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隨著ChatGPT等人工智能和語言模型不斷進步，了解這些技術(shù)的含義和潛在陷阱比以往任何時候都更加重要。作為享譽全球的跨技術(shù)和設(shè)計學(xué)科思想家，前田約翰利用他的豐富經(jīng)驗，為企業(yè)、產(chǎn)品設(shè)計師和決策者提供了可行的指導(dǎo)。通過深思熟慮和偶爾異想天開的例子，他構(gòu)造了一個可以描述任何機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵功能的框架，并展望了可以如何使用它們來創(chuàng)造富有包容性和改變世界的產(chǎn)品。對任何想要深入了解機器如何“思考”以及未來可能會發(fā)生什么的人來說，本書都不容錯過。

·9.6萬字

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AI改變設(shè)計 : 人工智能時代的設(shè)計師生存手冊

我們是否會被人工智能取代？我們要如何在人工智能時代下成為更好的設(shè)計師？這正是作者寫這本書的目的。希望通過這本書，能為大家深入淺出地講解現(xiàn)在的人工智能是什么，尤其是為沒有開發(fā)經(jīng)驗的設(shè)計師講解清楚人工智能的歷史背景和現(xiàn)有技術(shù)；再結(jié)合一些人工智能和設(shè)計的案例，讓大家清楚現(xiàn)在和未來我們能做什么、怎么做；最后通過對一些跨界設(shè)計師的采訪，希望能給大家?guī)硪恍﹩l(fā)。

·11.1萬字

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元學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與應(yīng)用

本書介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實現(xiàn)對實際應(yīng)用中深度模型的改進，以適應(yīng)復(fù)雜多變的實際任務(wù)。

·19.7萬字

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智能制造：AI落地制造業(yè)之道

本書從人工智能技術(shù)的演進和發(fā)展，人工智能技術(shù)體系，人工智能技術(shù)角度，闡述在機電產(chǎn)品、研發(fā)設(shè)計、經(jīng)營管理、生產(chǎn)制造、客戶服務(wù)、經(jīng)營決策中的應(yīng)用，制造業(yè)企業(yè)實施人工智能的策略等。為人工智能技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用落地給出一些方向和建議。

·10萬字

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企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕：深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)+Alluxio解密

《企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕：深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)+Alluxio解密》分為盤古人工智能框架開發(fā)專題篇、機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)篇、分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，分別對人工智能開發(fā)框架、機器學(xué)習(xí)案例及Alluxio系統(tǒng)進行透徹解析。盤古人工智能框架開發(fā)專題篇，通過代碼講解多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計算及可視化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和特征歸一化等內(nèi)容。機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)篇，選取機器學(xué)習(xí)中最具代表性的經(jīng)典案例，透徹講解機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理、簡單線性回歸、多元線性回歸、多項式回歸、支持向量回歸、決策樹回歸、隨機森林回歸等回歸算法，邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機森林分類等分類算法、ｋ均值聚類、層次聚類等聚類算法，以及關(guān)聯(lián)分析算法，并對回歸模型、分類模型進行性能評估。分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇，詳細講解Alluxio架構(gòu)、部署、底層存儲及計算應(yīng)用、基本用法、運行維護等內(nèi)容。

·19.9萬字

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計算社會學(xué)：系統(tǒng)應(yīng)用篇

自2009年至今，計算社會學(xué)步入了發(fā)展的黃金時期。多學(xué)科的深度交叉融合，以人工智能為代表的數(shù)據(jù)科學(xué)方法的快速發(fā)展以及跨空間、多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速富集等都使得計算社會學(xué)得到蓬勃發(fā)展，讓社會科學(xué)研究呈現(xiàn)出嶄新面貌，為解釋人類行為、群體認知、社會演化等提供了重要的理論和方法支撐。本書采用漸進式的組織思路，以人工智能的經(jīng)典模型為基礎(chǔ)理論支撐，從社交網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)、社交媒體挖掘與社群智能三個維度進行延伸，圍繞典型應(yīng)用系統(tǒng)梳理計算社會學(xué)的代表性應(yīng)用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學(xué)、社會學(xué)、人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)和自然語言處理等多學(xué)科的專業(yè)概念，突出社會計算學(xué)近年來的研究成果和關(guān)鍵技術(shù)突破。本書為人工智能與社會科學(xué)交叉融合提供了系統(tǒng)性的理論框架、方法體系與應(yīng)用闡釋，是研究人員、專業(yè)人員以及工程、計算、AI、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的技術(shù)人員不可或缺的參考資料，同時也可作為相關(guān)領(lǐng)域的高年級本科生和研究生的教材。

