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合成生物學智能化設計與應用

合成生物學智能化設計與應用

本書以人工智能技術在合成生物學領域的理論、方法及應用為主線，詳細闡述人工智能在合成生物學不同層面設計中的應用進展，深入討論人工智能在合成生物學實際應用中面臨的挑戰與困難。本書先概述合成生物學與人工智能基本概念以及發展簡史，然后介紹人工智能技術在生物元件、生物模塊、生物系統設計方面的應用，并通過案例展示了人工智能與合成生物學技術在生物醫藥領域的研究進展，最后分析了人工智能驅動合成生物技術的發展趨勢，并討論了實際應用所面臨的挑戰和困難，以及展望該交叉領域的未來研究方向。本書適合作為生物類、計算機類、化工類、環境類、醫藥專業的本科生及研究生的教學用書，也適合生物、信息、醫藥、化工、能源、資源和環境等領域的科研人員、程序開發人員參考。

機器意識：人工智能如何為機器人裝上大腦

機器意識：人工智能如何為機器人裝上大腦

科學是對宇宙運行的基本原理的研究，很大程度上基于實驗和觀察。這種一貫統一的知識體系是由我們的感官感知，并由我們大腦的處理能力推斷出來的。當我們走向以自動化、自我豐富的人工智能智能體和虛擬現實為主導的未來時，技術（特別是人工智能）將決定實驗和觀察的過程。因此，人工智能將成為引導我們走向科學的工具和準則。此外，人們相信，當接近技術奇點時，技術增長將打破歷史紀錄，對于我們自己掌握的生物智能來說，速度太快了。隨著人工領域處理能力的增強和信息的過剩，我們對科學是從邏輯中提取的信息和原理的統一體的定義，以及因果關系，將開始與人工智能緊密聯系在一起。

TensorFlow神經網絡到深度學習

TensorFlow神經網絡到深度學習

本書以TensorFlow為平臺，從神經網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應用鞏固結束，做到理論與實踐相結合，使讀者快速了解神經網絡、深度學習等內容，同時領略利用TensorFlow解決這些問題的簡單和快捷。本書共12章，主要內容包括TensorFlow軟件介紹、計算機視覺與深度學習、深度神經網絡的基礎、全連接神經網絡、卷積神經網絡、高級卷積神經網絡、循環神經網絡、對抗神經網絡、其他監督學習、非監督學習、自動編碼機、強化學習等。

深度學習

深度學習

本書初定五個章節，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機器學習基本概念。第二章介紹深度學習模型以及相應的正則化技術。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經網絡及其各種改進。第四章介紹反饋神經網絡及其改進的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學習，展示深度卷積網絡如何與強化學習技術融合用以人機圍棋博弈以及自動駕駛領域。

大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

被算法操控的生活：重新定義精準廣告、大數據和AI

被算法操控的生活：重新定義精準廣告、大數據和AI

這是一個“算法世界”：建立在數據之上的算法指導社會的運行、決定我們能在網上看到什么；它更是自動駕駛、智能管家、未來醫療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數據，就無法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過采訪谷歌和劍橋分析公司的數據專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型，薩普特帶我們直擊智能產品背后的秘密、思考數字科技給社會帶來的風險。我們對科技和互聯網的日益依賴，使數據研究者能夠收集與我們有關的數據，比如買過哪些東西、對哪些話題感興趣等。借助這些數據，他們能夠窺視我們的日常、預測我們的行為，并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇，并放大了社會偏見和歧視的威力。通過探討最前沿的人工智能技術，本書還揭露了一個驚人事實：人工智能必須以大數據和算法為基礎，我們的生活可能永遠無法出現真正的超級AI。

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

《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?！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一網打盡，在內容的廣度上，通過各種渠道，搜集了近3年來知名IT企業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、計算機網絡、操作系統、算法等，所選擇的知識點均為企業招聘考查的知識點。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，結構合理，條理清晰，對于讀者進行學習與檢索意義重大。

