寻龙秘藏详情介绍

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

·13.7萬字

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機器學習編程：從編碼到深度學習

本書從一個完全不了解機器學習的程序員的視角出發，通過一系列生動有趣的具體應用實例，運用詼諧的語言以循序漸進的方式比較系統地介紹機器學習的本質思想、基本理論和重要算法，比較細致地剖析線性模型、感知機模型、淺層神經網絡、深度神經網絡的設計原理與編程方法，引導讀者親自動手從零開始打造和完善機器學習的底層代碼，逐步消除對機器學習算法原理的認知盲點，讓廣大初學者能夠較為輕松地掌握機器學習和深度學習的基本理論和編程技術。本書是從零基礎初學者的思維角度編寫的，適合作為智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術以及相關專業的本科生或研究生的機器學習入門教材，也可供工程技術人員和自學讀者學習參考。

·15.6萬字

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深度學習

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學習，自動駕駛、AI醫療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學習在發揮神奇的作用。深度學習是人工智能從概念到繁榮得以實現的主流技術。經過深度學習訓練的計算機，不再被動按照指令運轉，而是像自然進化的生命那樣，開始自主地從經驗中學習。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學家之一、深度學習先驅及奠基者，親歷了深度學習在20世紀70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數據和不斷增強的計算能力，終于在神經網絡算法上取得重大突破，實現了人工智能井噴式的發展。作為深度學習領域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現了深度學習的發展、演變與應用，首次以親歷者視角回溯了深度學習浪潮在過去60年間的發展脈絡與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預測了智能時代的商業圖景。

·16.3萬字

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Prompt魔法：提示詞工程與ChatGPT行業應用

這是一本能指引我們每個人贏在AI時代的著作，它將教會我們在各種場景中熟練使用ChatGPT等AI工具和編寫提示詞，大幅提升我們的工作效率，讓我們實現AI普惠，成為AI高手。本書的幾位作者都是AI領域的技術專家和應用布道者，本書是他們豐富實踐經驗的總結。閱讀本書，你將獲得以下知識和技能：認識AICC將給社會和個體帶來的深刻影響及其背后的本質，包括AIGC如何引發生產效率革命、如何重新定義腦力勞動、如何調整社會分工、如何重新分配社會價值等；ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、StableDiffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和選型；提示詞（Prompt）編寫的入門指南、基本原則、黃金公式和進階技巧；AIGC輔助文案寫作、文稿翻譯、數據分析、郵件撰寫、PPT制作、工作總結、知識整理、圖片生成等；程序設計、藝術設計、游戲開發與設計、自媒體、市場營銷、產品和運營、金融、教育、科研、咨詢、學習等10余個行業和領域的AIGC應用場景和提示詞寫作技巧；用好AI工具，成為AI時代的超級個體。全書有200余個案例，200余個提示詞模版，人人一看就懂，一學就會。

·14.8萬字

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AI時代，學什么，怎么學

本書作者依托豐富的一線教育實踐以及對AI和當代教育的深入洞察，全面剖析了當下該如何正確且高效地使用AI工具提升學習與思考能力。作者從孩子需要具備的核心能力出發，探討了在AI時代，孩子們應如何抓住機遇、科學應對挑戰。同時，書中還詳細分析了孩子未來在學科選擇、專業方向、職業規劃、人生發展等方面的關鍵決策，為家長與孩子提供了寶貴的參考建議。

·8.4萬字

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大模型應用開發：動手做AI Agent

人工智能時代一種全新的技術——Agent正在崛起。這是一種能夠理解自然語言并生成對應回復以及執行具體行動的人工智能體。它不僅是內容生成工具，而且是連接復雜任務的關鍵紐帶。本書將探索Agent的奧秘，內容包括從技術框架到開發工具，從實操項目到前沿進展，通過帶著讀者動手做7個功能強大的Agent，全方位解析Agent的設計與實現。本書最后展望了Agent的發展前景和未來趨勢。本書適合對Agent技術感興趣或致力于該領域的研究人員、開發人員、產品經理、企業負責人，以及高等院校相關專業師生等閱讀。讀者將跟隨咖哥和小雪的腳步，踏上饒有趣味的Agent開發之旅，零距離接觸GPT-4模型、OpenAIAssistantsAPI、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技術，見證Agent在辦公自動化、智能調度、知識整合以及檢索增強生成（RAG）等領域的非凡表現，攜手開啟人工智能時代的無限可能，在人機協作的星空中共同探尋那顆最閃亮的Agent之星！

·14萬字

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深度學習：卷積神經網絡從入門到精通

本書專注討論深度學習中應用非常廣泛的模型——卷積神經網絡，該模型特別適用于圖像分類和識別、目標分割和檢測以及人工智能游戲方面，受眾對象包括計算機、自動化、信號處理、機電工程、應用數學等相關專業的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對卷積神經網絡進行由淺入深的分類描述，依次包括：現代雛形、突破模型、應變模型、加深模型、跨連模型、區域模型、分割模型、特殊模型、強化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預備知識的基礎上逐步展開的，既方便讀者入門學習，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

