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ROS 2機(jī)器人開發(fā)：從入門到實踐
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ROS 2機(jī)器人開發(fā)：從入門到實踐

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

桑欣 ·人工智能 ·13.6萬字

TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)
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TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)

本書以TensorFlow為平臺，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)由淺入深進(jìn)行介紹，書中每章都以理論引出，以TensorFlow應(yīng)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(luò)、深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容，同時領(lǐng)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(jī)視覺與深度學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、其他監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、自動編碼機(jī)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

張德豐編著 ·人工智能 ·13.6萬字

MXNet深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
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MXNet深度學(xué)習(xí)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(chǔ)和細(xì)節(jié)，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，眾多深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細(xì)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(chǔ)。

魏凱峰 ·人工智能 ·13.6萬字

跨數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)：賦能多云智能數(shù)算融合
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跨數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)：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(xì)介紹了跨數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的訓(xùn)練效率和模型性能，突破跨數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)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。

虞紅芳等編著 ·人工智能 ·13.5萬字

人工智能程序員面試筆試寶典
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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(diǎn)，還引入了相關(guān)示例和筆試題輔以說明，讓讀者能夠更加容易理解?！度斯ぶ悄艹绦騿T面試筆試寶典》將人工智能面試筆試過程中各類知識點(diǎn)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(diǎn)，包括但不限于人工智能、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、算法等，所選擇的知識點(diǎn)均為企業(yè)招聘考查的知識點(diǎn)。在講解的深度上，本書由淺入深分析每一個知識點(diǎn)，并提煉歸納，同時，引入相關(guān)知識點(diǎn)，并對知識點(diǎn)進(jìn)行深度剖析，讓讀者不僅能夠理解這個知識點(diǎn)，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(diǎn)進(jìn)行歸納分類，結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，對于讀者進(jìn)行學(xué)習(xí)與檢索意義重大。

猿媛之家組編 張珂等編著 ·人工智能 ·13.5萬字

虛擬現(xiàn)實與增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)
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虛擬現(xiàn)實與增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)

虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)目前在智能制造中得到了越來越多的應(yīng)用。本書重點(diǎn)介紹在應(yīng)用此類技術(shù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括繪制技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)、開發(fā)平臺特別是幾何引擎和動力學(xué)引擎等，對于其在智能制造中的典型應(yīng)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。

趙罡等編著 ·人工智能 ·13.5萬字

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于MATLAB的仿真與實現(xiàn)

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

姚舜才 李大威編著 ·人工智能 ·13.5萬字

從零開始：機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理和算法實踐
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從零開始：機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理和算法實踐

零基礎(chǔ)讀者應(yīng)如何快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)？數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的讀者應(yīng)如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復(fù)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的數(shù)學(xué)知識；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的相關(guān)知識，幫助讀者快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)；最后，通過第14章的綜合實踐，幫助讀者回顧本書內(nèi)容，進(jìn)一步鞏固所學(xué)知識。《機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理和算法實踐》適合對機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣但數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的讀者學(xué)習(xí)，也適合作為相關(guān)專業(yè)的學(xué)生入門機(jī)器學(xué)習(xí)的參考用書。

大威編著 ·人工智能 ·13.5萬字

智能計算系統(tǒng)實驗教程
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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(shè)計了基于通用CPU平臺和深度學(xué)習(xí)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(fēng)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(xué)習(xí)處理器運(yùn)算器設(shè)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(fēng)格遷移任務(wù)的智能計算系統(tǒng)。綜合實驗（第7章）包括目標(biāo)檢測、文本檢測、自然語言處理等不同應(yīng)用領(lǐng)域的實驗，可以幫助讀者鞏固對軟硬件技術(shù)棧相關(guān)知識的系統(tǒng)理解，讓讀者了解不同應(yīng)用領(lǐng)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(guān)專業(yè)的教材，以及相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)人員的參考書。作者團(tuán)隊還為本書設(shè)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(jī)制來提升讀者的學(xué)習(xí)熱情。