·24.6萬字

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AIGC提示工程師精進之道

本書是一本關(guān)于AIGC提示工程師的實用指南，講解了成為優(yōu)秀AIGC提示工程師所需的技術(shù)特長和知識、溝通和協(xié)作能力、持續(xù)學(xué)習(xí)和自我提升方法等。本書分為3篇，共13章。第1篇為AIGC提示工程師基礎(chǔ)，內(nèi)容包括AI崛起下的新職業(yè)──AIGC提示工程師、設(shè)計高效提示的基本原則、常用的提示方法以及提示工程實踐中的常見問題等；第2篇為提示進階技巧，內(nèi)容包括優(yōu)化提示的除錯過程、解決復(fù)雜問題的高級提示技巧、提升提示效果的高級技巧以及酷炫的生成式AI繪圖與視頻平臺等；第3篇為提示應(yīng)用實戰(zhàn)，內(nèi)容包括語言和翻譯提示技巧、社交對話提示技巧、知識查詢和解答提示技巧、創(chuàng)意和故事寫作提示技巧以及創(chuàng)新應(yīng)用的提示技巧等。本書適合AI開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件工程師，以及其他對AI及其應(yīng)用領(lǐng)域感興趣的讀者學(xué)習(xí)使用。

·12萬字

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高性能超標量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計

《高性能超標量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計》基于當前主流的高性能CPU設(shè)計規(guī)格，全面介紹了高性能超標量CPU微架構(gòu)的設(shè)計，并做出對應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)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(yù)測單元、指令譯碼單元的設(shè)計和優(yōu)化，以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計（第2、3章）；分支預(yù)測單元的原理、設(shè)計和優(yōu)化，寄存器重命名與發(fā)射隊列的原理和設(shè)計（第4、5章）；執(zhí)行單元與浮點運算單元的設(shè)計實現(xiàn)（第6、7章）；訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計（第8章）；重排序緩沖的原理及設(shè)計（第9章）；IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計實例（第10章）。微架構(gòu)設(shè)計對應(yīng)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(shè)計深入理解。《高性能超標量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書，或用作高等院校計算機及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生的教學(xué)參考用書，也可供對CPU設(shè)計感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬字

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ABB工業(yè)機器人應(yīng)用技術(shù)

本書以ABB工業(yè)機器人為研究對象，分認識工業(yè)機器人、工業(yè)機器人基本操作、工業(yè)機器人現(xiàn)場編程和工業(yè)機器人日常維護四個模塊進行介紹。通過詳細的圖解實例對ABB工業(yè)機器人的操作、編程、日常維護與保養(yǎng)等相關(guān)的方法與功能進行講述，讓讀者了解工業(yè)機器人，并且能夠掌握獨立完成操作、編程、維護保養(yǎng)作業(yè)相關(guān)的具體操作方法。

·3.2萬字

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工業(yè)控制計算機典型應(yīng)用系統(tǒng)編程實踐

本書從工程應(yīng)用的角度出發(fā)介紹了工業(yè)控制計算機典型應(yīng)用系統(tǒng)，內(nèi)容包括：利用PC與PLC、PC與PCI數(shù)據(jù)采集卡、PC與USB數(shù)據(jù)采集模塊、PC與CAN總線模塊、PC與單片機、PC與無線數(shù)傳模塊、PC與GSM短信模塊、PC與智能儀器及PC與遠程I/O模塊等組成的控制系統(tǒng)設(shè)計。每個實例首先介紹了相關(guān)的硬件技術(shù)，然后給出具體的測控線路和完整的VisualBasic、Delphi和KingView程序。

·14萬字

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互聯(lián)網(wǎng)下半場

互聯(lián)網(wǎng)的上半場已經(jīng)落幕，隨著IT技術(shù)的進一步發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)、智聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能一一涌現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)下半場已經(jīng)到來！掌握了這六大鐵律，就掌握了它的入場券：粉絲即用戶、媒介即渠道、內(nèi)容即品牌、一切皆是分享、一切皆是社交、游戲化思維。現(xiàn)在，新風口已經(jīng)登場。入口隨時隨地，意味著財富隨時隨地。本書系統(tǒng)梳理了互聯(lián)網(wǎng)上半場和下半場的發(fā)展歷程，以及互聯(lián)網(wǎng)下半場將引發(fā)的商業(yè)變革。從實操策略著手，解決以下問題：如何抓住新風口；如何從品牌、產(chǎn)品、營銷、IP等多個角度入手創(chuàng)造全新的價值；同時詳細剖析傳統(tǒng)企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)成功轉(zhuǎn)型的案例。