機器學習：軟件工程方法與實現

機器學習：軟件工程方法與實現

本書視角獨特，將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中，重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1）機器學習的軟件工程方法：用軟件工程（SoftwareEngineering）中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發（TDD）方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境，以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2）機器學習全生命周期：書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路，以項目需求為起點，歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章，闡述充分，并且不是單純地闡述理論，而是重在實踐。同時，聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法，使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3）提出機器學習是一門實驗學科：書中有大量的工業實踐代碼，例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等，對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科，工具、方法和策略的重要性，并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解（梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化）等主題，而重在展現機器學習的實際應用，以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面，本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度，給讀者良好的閱讀體驗。

AI智能語音技術與產業創新實踐

AI智能語音技術與產業創新實踐

本書從技術、應用和產業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，引發對于機器智能語音聽說的思考，進而闡述技術探索發展史；然后，分析了以語音交互為核心的技術現狀，綜合剖析提出全雙工、端到端模型構建、語音假冒攻擊等熱點；其次，從政策、投融資和產業規模上，分析整體智能語音產業環境，縱觀國內外企業在相關技術和產品上的積極布局，介紹了智能語音的產業鏈和產業格局；最后，圍繞語音交互技術形成的應用，以智能汽車、智能家居、可穿戴設備、智能客服、醫療、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”的3種應用轉化參考模式，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研發、產品應用、市場規劃的工程技術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師生參考。同時，也適合對人工智能語音技術感興趣的相關人員閱讀。

揭秘大模型：從原理到實戰

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。

解碼智能時代2021：前沿趨勢10人談

解碼智能時代2021：前沿趨勢10人談

本書收錄10位專家與企業家的精彩訪談。徐宗本：數學如何讓人工智能更智能。約瑟夫·希法基思：人工智能如何獲得社會信任。賀東東：工業互聯網如何重塑未來制造。周濤：如何打造新一代數據治理體系。吳曉如：智能化如何為生活添彩。肖風：區塊鏈如何構建新型生產關系。羅熙文：數字空間如何與現實世界共舞。李遠清：腦機智能如何孕育“最強大腦”。謝更新：月球上的第一片綠葉意味著什么。金賢敏：量子科技如何打開人類新紀元。

構建實時機器學習系統

構建實時機器學習系統

重架構、重設計、重實戰是本書撰寫的指導思想。我們認為優秀的系統設計在于完備的思考和準備，因此本書對計算機編程和機器學習理論只有入門級的要求。

玩轉機器人：DIY智能小車機器人

玩轉機器人：DIY智能小車機器人

本書主要介紹使用UG軟件、Proteus軟件、AltiumDesigner軟件進行智能小車機器人設計的方法。本書內容涉及UG軟件的模型繪制、模型裝配和運動仿真，Proteus軟件的電路設計和電路仿真，AltiumDesigner軟件的元件庫繪制、原理圖繪制和PCB繪制。本書從機械結構、電路設計、PCB設計三部分對智能小車機器人進行詳細講解，完整介紹了動力模塊零部件繪制、車體模塊零部件繪制、零部件裝配與運動仿真、基礎電路仿真、基于51單片機的智能小車機器人仿真、基于Arduino單片機的智能小車機器人仿真、元件庫繪制和PCB設計。通過學習本書，讀者可以在熟悉UG軟件、Proteus軟件、AltiumDesigner軟件操作的同時體會智能小車機器人的設計思路，為自己設計智能小車機器人打下基礎。

高效用DeepSeek：職場逆襲的實戰指南

高效用DeepSeek：職場逆襲的實戰指南

本書以DeepSeek應用為基礎，講解了DeepSeek在自媒體、咨詢、營銷、教育、翻譯、職場、編程等多個領域的應用。書中通過豐富的案例和詳細的指導，展示了DeepSeek如何幫助自媒體人打造“爆款”內容，如何為咨詢提供高效決策支持，如何在營銷中實現流量裂變，如何重塑未來學習范式，以及如何助力職場人和企業實現業務增效等。本書內容通俗易懂，案例豐富，無論是AI（ArtificialIntelligence，人工智能）領域的從業者，還是希望借助AI提升工作效率的職場人士、企業管理者、教育工作者等，或還是對AI技術感興趣的普通用戶，都能從本書中獲得幫助。