李玲 郭崎 陳云霽 張蕊 張昊翀 李威 李震 譚梓豪 ·人工智能 ·13.4萬字

計算思維與人工智能基礎(chǔ)
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計算思維與人工智能基礎(chǔ)

本教材共分9章：第1章計算機(jī)技術(shù)與計算思維基礎(chǔ)、第2章計算機(jī)中信息表示、第3章計算機(jī)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(jī)新技術(shù)、第6章計算機(jī)求解問題基礎(chǔ)、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機(jī)器學(xué)習(xí)。

周勇 ·人工智能 ·13.4萬字

人工智能
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人工智能

從《終結(jié)者》、《黑客帝國》、《機(jī)器人瓦利》再到《超驗駭客》，我們多數(shù)人對人工智能的認(rèn)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(jī)科學(xué)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(jī)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(lǐng)域的應(yīng)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(lǐng)域的發(fā)展及應(yīng)用。既有科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性，又不乏趣味性，以通俗的語言和生動的示例將科學(xué)之美展現(xiàn)得淋漓盡致，有助于讀者開闊視野，激發(fā)進(jìn)一步探索科學(xué)的興趣。

韋康博 ·人工智能 ·13.4萬字

會話式AI：自然語言處理與人機(jī)交互
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會話式AI：自然語言處理與人機(jī)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(chǔ)概念與環(huán)境搭建。其中，第1章介紹人機(jī)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(diǎn)涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學(xué)習(xí)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(jī)交互相關(guān)的核心技術(shù)。本書強(qiáng)調(diào)理論與實戰(zhàn)并行，在介紹相關(guān)核心技術(shù)的同時，每章針對相應(yīng)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(guān)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(jìn)行實戰(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)內(nèi)容，重點(diǎn)關(guān)注TorchText針對數(shù)據(jù)預(yù)處理與構(gòu)建數(shù)據(jù)集的使用。詞向量（第5章）、序列標(biāo)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(dú)介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機(jī)交互中4個不同類型的高階技術(shù)，幫助讀者了解人機(jī)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）。

杜振東 涂銘 ·人工智能 ·13.4萬字

破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實現(xiàn)
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破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實現(xiàn)從入門到進(jìn)階、從理論到實戰(zhàn)的跨越。全書共7章，前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)，深入詳解各類主流模型及其變體；第4章介紹這三類基礎(chǔ)模型的組合體，即概率生成模型；第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計算機(jī)視覺和自然語言處理兩大最常見領(lǐng)域的應(yīng)用；第7章講解生成式大語言模型的內(nèi)在原理并對其發(fā)展趨勢予以展望。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

瞿煒 李力 楊潔 ·人工智能 ·13.4萬字

人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)
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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(jī)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(jī)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(dú)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(qiáng)化學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、認(rèn)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(jī)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(rèn)知提升。

(印度)阿南德·德什潘德 馬尼什·庫馬 ·人工智能 ·13.3萬字

深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：自然語言處理
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深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：自然語言處理

《深度學(xué)習(xí)進(jìn)階：自然語言處理》是《深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)中的重要技術(shù)。

(日)齋藤康毅 ·人工智能 ·13.3萬字

機(jī)器學(xué)習(xí)實踐指南：案例應(yīng)用解析
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機(jī)器學(xué)習(xí)實踐指南：案例應(yīng)用解析

《機(jī)器學(xué)習(xí)實踐指南：案例應(yīng)用解析》是機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的一本著作，也是為數(shù)不多的既有大量實踐應(yīng)用案例又包含算法理論剖析的著作，作者針對機(jī)器學(xué)習(xí)算法既抽象復(fù)雜又涉及多門數(shù)學(xué)學(xué)科的特點(diǎn)，力求理論聯(lián)系實際，始終以算法應(yīng)用為主線，由淺入深以全新的角度詮釋機(jī)器學(xué)習(xí)。全書分為準(zhǔn)備篇、基礎(chǔ)篇、統(tǒng)計分析實戰(zhàn)篇和機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)篇。準(zhǔn)備篇介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及應(yīng)用前景以及常用科學(xué)計算平臺，主要包括統(tǒng)計分析語言r、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊mlpy和neurolab、科學(xué)計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網(wǎng)頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置?；A(chǔ)篇先對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行講述，同時推薦配套學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)書籍，然后運(yùn)用實例說明計算平臺的使用，以python和r為實現(xiàn)語言，重點(diǎn)講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等，告訴讀者如何使用計算平臺完成工程應(yīng)用。最后，通過大量統(tǒng)計分析和機(jī)器學(xué)習(xí)案例提供實踐指南，首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網(wǎng)頁分類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者參考使用。

