经典版水果老虎机单机版免费版

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿算法等多個維度系統、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學習的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學習平臺和AutoML平臺負責人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

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移動終端人工智能技術與應用開發

本書適合那些對人工智能感興趣，且具備一定移動終端應用程序開發經驗的讀者。如果您掌握一定的JAVA、C++或Python語言開發知識，同時具備Android操作系統或IOS操作系統的應用的開發經驗，將能迅速掌握基本的移動終端人工智能應用開發方法。如果您只是對人工智能技術感興趣，相信本書也能帶您了解人工智能技術是如何在移動終端上部署和運行的。

·15.1萬字

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工業級知識圖譜：方法與實踐

本書源于阿里巴巴千億級知識圖譜構建與產業化應用的工作總結，對知識圖譜理論和大規模工業實踐進行了全面和深入的闡述。本書以阿里巴巴的實戰經驗為中心，以深厚的理論成果為支撐，詳細闡述了知識圖譜的方方面面。首先介紹工業場景下知識圖譜的現狀、存在的問題和架構設計；然后從知識表示、知識融合、知識獲取、知識推理、知識存儲和知識圖譜前沿方向等方面入手，介紹大規模商品知識圖譜的構建方法；最后結合阿里巴巴的業務實踐，詳細介紹知識圖譜的產品設計、技術實現和業務應用細節。通過閱讀本書，讀者不僅可以從零開始認識知識圖譜，了解知識圖譜技術方法和前沿技術方向，而且可以熟悉知識圖譜工業實踐的實現路徑，清楚知識圖譜的應用方向和方法。本書介紹的成果獲得錢偉長中文信息處理科學技術一等獎。本書在知識圖譜的廣度和深度上兼具極強的參考性，適合人工智能相關行業的管理者和研發人員、高等院校的計算機專業學生閱讀。

·19.4萬字

AIGC高效寫作：如何發揮ChatGPT的無限創作力

寫作是一項重要且常見的任務，高質量的寫作需要投入大量的時間和精力。生成式人工智能（AIGC）和ChatGPT的出現，為人們又快又好地進行寫作提供了新的可能。那么，到底如何利用這些新工具進行高質量寫作呢？本書旨在幫助讀者充分理解、掌握AIGC和ChatGPT的相關知識和使用方法，提高寫作效率，并增加創新元素，使寫作過程變得更加愉快和有成效。具體而言，本書首先介紹了AIGC及ChatGPT的概念、原理、基本操作、會遇到的問題及其解決方法；然后分別針對文案類、工具類、創意類、學術類寫作，結合豐富的案例進行詳細的講解，為讀者提供了可以拿來即用的方法；最后對AI寫作進行思考和設想，幫助讀者對AI寫作擁有更充分的認識。本書適合對AI寫作感興趣或希望提升寫作效率和質量的人員閱讀，也可以作為企業宣傳部門、廣告公司、科研及教育機構的參考用書。

·8.6萬字

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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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ROS與ROS2開發指南

本書是學習ROS的實用化書籍。從對機器人的介紹開始，由淺入深依次講解ROS依賴的Linux系統、常用的高級編程語言Python、ROS環境和機器人編程開發實訓等內容。在學習ROS開發過程中，本書在實戰篇加入了SLAM建圖、視覺跟隨和物聯網控制等前沿知識的介紹，使讀者在學習編程技能的同時，能夠更加深入地理解最新的機器人控制理論。為了發揮ROS與ROS2各自的優勢，本書提出了ROS與ROS2混合編程方法，并給出了翔實的實踐案例。本書可供從事無人駕駛和移動機器人研究的科研工作者、高校教師及相關專業學生使用。

·7.6萬字

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人工智能開發語言：Python

本書以淺顯易懂的語言對Python進行了全面系統的介紹，采用范例加圖解的形式講解，讀者可輕松閱讀。全書主要內容包括Python語言的基礎語法、數據類型、運算符、函數、類、對象以及常用的標準功能模塊，最后以實例的形式介紹了開發機器學習和人工智能應用所需的知識及相應的功能模塊。本書適合有志于從事機器學習、人工智能技術開發的人員或愛好者，也可作為相關專業的教材。