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生成式人工智能

ChatGPT一經問世，在全球范圍內引起巨大轟動，GPT-4接入未來辦公軟件更是讓人震驚，而且技術正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以這些技術為代表的生成式人工智能（AIGC）是否為新一輪的技術革命？它到底能做什么，具有哪些優勢和場景應用趨勢？面對新技術，未來商業的機會在哪里，對我們個人又有著什么樣的影響？……這些問題對于我們理解當下，面向未來都十分重要。本書基于作者的專業背景和長期實踐，系統介紹生成式人工智能的內在邏輯與應用，并將其與產業發展，理論和實際相結合，幫助讀者從本源了解生成式人工智能，結合未來趨勢和發展為讀者指明方向。

·10.8萬字

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從零開始：機器學習的數學原理和算法實踐

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數學基礎知識入手，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容，進一步鞏固所學知識。《機器學習的數學原理和算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。

·13.5萬字

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人工智能時代生存指南

繼2016年初擊敗李世石后，2017年，AlphaGo卷土重來對戰柯潔，喚起了全世界對人工智能（AI）的關注甚至警覺。而在比賽之外，人工智能和自動化技術正在悄然融入我們的日常生活，這預示著一個新的智能時代的開始。當技術的演進超出我們的認知，隨之而來的慌亂不可避免，擔憂人工智能取代人類似乎還很遙遠，但人工智能帶來的倫理和法律難題、自動化技術對低端崗位的“逐步蠶食”卻近在眼前。如何緩解技術焦慮癥，跟上這個急速變動的時代？終身學習，是我們在人工智能時代的宿命，你需要一本人工智能時代生存指南。

·8.4萬字

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區塊鏈實戰

本書全景式地描述了互聯網前沿技術——區塊鏈，分別從區塊鏈的起源、區塊鏈在全球各個國家的發展現狀、區塊鏈的四大核心技術、基于區塊鏈底層技術的數字貨幣發展現狀等角度進行描述。另外，為了更好地理解區塊鏈，本書講述了區塊鏈在數字貨幣領域、金融領域、物聯網領域、大數據領域、醫療領域、教育領域、公證領域等七個領域的應用。區塊鏈是一場技術革命。在不久的將來，我們會看到區塊鏈與傳統行業的直接較量。而且這是一場不同層面的競爭，傳統行業被新技術取代已成必然趨勢。所以在一切還未發生之前，關注區塊鏈、參與區塊鏈、應用區塊鏈是至關重要的。通過閱讀本書，讀者只需要花費一周的時間就可以理解區塊鏈是什么以及它能干什么，并且理解區塊鏈在各個領域的價值所在。

·14.5萬字

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深度學習詳解：基于李宏毅老師“機器學習”課程

本書根據李宏毅老師“機器學習”公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經網絡、Transformer、生成模型、自監督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見算法，并講解了對抗攻擊、領域自適應、強化學習、元學習、終身學習、網絡壓縮等深度學習相關的進階算法.在理論嚴謹的基礎上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學習的概念、建模過程和核心算法細節.

·19.5萬字

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ChatGPT原理與架構：大模型的預訓練、遷移和中間件編程

這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運行機制、架構設計和底層技術，以及預訓練、遷移、微調和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型，從實踐角度更好地應用大模型，是作者成功訓練并部署大模型的過程復盤和經驗總結。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發展歷程、技術演化和技術棧等基礎知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構原理，并從GPT-1的生成式預訓練到GPT-3的稀疏注意力機制詳細描述了GPT系列的架構演進；6~8章從底層技術實現的角度講解了大語言模型的訓練策略、數據處理方法，以及如何利用策略優化和人類反饋來進一步提升模型的表現；第9~10章首先詳細講解了大語言模型在垂直領域的低算力遷移方法，并給出了醫療和司法領域的遷移案例，然后講解了大模型的中間件編程；第11章對GPT的未來發展趨勢進行預測，探討數據資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時代具身智能的可行路線。

·10.6萬字

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大模型工程化：AI驅動下的數據體系

大模型在眾多領域得到了廣泛應用，促進了AI技術的整合和創新。然而，在實際應用過程中，直接將大模型應用于特定行業常常難以達到預期效果。本書詳細闡述如何在游戲經營分析場景中利用大模型實現數據體系的建設。本書分為6個部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術的發展與應用，從大模型的發展現狀展開，重點介紹大模型與數據體系的相關知識。第2部分主要介紹大模型下的關鍵基礎設施，涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關鍵技術、實時數據寫入和高效數據分析等內容。第3部分主要介紹大模型下的數據資產，圍繞數據資產重塑、數據資產標準、數據資產建設、數據資產運營展開。第4部分主要介紹自研領域大模型的技術原理，涵蓋領域大模型的基礎、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉譯算法等內容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理，涉及工程化的基礎、技術籌備、建設要點、安全策略等內容。第6部分介紹大模型在游戲領域的應用，通過游戲領域的經營分析案例，系統地闡述如何實現業務需求。本書適合致力于大模型技術應用的數據工程師閱讀，也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發者閱讀，還適合希望利用AI提升業務效率的企業決策者閱讀。

