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AI商業(yè)進化論：“人工智能+”賦能新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展

本書以“人工智能（ArtificialIntelligence，AI）+”為主題，探討了AI如何賦能千行百業(yè)，促進各類先進生產(chǎn)要素向發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力集聚。本書共7章，主要介紹了新質(zhì)生產(chǎn)力之問，AI之問，AI顧問實踐：人類的“輔導員”，AI助手實踐：人類的“副駕駛”，智能體實踐：人類的“AI代理人”，用尺度定律推演未來，新質(zhì)生產(chǎn)關系與AI倫理觀等內(nèi)容。本書基于國內(nèi)多行業(yè)、多領域應用“AI+”已取得明顯收益的項目的一手材料展開深入分析，為讀者充分展現(xiàn)AI如何幫助人類提升效率和改變生活方式，并引發(fā)讀者對AI如何塑造人類未來的思考。本書適合各行業(yè)讀者了解AI領域的發(fā)展現(xiàn)狀與前景，也適合作為高校AI通識課程的教材或參考讀物。

突破邊界：AI大模型驅(qū)動數(shù)智化能力變革

數(shù)智化能力的演進發(fā)展正在對個人、企業(yè)、社會、國家產(chǎn)生革命性影響。數(shù)智化能力將成為企業(yè)最重要的生產(chǎn)資料、最寶貴的物質(zhì)財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內(nèi)涵、合作生態(tài)和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業(yè)發(fā)展中的應用，從企業(yè)能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰(zhàn)，并提供一系列戰(zhàn)略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數(shù)智化能力演進過程，重點展示了業(yè)務能力、數(shù)據(jù)能力、技術(shù)能力等數(shù)智化能力的典型應用場景，并提出了數(shù)智化能力的規(guī)劃建設方法，對處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的企業(yè)具有參考價值。

人工智能導論

本書根據(jù)人工智能技術(shù)服務專業(yè)人才培養(yǎng)的需求，以智能機器人為載體，以揭開人工智能的神秘面紗為主線進行編寫，設置了5個學習情境。學習情境1主要介紹人工智能的發(fā)展和應用，引起學習者的興趣；學習情境2主要從智能機器如何進行知識存儲的角度來理解人工智能；學習情境3主要從智能機器如何使用知識進行探索世界和求解問題的角度來進一步理解人工智能；學習情境4主要從智能機器如何進行自主學習知識、增長智慧的角度來理解人工智能；學習情境5主要從人工智能的自然辯證法視角理解人工智能的本質(zhì)，從社會學角度給智能機器添加倫理與法律的約束，從而消除人類對人工智能的恐懼，使得人工智能技術(shù)更好地為人類服務。本書在思政方面圍繞“愛國精神、崇尚科技、思維模式、樂觀進取”，將其與人工智能技術(shù)進行“術(shù)道融合”，結(jié)合“做中學、做中悟”的方式來開展立德樹人的工作。本書可作為高等職業(yè)院校電子信息類專業(yè)、機電一體化專業(yè)、應用電子技術(shù)專業(yè)及相關專業(yè)的教材，也可作為相關技術(shù)人員的參考用書。

人工智能（AI）應用從入門到精通

《人工智能（AI）應用從入門到精通》是一本人工智能應用入門級讀物，全書分基礎篇和應用篇兩個部分。基礎篇包括人工智能的基本認知、人工智能的關鍵技術(shù)、人工智能的基本要素、人工智能的產(chǎn)業(yè)應用和人工智能的倫理安全五部分內(nèi)容；應用篇包括人工智能+教育、人工智能+醫(yī)療、人工智能+金融、人工智能+交通、人工智能+安防、人工智能+零售、人工智能+物流、人工智能+制造和人工智能+農(nóng)業(yè)九章內(nèi)容。本書去理論化，簡單易懂，全面系統(tǒng)地涵蓋了人工智能的相關知識，既簡明扼要地介紹了這一學科的基礎知識，適合人工智能相關領域和對該領域感興趣的讀者閱讀，也適合大中專院校的老師、學生以及科普機構(gòu)、基地的參觀者學習參考。