·6.8萬字

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人工智能：數據與模型安全

本教材聚焦學術前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數據和模型，對人工智能領域安全問題以及相關攻防算法展開系統全面、詳細深入的介紹。本教材可以幫助學生充分了解人工智能數據與模型所面臨的安全風險，學習基礎的攻防理論，掌握關鍵的攻防技巧。

·23.9萬字

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Unity人工智能實戰（原書第2版)

第1章探究幾個有趣的移動算法，這些算法基于CraigReynolds與IanMillington開發的轉向行為（steeringbehavior)原則，是絕大多數高級游戲和其他一些依賴于移動的算法（比如尋路算法家族)的基礎。第2章涵蓋了用于導航復雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結構來表示游戲世界的方法，以及幾個用于尋路的算法，每種算法針對的場景有所不同。第3章解釋不同的決策制定技術，這些技術能夠靈活地適應不同類型的游戲，并且足夠健壯地讓我們構建模塊化的決策制定系統。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內部原理，解釋如何掌握NavMesh的強大之處，以及實時優化。第5章涉及幾篇不同的教程，把不同的agent協調成一個整體，比如基于圖表（如路徑點和勢力圖)制定戰術策略的編隊技巧。第6章探究了幾種在agent上模擬感官刺激的不同方式。我們將學習如何使用已知的工具來創建這些模擬器：碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發棋類游戲的一個算法家族，以及創建AI的基于回合的游戲技術。第8章探索機器學習領域，該章是我們學習并將機器學習技術應用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內容生成來實現游戲可重玩性的幾種不同技術。該章是生成不同類型的內容的指南。第10章介紹一些新技術，以及使用前幾章中學過的算法創建不完全符合特定類別的新行為。

·5.1萬字

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人工智能安全

本書在簡要介紹人工智能發展歷程、世界各國人工智能戰略規劃之后，重點圍繞人工智能安全主題，提出人工智能安全體系架構，討論了人工智能助力安全、人工智能內生安全、人工智能衍生安全等相關內容，并深入研究了人工智能安全倫理準則。本書還詳細分析了人工智能行為體及其可能引發的安全問題，提出了人工智能保險箍的解決方案，并給出了人工智能行為體的安全評估與檢測方法。本書最后還探討了人工智能的前沿技術，以及人工智能安全的未來發展趨勢。本書適合人工智能及安全領域的研究人員、管理人員以及廣大愛好者閱讀。

·27.5萬字

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機器人傳感器

機器人傳感器是實現機器人及自身與外部環境進行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機器人對其自身及周圍環境進行檢測，并對檢測結果進行處理、分析、決策，然后選擇合適的運動。本書按傳感器基礎篇、機器人傳感器篇進行編排，全書共7章，前后呼應，循序漸進，由常用傳感器到機器人傳感器應用，逐步介紹了傳感器的基礎知識與檢測技術、常用傳感器、智能傳感器、機器人常用傳感器、工業機器人常用傳感器、移動機器人常用傳感器、機器人多傳感器信息融合等內容。

·14.1萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

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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TensorFlow知識圖譜實戰

大數據時代的到來，為人工智能的飛速發展帶來前所未有的數據紅利。在大數據的“喂養”下，大量知識不斷涌現，如何有效地發掘這些知識呢？知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構建知識圖譜的入門教程，引導讀者掌握基于深度學習的知識圖譜構建概念、理論和方法。本書分為13章：第1章從搭建環境開始，包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安裝，并通過一個知識圖譜的例子引導讀者開始學習；第2~4章介紹TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，學習使用原生API處理數據的方法；第6~8章是實戰準備部分，介紹ResNet模型、詞嵌入（wordembedding）模型、情感分類；第9~10章在“注意力模型”基礎上搭建了“編碼器模型”；第11~13章搭建了知識圖譜聯合抽取模型，利用本書所學知識實戰知識圖譜的搭建過程和性能提升方案。本書內容詳盡、示例豐富，適合作為知識圖譜和深度學習讀者的參考書，同時也適合開設人工智能專業的大中專院校師生閱讀，還可作為高等院校計算機及相關專業教材使用。