麥好 ·人工智能 ·13.3萬字

深度學(xué)習(xí)初學(xué)者指南
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深度學(xué)習(xí)初學(xué)者指南

本書分為三部分。第一部分將幫助你快速理解從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基本架構(gòu)、如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，以及深度學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的基本概念。第二部分將重點(diǎn)介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。從自編碼器開始，然后轉(zhuǎn)向?qū)訑?shù)更深、規(guī)模更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第三部分介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，你將掌握基本和高級深度學(xué)習(xí)模型的實現(xiàn)方法，并能夠?qū)⑦@些模型用于分類、回歸以及從潛在空間生成數(shù)據(jù)等應(yīng)用場合。

(智)巴勃羅·里瓦斯 ·人工智能 ·13.3萬字

人工智能十萬個為什么：熱AI冷知識
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人工智能十萬個為什么：熱AI冷知識

本書是由智能相對論創(chuàng)始人曾響鈴聯(lián)合旗下幾位資深分析師深入一線企業(yè)調(diào)研后，并結(jié)合行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢預(yù)測完成的一本人工智能冷知識普及書籍。本書全面、詳盡地介紹了人工智能最先落地的幾個熱門領(lǐng)域：智能機(jī)器人、醫(yī)療服務(wù)業(yè)、教育、娛樂、健康等，覆蓋了人們接觸人工智能的各種場景，并對其背后的人工智能技術(shù)進(jìn)行深入淺出地解釋，是一本有趣的人工智能行業(yè)科普讀物。

智能相對論 ·人工智能 ·13.3萬字

深度學(xué)習(xí)視頻理解
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深度學(xué)習(xí)視頻理解

視頻理解是計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的一個重要分支。本書對視頻理解的3個重要領(lǐng)域進(jìn)行介紹，對于每個領(lǐng)域，本書不僅解釋了相關(guān)算法的原理，還梳理了算法演進(jìn)的脈絡(luò)。全書共分6章，第1章簡要介紹視頻行業(yè)的發(fā)展歷程；第2章回顧經(jīng)典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動作識別的重要算法；第5章介紹時序動作定位的重要算法；第6章介紹視頻Embedding的重要算法。最后總結(jié)了常用的一些視頻處理工具。本書既適合高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統(tǒng)、搜索引擎和計算廣告等領(lǐng)域的研究人員和從業(yè)者參考。

張皓編著 ·人工智能 ·13.2萬字

ChatGPT大模型：技術(shù)場景與商業(yè)應(yīng)用
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ChatGPT大模型：技術(shù)場景與商業(yè)應(yīng)用

ChatGPT作為人工智能領(lǐng)域的一大進(jìn)步，引起了熱議，其強(qiáng)大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數(shù)規(guī)模超過千萬的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要應(yīng)用于語音識別、計算機(jī)視覺等領(lǐng)域。本書聚焦大模型，對大模型的技術(shù)場景和商業(yè)應(yīng)用展開詳細(xì)敘述。本書主要從典型應(yīng)用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎(chǔ)概念、產(chǎn)業(yè)格局、帶來的新型商業(yè)模式進(jìn)行講解，展現(xiàn)了大模型的發(fā)展現(xiàn)狀和商業(yè)化潛力。其次，本書從數(shù)據(jù)服務(wù)、智能搜索、辦公工具、對話式AI、休閑娛樂、生產(chǎn)制造、智慧營銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應(yīng)用場景，并闡述了大模型在這些領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、應(yīng)用潛力、企業(yè)探索實踐等。

梅磊 施海平 陳靖 ·人工智能 ·13.2萬字

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