機器學習實踐指南：案例應用解析

機器學習實踐指南：案例應用解析

《機器學習實踐指南：案例應用解析》是機器學習及數據分析領域不可多得的一本著作，也是為數不多的既有大量實踐應用案例又包含算法理論剖析的著作，作者針對機器學習算法既抽象復雜又涉及多門數學學科的特點，力求理論聯系實際，始終以算法應用為主線，由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。全書分為準備篇、基礎篇、統計分析實戰篇和機器學習實戰篇。準備篇介紹了機器學習的發展及應用前景以及常用科學計算平臺，主要包括統計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置?；A篇先對數學基礎及其在機器學習領域的應用進行講述，同時推薦配套學習的數學書籍，然后運用實例說明計算平臺的使用，以python和r為實現語言，重點講解了圖像算法、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用。最后，通過大量統計分析和機器學習案例提供實踐指南，首先講解回歸分析、區間分布、數據圖形化、分布趨勢、正態分布、分布擬合等數據分析基礎，然后講解神經網絡、統計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數據擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、IT專業人員以及機器學習愛好者參考使用。

PVCBOT零基礎機器人制作（第3版）

PVCBOT零基礎機器人制作（第3版）

“PVCBOT”是以PVC為主要材料來制作的機器人，也是指定位在“低成本、易實現”的一項機器人DIY活動。區別于很多其他的機器人制作書籍的泛泛而談，本系列的機器人教程除了著重介紹制作過程之外，還強調原理的分析、解釋，不僅僅是知其然，還要知其所以然；并且為了使細節過程更細致、完整，本教程主要以圖文并茂甚到是圖片為主的“看圖說話”的方式進行展現，力求更清晰明了和通俗易懂?！癙VCBOT”是以PVC為主要材料來制作的機器人，也是指定位在“低成本、易實現”的一項機器人DIY活動。

妙用DeepSeek：創意落地速通指南

妙用DeepSeek：創意落地速通指南

在人工智能技術快速發展的時代，DeepSeek？作為國產自研的高性能？AI模型，在多領域得到廣泛應用。本書是關于DeepSeek的實踐指南，分為基礎認知、開發實戰、高能應用3篇?；A認知篇介紹DeepSeek的核心功能、使用方法與對話技巧；開發實戰篇講解DeepSeekAPI的申請與使用，以及部署方法；高能應用篇展示DeepSeek在多媒體生成、辦公軟件、智能助手方面的應用。本書內容由淺入深，涵蓋從基礎概念到技術實操，再到多場景應用，全面、系統且實用。本書適合想要盡快上手DeepSeek的初學者、希望利用其提升工作效率的職場人士、對部署模型感興趣的技術愛好者，以及需要將AI創意方案落實到多種應用場景的創意工作者閱讀。

洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰

洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰

《洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰》內容分為3篇：第1篇AIGC的蛻變講述AIGC的發展歷史及其背后的智能；第2篇AIGC的應用講述AIGC在文學創作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業制造、健康醫療、金融服務、品牌營銷領域的應用現狀及常用工具；第3篇AIGC的機遇與挑戰講述AIGC的資本與技術前景，同時提出需要注意的風險。

量子機器學習及區塊鏈技術導論

量子機器學習及區塊鏈技術導論

機器學習是人工智能發展和研究過程中最受重視和應用最廣泛的方向之一，與人工智能并行發展的量子計算，其被廣泛關注的領域之一是量子機器學習。量子計算給現代密碼體制帶來了巨大的沖擊，而建立在現代密碼體制基礎之上的區塊鏈技術也將受到影響?；诹孔用艽a體系的區塊鏈，即量子區塊鏈系統便是一種探索。本書主要對機器學習、深度學習、區塊鏈和量子計算技術及其應用進行全面介紹，主要內容包括機器學習基礎、量子信息與量子計算基礎、量子計算與機器學習、區塊鏈技術基礎、區塊鏈技術應用、量子區塊鏈初探。

未來呼嘯而來八部曲

未來呼嘯而來八部曲

套裝包括《未來呼嘯而來》、《AI3.0》、《人工智能的未來》、《人工智能簡史》、《如何創造可信的AI》、《智能學習的未來》、《與機器人共舞》、《第四次革命》共八本。

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