·12.1萬字

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Python人工智能

本書系統(tǒng)地介紹了基于Python平臺的人工智能的原理及實現(xiàn)過程，全書共7章。第1章“從這里開始認識Python”，介紹人工智能及Python基礎(chǔ)知識；第2章“Python語法基礎(chǔ)”，通過生動有趣的實驗實例介紹Python編程語法知識；第3章“Python程序設(shè)計”，以實例為基礎(chǔ)，介紹Python的編程方法；第4章“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”，通過范例介紹列表、元組、字典、集合、函數(shù)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的使用方法；第5章“數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用”，主要介紹Python數(shù)據(jù)庫應(yīng)用及Web應(yīng)用開發(fā)技術(shù)，通過實例講解Python數(shù)據(jù)庫應(yīng)用；第6章“大數(shù)據(jù)應(yīng)用”，基于實例，主要介紹網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Excel數(shù)據(jù)爬取及分析處理等技術(shù)，了解數(shù)據(jù)挖掘分析處理等大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的一般設(shè)計流程；第7章“人工智能”，以具體實例講解照片人臉識別、圖像識別、視頻人臉識別、聊天機器人、微信語音聊天機器人、圖文識別、語音識別及花朵識別等人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書圖文并茂，示例豐富，講解細致透徹，介紹深入淺出，章后練習(xí)精廣，具有很強的實用性和可操作性，適合初學(xué)或自學(xué)Python的學(xué)生，可作為中小學(xué)STEM教育或培訓(xùn)機構(gòu)的人工智能課程教材，也可作為大中專院校人工智能、軟件工程、計算機等專業(yè)以及相關(guān)課程的教材或參考書，還可以當作全國計算機二級（Python）考試的教材使用。

·7.8萬字

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虛擬現(xiàn)實：另一個宜居的未來

“一個可以讓人生活在其中的虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)”是虛擬現(xiàn)實技術(shù)的終極發(fā)展目標，也是本書希望討論的一個重要問題。本書首先從人對虛擬環(huán)境的需求入手，討論虛擬現(xiàn)實技術(shù)存在的意義；之后通過對過往二十余年間相關(guān)領(lǐng)域的研究進行總結(jié)，對如何實現(xiàn)多感官高沉浸的虛擬環(huán)境進行討論；此后，本書分別討論虛擬現(xiàn)實與心理學(xué)、虛擬現(xiàn)實與電影工業(yè)的關(guān)系，最終提出并詳細闡述“宜居的虛擬現(xiàn)實”這一概念。

·15萬字

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TensorFlow機器學(xué)習(xí)（原書第2版）

這是一本TensorFlow機器學(xué)習(xí)入門教程，書中通過大量實例，以淺顯易懂、循序漸進的方式詳細闡釋使用Python和TensorFlow構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型的核心技術(shù)與方法。本書既涵蓋機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，又介紹了如何將機器學(xué)習(xí)核心概念應(yīng)用于現(xiàn)實世界的挑戰(zhàn)（例如，情感分析、文本分類和圖像識別）中，并通過實例展示了用于深度語音處理、面部識別以及使用CIFAR-10的自編碼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。全書共分為三部分。第一部分（第1～2章）討論機器學(xué)習(xí)的基本原理及其當前被大規(guī)模應(yīng)用的原因；第二部分（第3～10章）通過大量實例詳細介紹回歸算法和分類算法，涵蓋回歸、分類、無監(jiān)督聚類和隱馬爾可夫模型（HMM）等技術(shù)及應(yīng)用；第三部分（第11～19章）主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用于自動分類圖像和面部識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、用于時間序列數(shù)據(jù)或語音轉(zhuǎn)文本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以及seq2seqRNN架構(gòu)等內(nèi)容。通過閱讀本書，你將能夠：使用TensorFlow進行機器學(xué)習(xí)選擇最佳的機器學(xué)習(xí)方法使用TensorBoard可視化算法與合作伙伴共享結(jié)果在Docker中運行模型

·16.8萬字

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ChatGPT速通手冊

ChatGPT的發(fā)布被業(yè)界認為是通用人工智能的iPhone時刻，標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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機器意識：人工智能的終極挑戰(zhàn)

自20世紀90年代以來，人們再次高度關(guān)注意識問題，眾多哲學(xué)家、心理學(xué)家與神經(jīng)科學(xué)家在此領(lǐng)域開展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。與此同時，人們也開始嘗試用計算方法讓機器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機器意識”（MachineConsciousness）研究，有時也用“人工意識”（ArtificialConsciousness）或偶爾用“數(shù)字覺知”（DigitalAwareness）來稱呼這一領(lǐng)域。