智能制造體系構(gòu)建：面向中國制造2025的實施路線

制造業(yè)是國民經(jīng)濟的主體，是國家保持競爭力、經(jīng)濟健康運行和社會穩(wěn)定的基礎，是科技創(chuàng)新的主戰(zhàn)場，一直受到各國政府的高度重視。特別是在國際金融危機發(fā)生后，歐美等發(fā)達國家紛紛推出“再工業(yè)化”戰(zhàn)略，力圖搶占國際競爭的制高點，把制造業(yè)的發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略之一，全球新一輪工業(yè)轉(zhuǎn)型升級競賽就此展開，各國都希望更多地參與全球產(chǎn)業(yè)分工、爭奪產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈高地，因此推進了國際產(chǎn)業(yè)分工重塑，中國的制造業(yè)也再次迎來了歷史性機遇與挑戰(zhàn)。為了建設制造強國，2015年我國制定了實施制造強國戰(zhàn)略的第一個十年行動綱領——《中國制造2025》，其中智能制造將作為新一代信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合的主攻方向。本書從管理、技術(shù)的角度闡述智能制造體系，清晰地描繪出智能制造場景，衷心希望廣大制造業(yè)管理者有所收獲。

人工智能技術(shù)

本書介紹了人工智能概覽、機器學習、深度學習、人工智能主流開發(fā)框架、華為全棧全場景AI戰(zhàn)略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實驗等內(nèi)容？這是一本華為ICT學院人工智能課程培訓的教材。本書是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國內(nèi)外現(xiàn)有教材和相關文獻后編寫的？全書注重理論與實踐的結(jié)合，注重算法與框架的實際應用與實現(xiàn)方法，注重創(chuàng)新思維的訓練與培養(yǎng)？本書既可作為高等院校人工智能課程的培訓教材，也可作為自動化？電氣工程及其自動化？計算機科學與技術(shù)？電子信息工程等專業(yè)學生“人工智能”課程的本科生？研究生教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考？

AI智能語音技術(shù)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新實踐

本書從技術(shù)、應用和產(chǎn)業(yè)3個維度為切入點，對智能語音語義領域相關的熱點和趨勢展開研究。本書以“人與機器的對話”開篇，講述人類語音生成、傳播和感知的過程，引發(fā)對于機器智能語音聽說的思考，進而闡述技術(shù)探索發(fā)展史；然后，分析了以語音交互為核心的技術(shù)現(xiàn)狀，綜合剖析提出全雙工、端到端模型構(gòu)建、語音假冒攻擊等熱點；其次，從政策、投融資和產(chǎn)業(yè)規(guī)模上，分析整體智能語音產(chǎn)業(yè)環(huán)境，縱觀國內(nèi)外企業(yè)在相關技術(shù)和產(chǎn)品上的積極布局，介紹了智能語音的產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)格局；最后，圍繞語音交互技術(shù)形成的應用，以智能汽車、智能家居、可穿戴設備、智能客服、醫(yī)療、教育等諸多細分領域為代表，提出“AI+基礎服務”“AI+硬件設備”“AI+垂直行業(yè)”的3種應用轉(zhuǎn)化參考模式，并列舉實際具體案例和解決方案。本書適合從事人工智能技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品應用、市場規(guī)劃的工程技術(shù)人員和管理人員參考使用，也可作為高等院校人工智能相關的專業(yè)師生參考。同時，也適合對人工智能語音技術(shù)感興趣的相關人員閱讀。

ROS 2機器人開發(fā)：從入門到實踐

機器人開發(fā)是一項復雜的系統(tǒng)工程，ROS2為智能機器人開發(fā)提供了強有力的支持，極大地提高了機器人軟件開發(fā)效率。本書首先對ROS2的基礎概念、通信機制、常用庫和工具進行介紹，帶領讀者入門ROS2機器人開發(fā)；接著引導讀者完成移動機器人的建模和仿真、建圖和導航、自定義控制器和規(guī)劃器等一系列實踐；然后在真機實戰(zhàn)環(huán)節(jié)，通過制作一個基于ROS2的真實機器人，幫助讀者打通仿真與真機之間的壁壘；最后，本書深入講解了ROS2進階使用的相關知識，為讀者進一步在實戰(zhàn)中使用ROS2進行機器人開發(fā)打下夯實基礎。考慮讀者基礎，書中示例均以C++和Python兩種語言實現(xiàn)，同時加入了關于C++新特性、Git工具、多線程和回調(diào)函數(shù)等基礎知識的講解。

TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡到深度學習

本書以TensorFlow為平臺，從神經(jīng)網(wǎng)絡到深度學習由淺入深進行介紹，書中每章都以理論引出，以TensorFlow應用鞏固結(jié)束，做到理論與實踐相結(jié)合，使讀者快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等內(nèi)容，同時領略利用TensorFlow解決這些問題的簡單和快捷。本書共12章，主要內(nèi)容包括TensorFlow軟件介紹、計算機視覺與深度學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、高級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、對抗神經(jīng)網(wǎng)絡、其他監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、自動編碼機、強化學習等。

MXNet深度學習實戰(zhàn)

本書是從一名算法工程師的角度出發(fā)介紹算法實現(xiàn)，整體上偏基礎和細節(jié)，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學習的快速發(fā)展，眾多深度學習框架對各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學習入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細節(jié)內(nèi)容的層面，這也常常被人調(diào)侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調(diào)用這些接口實現(xiàn)算法，而且能夠理解這些接口的內(nèi)在含義，不斷夯實自己的算法基礎。

跨數(shù)據(jù)中心機器學習：賦能多云智能數(shù)算融合

本書基于作者多年的研究成果，詳細介紹了跨數(shù)據(jù)中心機器學習的訓練系統(tǒng)設計和通信優(yōu)化技術(shù)。本書面向多數(shù)據(jù)中心間的分布式機器學習系統(tǒng)，針對多數(shù)據(jù)中心間有限的傳輸帶寬、動態(tài)異構(gòu)資源，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)分布三重挑戰(zhàn)，自底向上討論梯度傳輸協(xié)議、流量傳送調(diào)度、高效通信架構(gòu)、壓縮傳輸機制、同步優(yōu)化算法、異構(gòu)數(shù)據(jù)優(yōu)化算法六個層次的優(yōu)化技術(shù)，旨在提升分布式機器學習系統(tǒng)的訓練效率和模型性能，突破跨數(shù)據(jù)中心機器學習的通信瓶頸和數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)多數(shù)據(jù)中心算力和數(shù)據(jù)資源的高效整合。

人工智能程序員面試筆試寶典

《人工智能程序員面試筆試寶典》是一本講解人工智能面試筆試的百科全書，在寫法上，除了講解常見的面試筆試知識點，還引入了相關示例和筆試題輔以說明，讓讀者能夠更加容易理解。《人工智能程序員面試筆試寶典》將人工智能面試筆試過程中各類知識點一網(wǎng)打盡，在內(nèi)容的廣度上，通過各種渠道，搜集了近3年來知名IT企業(yè)針對人工智能崗位面試涉及的知識點，包括但不限于人工智能、計算機網(wǎng)絡、操作系統(tǒng)、算法等，所選擇的知識點均為企業(yè)招聘考查的知識點。在講解的深度上，本書由淺入深分析每一個知識點，并提煉歸納，同時，引入相關知識點，并對知識點進行深度剖析，讓讀者不僅能夠理解這個知識點，還能在遇到相似問題的時候，也能游刃有余地解決。本書對知識點進行歸納分類，結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，對于讀者進行學習與檢索意義重大。

虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術(shù)

虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)目前在智能制造中得到了越來越多的應用。本書重點介紹在應用此類技術(shù)涉及的關鍵技術(shù)，包括繪制技術(shù)、人機交互技術(shù)、開發(fā)平臺特別是幾何引擎和動力學引擎等，對于其在智能制造中的典型應用給予了專門介紹。書中大部分案例都取自作者所在課題組實際開發(fā)的工程實例，是一本理論與實用兼顧的參考工具書。