·9.9萬字

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智能RPA實戰

本書從RPA一詞的概念講起，循序漸進地介紹了企業級智能RPA實踐要點，內容全面、結構合理，附有大量的圖表輔助說明，相信無論是RPA入門級讀者還是專業人士，均可在閱讀本書的過程中獲得啟發。本書內容系統全面，智能RPA的概念、技術結構和應用案例盡在其中。注重實戰是本書的另一特點，作者不僅以大量篇幅介紹了各個細分行業中的真實案例，還提供了重復可用的方法論工具。

·14.4萬字

AI醫學圖像處理（基于Python語言的Dragonfly）

這是一本“將人工智能技術運用于醫學案例，利用先進技術解決臨床問題”的圖書。本書使用三維圖像專業處理軟件Dragonfly（基于Python語言，封裝了多個機器學習庫）作為具體的實現工具。本書介紹了人工智能與醫療的介紹、醫療領域中的圖像處理、醫學圖像處理的常規流程等內容，并通過6個真實的醫學案例展現人工智能技術在醫學圖像學領域的應用，從醫工交叉的角度出發，深入探討醫學圖像問題的處理方法，旨在讓讀者了解如何將人工智能技術切實落地于醫學圖像學中，幫助其提升運用人工智能技術處理醫學圖像問題的能力。

·6.9萬字

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智能化浪潮：正在爆發的第四次工業革命

正在到來的第四次工業革命，是繼機械化、電氣化及信息化之后的一次大規模的智能化浪潮，將對人類生產、生活方式產生革命性的影響。本書以時間為主線，采用歷史案例+未來趨勢解讀的形式，全面介紹第四次工業革命涉及的各個技術領域發展趨勢，包括時下最熱門的人工智能、無人駕駛、VR/AR、工業4.0、共享經濟等；深入講解人類科技發展歷史的總體趨勢，通過眾多典型歷史案例總結出人類科技發展的核心驅動力是信息、能源、交通“三駕馬車”規律，從全球視角解讀科技大趨勢，激發人們對科技創新規律的思考。本書中心思想明確，觀點新穎，內容通俗易懂，非常適合關注科技創新的互聯網從業者、風險投資人、傳統企業家以及股市投資者等閱讀。

·16.9萬字

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人工智能時代：未來已來

本書深入淺出地介紹了人工智能歷史和技術，對現階段人工智能技術的應用成果進行了展示、解讀，讓讀者在詳細了解人工智能發展歷史的基礎上，清晰認知人工智能的關鍵技術。本書適合人工智能研究者，以及對人工智能感興趣的讀者閱讀。

·11.3萬字

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機器學習（第2版）

機器學習是人工智能的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書涵蓋了機器學習和深度學習的基礎知識，主要包括機器學習的概述、統計學基礎、分類、聚類、神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、文本分析、分布式機器學習算法等經典的機器學習基礎知識，還包括卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、目標檢測、自編碼器等深度學習的內容。此外，本書還介紹了機器學習的熱門應用領域推薦系統以及強化學習等主題。本書深入淺出、內容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習題，供讀者鞏固所學知識。

·30.2萬字

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分布式人工智能

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎知識以及相關進展，包括分布式人工智能簡介、分布式規劃與優化、多智能體博弈、多智能體學習和分布式人工智能應用。除此之外，由于本領域尚處于蓬勃發展階段，相關技術與應用層出不窮，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發展的相關預測，主要集中在：第一，更復雜和更大規模的分布式人工智能問題的研究和解決；第二，分布式人工智能的安全性，魯棒性和泛化性，這將極大地促進人們對于分布式人工智能問題的理解；第三，分布式人工智能的可解釋性，這將使得人類能夠理解算法的決策，為分布式人工智能的落地減少障礙。本書適合相關領域的從業者學習，也適合作為本領域研究者的案頭參考。

·22.7萬字

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深度學習與目標檢測（第2版）

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。本書側重對卷積神經網絡的介紹，而深度學習的內容不止于此。所以，作者將深度學習分為有監督學習、無監督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、人臉識別、語音識別、生成對抗網絡和AlphaGo等應用場景歸入不同的類別，并分別對其原理進行了概括性的講解。

·12.6萬字

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深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