·15.6萬字

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高性能超標量CPU：微架構剖析與設計

《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》基于當前主流的高性能CPU設計規格，全面介紹了高性能超標量CPU微架構的設計，并做出對應的分析。主要內容包括業界主流高性能處理器架構及超標量流水線背景知識（第1章）；CPU前端，包括指令提取單元、分支預測單元、指令譯碼單元的設計和優化，以及指令緩存的相關設計（第2、3章）；分支預測單元的原理、設計和優化，寄存器重命名與發射隊列的原理和設計（第4、5章）；執行單元與浮點運算單元的設計實現（第6、7章）；訪存單元與數據緩存設計（第8章）；重排序緩沖的原理及設計（第9章）；IntelP6CPU微架構設計實例（第10章）。微架構設計對應于指令的生命周期，為讀者提供直觀和清晰的視角，便于讀者對高性能CPU設計深入理解。《高性能超標量CPU：微架構剖析與設計》可作為從事高性能CPU相關研發工作專業人員的參考書，或用作高等院校計算機及集成電路相關專業研究生和高年級本科生的教學參考用書，也可供對CPU設計感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬字

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科學的極致：漫談人工智能

《科學的極致：漫談人工智能》將全面介紹人工智能的發展歷史、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。集智俱樂部是一個從事學術研究、享受科學樂趣的探索者組成的團體，倡導以平等開放的態度、科學實證的精神進行跨學科的研究與交流，力圖搭建一個中國的“沒有圍墻的研究所”。這些令人崇敬的、充滿激情與夢想的集智俱樂部成員將帶你了解圖靈機模型、馮·諾依曼計算機體系結構、怪圈與哥德爾定理、通用人工智能、深度學習、人類計算與自然語言處理，與你一起展開一場令人熱血沸騰的科學之旅。

·18.3萬字

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AI落地：讓人工智能為你所用

面對人工智能（AI）這一技術名詞和概念，你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地？面對人工智能產品爆發式涌現，你是否擔心它會奪走你的工作，進而產生恐慌和憂慮？面對日常見到的“人工智障”工具，你是否對人工智能產生過質疑？進入人工智能時代，你能夠做什么？需要掌握哪些技能？如何讓技術為自己服務？本書結合人工智能落地的方法和案例，采用通俗易懂的語言，為你揭開人工智能的面紗，教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景，以及評價其價值的方法，助你實現降本增效的目標。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比，以便讓你了解技術，還總結了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機會，使讀者能夠在閱讀完本書內容后，對于人工智能的應用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外，閱讀本書，讀者還可以了解目前人工智能技術的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號：AI落地方法論，獲得課程、AI體驗工具。

·14.3萬字

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深度學習與圖像識別：原理與實踐

本書是一本有關人工智能圖像識別應用開發與實踐指導類的教材，主要介紹圖像處理應用項目開發的基本流程、圖像識別處理應用項目關鍵技術。本書直擊當今研究熱點，選擇有代表性的專題項目而且盡量避免復雜的數學推導，易于讀者理解，專注于實戰。詳細介紹了numpy，knn，線性回歸，邏輯回歸，神經網絡在圖像識別上的應用，并為后一部分的深度學習做好鋪墊。同時，針對每一個項目介紹項目的應用及意義，該項目的數據特征分析、識別系統設計、圖像預處理技術、特征提取技術，以及識別方法等。書中實例程序的框架結構簡單，代碼簡潔，讀者可在數字圖像處理技術的基礎上進一步深化學習內容，提高實踐應用能力和項目開發能力。

·10.8萬字

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機器學習公式詳解（第2版）

周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2版。相較于第1版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點內容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。全書共16章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解釋都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習算法背后的數學原理。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考

·9.8萬字

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揭秘大模型：從原理到實戰

本書從技術角度深度解析大模型的原理，從大模型的基礎概念及領域發展現狀入手，概述大模型的理論基礎，介紹OpenAIGPT、清華大學GLM、MetaLlama等主流大模型的技術原理，并從大模型參數高效微調、大模型指令微調、大模型訓練優化和大模型推理優化等多角度解析大模型背后的技術，帶領讀者全方位掌握大模型的原理和實踐方法。本書最后介紹私有大模型的構建，手把手指導讀者做技術選型并搭建自己的私有大模型。本書適合人工智能領域有大模型開發需求或對大模型技術感興趣的技術人員閱讀，也適合普通用戶擴展了解大模型的前沿應用。

·12.2萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革