成，對算法原理產(chǎn)生更加直觀和感性的認(rèn)識。作者希望能夠通過本書幫助讀者揭開人工智能領(lǐng)域的神秘面紗，走進(jìn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的大門，了解其中的奧秘，甚至成為該領(lǐng)域的學(xué)習(xí)者、研究者和實踐者。

·10.1萬字

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人工智能+機(jī)器人入門與實戰(zhàn)

樹莓派是一款基于ARM架構(gòu)、Linux系統(tǒng)的極簡計算機(jī)，既可以用于計算機(jī)編程教育，也可以作為機(jī)器人的控制核心。第一種運(yùn)行于樹莓派上的編程語言是Python，這是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最為流行的編程語言。機(jī)器視覺是人工智能中重要的細(xì)分研究領(lǐng)域，OpenCV則是當(dāng)前機(jī)器視覺領(lǐng)域主流的開源處理庫，可以方便地用于計算機(jī)圖像處理，并應(yīng)用于面部識別、目標(biāo)識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python語言，借助OpenCV庫編程，來實現(xiàn)具有機(jī)器視覺功能（識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進(jìn)行面部跟蹤）的智能機(jī)器人。《人工智能+機(jī)器人入門與實戰(zhàn)》力求通過一系列不同層次的軟硬件任務(wù)，由淺入深地講解人工智能的概念，同時覆蓋Linux系統(tǒng)操作、Python編程、機(jī)器人系統(tǒng)搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運(yùn)轉(zhuǎn)的雙軸云臺和三軸機(jī)械臂等，它們可以代表一類智能機(jī)器人的形態(tài)。本書遵循開源、分享的創(chuàng)客精神，所有的硬件材料和軟件內(nèi)容均可以從公共平臺獲取，讀者在充分理解的基礎(chǔ)上，不必局限于本書所列硬件，可自行獲取類似設(shè)備完成項目。

·5.2萬字

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區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用

本書系統(tǒng)詳實地介紹了區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用，主要包括三大部分內(nèi)容：由淺入深地介紹了區(qū)塊鏈技術(shù)緣起、演進(jìn)過程、技術(shù)原理和發(fā)展趨勢；分享并解析了落地應(yīng)用案例，以華為云區(qū)塊鏈服務(wù)為例示范了區(qū)塊鏈應(yīng)用實踐的過程；分析探究了區(qū)塊鏈的價值、未來發(fā)展趨勢以及有關(guān)區(qū)塊鏈的其他問題，為區(qū)塊鏈應(yīng)用的開發(fā)和創(chuàng)新提供多視角的思路。本書的目標(biāo)讀者是所有想充分了解區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用的人群。本書既包含區(qū)塊鏈基礎(chǔ)知識，又有對區(qū)塊鏈應(yīng)用場景以及發(fā)展趨勢的探究，可以幫助非專業(yè)人員系統(tǒng)地了解區(qū)塊鏈；同時，本書也有對一些技術(shù)原理、算法和應(yīng)用實踐的討論，期望幫助開發(fā)工程師更加快速、深入地投入?yún)^(qū)塊鏈的開發(fā)工作當(dāng)中。

·17.7萬字

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智能城市治理

本書圍繞“智能城市治理生態(tài)”的概念，對“城市生命體”“智能自治體”“治理范式”等重點組成部分進(jìn)行條分縷析。全書共五章，第一章總結(jié)了城市化的進(jìn)程、智能城市的發(fā)展現(xiàn)狀；第二章介紹了“國家治理生態(tài)”“城市生命體”的理論和核心要素；第三章以精要的方式分析了“智能城市生命體”十大子系統(tǒng)的“點-網(wǎng)-流”、脆弱性、智能標(biāo)準(zhǔn)及智能化；第四章重點闡釋了“智能城市治理生態(tài)”的運(yùn)行基礎(chǔ)、內(nèi)在邏輯、外在形態(tài)、智能自治體及治理范式等核心內(nèi)容；第五章針對人與城市的關(guān)系、生態(tài)平衡與治理進(jìn)化這兩個“智能城市治理生態(tài)”概念背后的隱含問題進(jìn)行深入思考。本書主要面向國家公務(wù)員、從事信息化城市治理的研究人員，以及社會治理相關(guān)領(lǐng)域的研究人員。

·14.1萬字

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深入淺出Embedding：原理解析與應(yīng)用實踐

這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實踐相結(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)用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關(guān)技術(shù)的實際應(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。

·11.3萬字

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生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南（第2版）

生成對抗網(wǎng)絡(luò)毫無疑問是當(dāng)今熱門的人工智能技術(shù)之一，曾被美國《麻省理工科技評論》評選為“全球十大突破性技術(shù)”。《生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南》是一本結(jié)合基礎(chǔ)理論與工程實踐的入門型書籍，深入淺出地講解了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的各類模型以及技術(shù)發(fā)展。本書面向機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員、在校相關(guān)專業(yè)學(xué)生以及具備一定基礎(chǔ)的人工智能領(lǐng)域愛好者。通過本書的學(xué)習(xí)，能夠了解生成對抗網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理，并通過書中的代碼實例深入技術(shù)細(xì)節(jié)。本書共分12個章節(jié)，其中前半部分分別介紹了目前研究領(lǐng)域已經(jīng)較為成熟的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結(jié)構(gòu)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)變種。本書后半部分介紹了文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成、離散數(shù)據(jù)的生成以及當(dāng)前前沿的高質(zhì)量生成技術(shù)，結(jié)尾總結(jié)了目前生成對抗網(wǎng)絡(luò)在行業(yè)應(yīng)用中的研究與發(fā)展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上新技術(shù)的前沿，成為人工智能時代的先行者。

