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本書結(jié)合AI原生應(yīng)用落地的大量實踐，系統(tǒng)講解提示工程的核心原理、相關(guān)案例分析和實戰(zhàn)應(yīng)用，涵蓋提示工程概述、結(jié)構(gòu)化提示設(shè)計、NLP任務(wù)提示、內(nèi)容創(chuàng)作提示、生成可控性提示、提示安全設(shè)計、形式語言風(fēng)格提示、推理提示和智能體提示等內(nèi)容。本書的初衷不是告訴讀者如何套用各種預(yù)設(shè)的提示模板，而是幫助讀者深入理解和應(yīng)用提示設(shè)計技巧，以找到?jīng)Q定大語言模型輸出的關(guān)鍵因子，進(jìn)而將提示工程的理論知識應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計中。本書適合AI原生應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域的從業(yè)者和研究人員，以及人工智能相關(guān)專業(yè)的教師和學(xué)生閱讀。

·18.2萬字

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人工智能技術(shù)

本書介紹了人工智能概覽、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能主流開發(fā)框架、華為全棧全場景AI戰(zhàn)略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實驗等內(nèi)容？這是一本華為ICT學(xué)院人工智能課程培訓(xùn)的教材。本書是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國內(nèi)外現(xiàn)有教材和相關(guān)文獻(xiàn)后編寫的？全書注重理論與實踐的結(jié)合，注重算法與框架的實際應(yīng)用與實現(xiàn)方法，注重創(chuàng)新思維的訓(xùn)練與培養(yǎng)？本書既可作為高等院校人工智能課程的培訓(xùn)教材，也可作為自動化？電氣工程及其自動化？計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)？電子信息工程等專業(yè)學(xué)生“人工智能”課程的本科生？研究生教材，也可供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技工作者學(xué)習(xí)參考？

·13.6萬字

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中國人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展報告2025

作為一本技術(shù)性很強(qiáng)的書，《中國人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展報告2025》覆蓋人工智能、大模型、視覺捕捉、自動化控制等一些列技術(shù)和學(xué)科。本書系統(tǒng)性梳理了《人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展指導(dǎo)意見》發(fā)布以來中國人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在關(guān)鍵技術(shù)、產(chǎn)品培育、場景應(yīng)用、生態(tài)營造、支撐能力以及保障措施等多方面的發(fā)展態(tài)勢，通過多角度案例研究，全面解析了中國在這一領(lǐng)域的成果與經(jīng)驗，力圖展示中國人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的全貌，洞察人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的新趨勢、新挑戰(zhàn)及新機(jī)遇。

·9萬字

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Keras深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本書從人工智能導(dǎo)論入手，闡述人工智能的發(fā)展及現(xiàn)狀，重點(diǎn)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、反向傳播原理、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。本書內(nèi)容由淺入深，循序漸進(jìn)，從神經(jīng)元和感知機(jī)入手，逐步講解深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、反向傳播以及更深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書知識體系完整，內(nèi)容覆蓋面廣，介紹了深度學(xué)習(xí)中常用的模型和算法，助力讀者多方位掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。本書可作為高等院校計算機(jī)等相關(guān)專業(yè)的教材，也可供人工智能領(lǐng)域的技術(shù)人員學(xué)習(xí)使用，還可以作為人工智能研究人員的參考用書。

·11萬字

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人工智能的故事

本書以人工智能為主題，以其歷史發(fā)展為主線，結(jié)合相關(guān)人物、事件和發(fā)明創(chuàng)造，深入淺出、生動全面地講述了人工智能的起源和發(fā)展歷程，介紹了主要的人工智能理論、技術(shù)和應(yīng)用。本書將人工智能的相關(guān)知識與趣聞軼事融為一體，有點(diǎn)有面，通俗易懂。對于對人工智能感興趣的普通讀者來說，這是一本難得的參考讀物。

·11.5萬字

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COMSOL Multiphysics工程實踐與理論仿真

本書是一本介紹什么是數(shù)值模擬技術(shù)，以及數(shù)值模擬技術(shù)如何與工程科學(xué)相結(jié)合，基于COMSOLMultiphysics解決實際工程問題的書。全書涉及實際工程問題的方方面面，涉及聲學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體力學(xué)、熱量傳遞、質(zhì)量運(yùn)移、電磁場計算、化學(xué)反應(yīng)工程分析等等，是真正的多物理數(shù)值仿真的入門指導(dǎo)書。作者希望通過本書，能讓讀者理解數(shù)值仿真技術(shù)的真諦，以及這些理論知識應(yīng)該如何與實際相結(jié)合。進(jìn)一步，或許讀者能夠領(lǐng)悟經(jīng)驗豐富的數(shù)值仿真工程師會如何思考問題，慢慢吸收這些經(jīng)驗為自己所用。