神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習：基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)

本書闡述經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡及典型的深度學習（神經(jīng)網(wǎng)絡）方法的基本架構(gòu)、算法原理及相關問題。在此基礎上，介紹MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱在神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習中的應用，并給出相應的應用實例。本書可作為高等院校相關專業(yè)的本科生、研究生及從事神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習方面學習及研究工作的專業(yè)人員的參考書。

從零開始：機器學習的數(shù)學原理和算法實踐

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數(shù)學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數(shù)學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數(shù)學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復習機器學習涉及的數(shù)學知識；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見算法的相關知識，幫助讀者快速入門機器學習；最后，通過第14章的綜合實踐，幫助讀者回顧本書內(nèi)容，進一步鞏固所學知識。《機器學習的數(shù)學原理和算法實踐》適合對機器學習感興趣但數(shù)學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業(yè)的學生入門機器學習的參考用書。

智能計算系統(tǒng)實驗教程

本書是《智能計算系統(tǒng)》的配套實驗教程，結(jié)合智能計算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧設計了基于通用CPU平臺和深度學習處理器平臺的分階段實驗和綜合實驗。其中，分階段實驗以風格遷移作為驅(qū)動范例，包括算法實驗（第2～3章）、編程框架實驗（第4章）、智能編程語言實驗（第5章）、深度學習處理器運算器設計實驗（第6章）。通過完成分階段實驗，讀者可以開發(fā)出一個可完成圖像風格遷移任務的智能計算系統(tǒng)。綜合實驗（第7章）包括目標檢測、文本檢測、自然語言處理等不同應用領域的實驗，可以幫助讀者鞏固對軟硬件技術(shù)棧相關知識的系統(tǒng)理解，讓讀者了解不同應用領域?qū)χ悄苡嬎阆到y(tǒng)的需求。本書適合作為高等院校人工智能及相關專業(yè)的教材，以及相關領域從業(yè)人員的參考書。作者團隊還為本書設計了一款配套的游戲，利用游戲中的“稠密獎勵”“即時獎勵”和“體系性獎勵”等機制來提升讀者的學習熱情。

計算思維與人工智能基礎

本教材共分9章：第1章計算機技術(shù)與計算思維基礎、第2章計算機中信息表示、第3章計算機系統(tǒng)基本組成和基本工作原理、第4章互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)、第5章計算機新技術(shù)、第6章計算機求解問題基礎、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機器學習。

人工智能

從《終結(jié)者》、《黑客帝國》、《機器人瓦利》再到《超驗駭客》，我們多數(shù)人對人工智能的認識還停留在好萊塢電影階段，然而，人工智能作為一門計算機科學分支究竟是什么樣的？目前發(fā)展到了什么階段？能夠戰(zhàn)勝人類的終極AI機器真的會存在嗎？從這本書中，你很快就會發(fā)現(xiàn)問題的答案。本書將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個領域的應用，以通俗易懂的語言和生動有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。全面介紹了人工智能的歷史及其在各個領域的發(fā)展及應用。既有科學的嚴謹性，又不乏趣味性，以通俗的語言和生動的示例將科學之美展現(xiàn)得淋漓盡致，有助于讀者開闊視野，激發(fā)進一步探索科學的興趣。

會話式AI：自然語言處理與人機交互

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概念與環(huán)境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術(shù)變革。第2章介紹前置技術(shù)，重點涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學習庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機交互相關的核心技術(shù)。本書強調(diào)理論與實戰(zhàn)并行，在介紹相關核心技術(shù)的同時，每章針對相應核心算法展開實戰(zhàn)，在真實中文數(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算法進行實戰(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預處理相關內(nèi)容，重點關注TorchText針對數(shù)據(jù)預處理與構(gòu)建數(shù)據(jù)集的使用。詞向量（第5章）、序列標注（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)將分別單獨介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機交互中4個不同類型的高階技術(shù)，幫助讀者了解人機交互中的深層技術(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）和實體語義理解（第12章）。