·10萬字

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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，并給出了具體實現(xiàn)，算法流程及Python代碼實現(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的具體實現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實用，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，并給出了具體實現(xiàn)，算法流程及Python代碼實現(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的具體實現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學(xué)易用。

·6萬字

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深度學(xué)習(xí)：原理與應(yīng)用實踐

深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)是當(dāng)今最流行和最受關(guān)注的兩大計算機(jī)技術(shù)方向。本書旨在成為國內(nèi)第一本深度學(xué)習(xí)原著。本書將全面、系統(tǒng)地介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù)，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)平臺及源代碼分析，深度學(xué)習(xí)入門與進(jìn)階，深度學(xué)習(xí)高級實踐，所有章節(jié)均附有源程序，所有實驗讀者均可重現(xiàn)，具有高度的可操作性和實用性。通過本書，研究人員、深度學(xué)習(xí)愛好者，能夠在2-3個月內(nèi)，系統(tǒng)掌握深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論和技術(shù)。

·4.8萬字

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實戰(zhàn)AI大模型

《實戰(zhàn)AI大模型》是一本旨在填補(bǔ)人工智能（AI）領(lǐng)域（特別是AI大模型）理論與實踐之間鴻溝的實用手冊。書中介紹了AI大模型的基礎(chǔ)知識和關(guān)鍵技術(shù)，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和視覺模型等，并詳細(xì)解釋了這些模型的技術(shù)原理、實際應(yīng)用以及高性能計算（HPC）技術(shù)的使用，如并行計算和內(nèi)存優(yōu)化。同時，《實戰(zhàn)AI大模型》還提供了實踐案例，詳細(xì)介紹了如何使用ColossalAI訓(xùn)練各種模型。無論是人工智能初學(xué)者還是經(jīng)驗豐富的實踐者，都能從本書學(xué)到實用的知識和技能，從而在迅速發(fā)展的AI領(lǐng)域中找到適合自己的方向。

·14.8萬字

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OpenCV 4機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與編程實戰(zhàn)

本書主要面向OpenCV領(lǐng)域的研究與開發(fā)人員，采用原理結(jié)合實戰(zhàn)的方式，介紹OpenCV4的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的核心算法原理與C++編程實戰(zhàn)。全書共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎(chǔ)知識、基本圖像操作和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機(jī)森林、Boosting算法和支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法與編程實戰(zhàn)；第9~10章，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與編程實戰(zhàn)，并提供了不同深度學(xué)習(xí)模型的部署示例代碼。

·10.3萬字

會員

深度學(xué)習(xí)必學(xué)的十個問題：理論與實踐

本書兼顧了數(shù)學(xué)上的理解和代碼實踐，內(nèi)容主要包括基礎(chǔ)知識和深度學(xué)習(xí)模型。第1章介紹深度學(xué)習(xí)的簡潔發(fā)展思路和表示學(xué)習(xí)機(jī)制；第2章、第3章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基于梯度的優(yōu)化方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化難點以及相應(yīng)的解決方法；第4章討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遇到的過擬合問題；第5章分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小組成部分：神經(jīng)元；第6章討論三種方案解決深層網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練難題：批標(biāo)準(zhǔn)化、SELU、ResNet；第7章、第8章講述了兩種重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第9章討論了對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式；第10章詳細(xì)討論以變分自編碼器和對抗生成網(wǎng)絡(luò)為代表的概率生成網(wǎng)絡(luò)。本書適合對于深度學(xué)習(xí)感興趣的大學(xué)生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎(chǔ)的Python編程技術(shù)和基本的數(shù)學(xué)知識。

·5.1萬字

會員

邊緣計算與人工智能應(yīng)用開發(fā)技術(shù)

本書詳細(xì)介紹邊緣計算和人工智能技術(shù)，主要內(nèi)容包括邊緣計算與人工智能概述、邊緣計算與人工智能基本開發(fā)方法、邊緣計算與人工智能模型開發(fā)、邊緣計算與人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用開發(fā)、邊緣計算與人工智能綜合應(yīng)用開發(fā)。全書采用項目式開發(fā)的學(xué)習(xí)方法，通過貼近日常生活的開發(fā)實例，由淺入深地介紹邊緣計算與人工智能的相關(guān)知識。本書中的每個案例均有完整的開發(fā)過程，并給出了開發(fā)代碼，讀者可在這些案例的基礎(chǔ)上快速地進(jìn)行二次開發(fā)。

·9.5萬字

會員

ChatGPT速通手冊

ChatGPT的發(fā)布被業(yè)界認(rèn)為是通用人工智能的iPhone時刻，標(biāo)志著自然語言處理領(lǐng)域新時代的到來。本書將由淺入深地為廣大讀者介紹ChatGPT的基礎(chǔ)概念、底層原理，不同場景下的運(yùn)用實踐技巧，行業(yè)生態(tài)中熱門的應(yīng)用，并適度展望多模態(tài)下的通用人工智能應(yīng)用前景。最后，本書以群聊和文檔問答兩個具體場景的開源項目為例，演示講解如何使用ChatGPTAPI、向量數(shù)據(jù)庫和LangChain工具集，開發(fā)構(gòu)建自己的ChatGPT應(yīng)用。希望本書能為讀者深入了解ChatGPT的應(yīng)用和潛力提供全面的指導(dǎo)和參考，激發(fā)更多人嘗試和探索ChatGPT。

·8.8萬字

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