·27.9萬字

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中小學(xué)AI通識課

本書是以“啟蒙思維、鏈接生活、賦能成長”為核心，專為中小學(xué)生量身打造的系統(tǒng)性AI通識課程。全書立足新課標要求，融合“知識探秘+場景實踐+倫理思辨”三維框架，通過６章內(nèi)容層層遞進，帶領(lǐng)讀者開啟AI的探索之旅。其中，第1章從“AI是什么”出發(fā)，以趣味化語言拆解技術(shù)原理（如大數(shù)據(jù)、算法、算力），結(jié)合“AI是火眼金睛——圖像識別”“AI有雙順風耳——語音識別”等趣味比喻，揭開AI的神秘面紗；第2章和第4章深度解析了無人駕駛、智能家居、AI醫(yī)療等真實場景，并通過大量案例，讓抽象的技術(shù)具象化，啟發(fā)讀者發(fā)現(xiàn)技術(shù)如何重塑世界；第3章聚焦AI與學(xué)科融合，提供“AI學(xué)語文”“AI學(xué)數(shù)學(xué)”“AI學(xué)英語”等實用工具指南，幫助讀者掌握AI賦能學(xué)習(xí)的高效方法；第5章通過跨學(xué)科項目，借助圖形化工具實現(xiàn)零代碼創(chuàng)作，激發(fā)讀者的創(chuàng)造力與工程思維。第6章通過“目前AI有哪些弊端”等思辨話題，引導(dǎo)讀者辯證看待技術(shù)利弊，強化其科技向善的價值觀，以及培養(yǎng)其在數(shù)字時代的責任意識。

·2.8萬字

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人工智能視域下機器學(xué)習(xí)在教育研究中的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來越多的人工智能工具被應(yīng)用于教育領(lǐng)域，成為教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)的得力助手。例如，教育機器人可以幫助教師完成一些課堂輔助性或重復(fù)性的工作，如點名、布置、批改作業(yè)、出卷、閱卷、學(xué)情分析等，還可以幫助教師收集、整理資料、輔助教師備課和進行科研活動等，有效減輕教師負擔，提高工作效率。教師可以將主要精力關(guān)注在改革教學(xué)方法、創(chuàng)新教育內(nèi)容，促進學(xué)生思維發(fā)展等關(guān)鍵問題。當前，個性化學(xué)習(xí)越來越受重視，實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)是教育領(lǐng)域追求的終極目標。然而，要想做到因材施教，需要對每一個學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)效果進行深入分析。

·10.7萬字

會員

從零開始玩轉(zhuǎn)ChatGPT

想學(xué)習(xí)新技能？聊天機器人定制學(xué)習(xí)計劃，語音練習(xí)輕松掌握。想寫作無障礙？隨時獲取寫作靈感和文章框架，激發(fā)創(chuàng)造力。想高效時間管理？告知任務(wù)計劃，機器人生成清單并提醒跟進，節(jié)省時間精力。想打開思維潛力？與機器人互動腦力激蕩，創(chuàng)意迸發(fā)，重現(xiàn)工作熱情。ChatGPT小課程帶來人工智能新體驗：讓它成為你的私人助理+超級軍師，自然聊天就能完成學(xué)習(xí)、寫作、管理和頭腦風暴。獲取腦力資源，提高生產(chǎn)力!

·3.9萬字

會員

機器學(xué)習(xí)算法評估實戰(zhàn)

機器學(xué)習(xí)算法評估力求用科學(xué)的指標，對機器學(xué)習(xí)算法進行完整、可靠的評價。本書詳細介紹機器學(xué)習(xí)算法評估的理論、方法和實踐。全書分為3個部分。第1部分包含第1章～第3章，針對分類算法、回歸算法和聚類算法分別介紹對應(yīng)的基礎(chǔ)理論和評估方法；第2部分包含第4章～第8章，介紹更復(fù)雜的模型（如深度學(xué)習(xí)模型和集成樹模型）的對比與評估，并且針對它們實際應(yīng)用的業(yè)務(wù)場景介紹一些特有的評估指標和評估體系；第3部分包含第9章～第11章，總結(jié)算法評估的常用工具、技術(shù)及方法論，包括實用的可視化工具介紹，并討論機器學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)。本書適合機器學(xué)習(xí)專業(yè)相關(guān)從業(yè)者和算法工程師閱讀，也適合想要從事人工智能和機器學(xué)習(xí)工作的人士學(xué)習(xí)和參考。

·12.3萬字

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人機溝通法則：理解數(shù)字世界的設(shè)計與形成