·8.2萬字

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人工智能

全書共分為11章，除第1章人工智能概述外，其余內(nèi)容劃分為四大部分。第一部分為確定性人工智能的三大基本技術(shù)，包括第2,3,4章的知識表示、確定性推理和搜索部分。第二部分包括第5章不確定性人工智能和第6章的智能算法。第三部分為人工智能的重要研究領(lǐng)域，包括第7章的分布式人工智能，第8章的機(jī)器學(xué)習(xí)，第9章的專家系統(tǒng)。第四部分為人工智能應(yīng)用部分，包括第10章的人工智能設(shè)計語言和第11章的人工智能的應(yīng)用舉例。

·27.5萬字

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智能控制

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應(yīng)用。全書共11章。主要內(nèi)容為：專家控制的基本原理和應(yīng)用；模糊控制的基本原理和應(yīng)用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和應(yīng)用；遺傳算法及其應(yīng)用和迭代學(xué)習(xí)控制方法及其應(yīng)用。本書系統(tǒng)性強(qiáng)，突出理論聯(lián)系實際，敘述深入淺出，適合于初學(xué)者學(xué)習(xí)。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數(shù)量的習(xí)題和上機(jī)操作題。

·12.6萬字

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如何教人工智能說人話？

AI的本質(zhì)是什么？自然語言和人工語言的區(qū)別在哪里？ChatGPT究竟是人工智能發(fā)展道路上的里程碑，還是某種誤入歧途的“假AI”？我們不許諾美麗空洞的AI前景，而是告訴讀者，未來的AI之路到底有多少激流險灘——對于統(tǒng)計學(xué)工具與硬件升級的片面崇拜，對于智能科學(xué)基本原理的蔑視，是目前AI研究的大危機(jī)。在我們看來，萬眾期待的ChatGPT，只是新時代的“牛頓煉金術(shù)”。

·17.8萬字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護(hù)計算方案，在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模，從而實現(xiàn)“共同富裕”，成為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)。本書以實戰(zhàn)為主（包括對應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統(tǒng)總結(jié)。全書由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理論知識；第二部分介紹如何使用Python和FATE進(jìn)行簡單的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模；第三部分是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的案例分析，篩選了經(jīng)典案例進(jìn)行講解，部分案例用Python代碼實現(xiàn)，部分案例采用FATE實現(xiàn)；第四部分主要介紹和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相關(guān)的高級知識點(diǎn)，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)和訓(xùn)練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)感興趣的高校研究者、企業(yè)研發(fā)人員閱讀。

·13.8萬字

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人工智能簡明知識讀本

人工智能技術(shù)正在徹底改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知，重建人機(jī)相互協(xié)作的關(guān)系。史無前例的自動駕駛正在重構(gòu)我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術(shù)也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?

·9.4萬字

如何創(chuàng)造可信的AI

關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠(yuǎn)比想象的要復(fù)雜得多，超級智能的時代還遠(yuǎn)沒有到來。創(chuàng)造真正可信的AI需要賦予機(jī)器常識和深度理解，而不是簡單地統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。本書勾勒了未來人工智能發(fā)展的最佳路線圖，對當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進(jìn)行了清晰且客觀的評估。作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領(lǐng)域的專家，同時還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，在計算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、語言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當(dāng)深厚的學(xué)術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學(xué)術(shù)界的主流觀點(diǎn)。當(dāng)整個人工智能學(xué)術(shù)界都在過分樂觀地高歌猛進(jìn)時，他不斷撰文和發(fā)表演講來指出以深度學(xué)習(xí)為代表的當(dāng)下AI的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關(guān)于人工智能觀點(diǎn)的最佳總結(jié)。蓋瑞·馬庫斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學(xué)習(xí)算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當(dāng)下AI技術(shù)發(fā)展的桎梏，對當(dāng)前AI的場景應(yīng)用和研究范式中的問題進(jìn)行了分析，他指出AI真正的問題在于信任，常識才是深度理解的關(guān)鍵。最終從認(rèn)知科學(xué)中提煉出了11條對人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標(biāo)，給出了未來AI技術(shù)的一種發(fā)展方向。

·15.1萬字

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機(jī)器人傳感器

機(jī)器人傳感器是實現(xiàn)機(jī)器人及自身與外部環(huán)境進(jìn)行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機(jī)器人對其自身及周圍環(huán)境進(jìn)行檢測，并對檢測結(jié)果進(jìn)行處理、分析、決策，然后選擇合適的運(yùn)動。本書按傳感器基礎(chǔ)篇、機(jī)器人傳感器篇進(jìn)行編排，全書共7章，前后呼應(yīng)，循序漸進(jìn)，由常用傳感器到機(jī)器人傳感器應(yīng)用，逐步介紹了傳感器的基礎(chǔ)知識與檢測技術(shù)、常用傳感器、智能傳感器、機(jī)器人常用傳感器、工業(yè)機(jī)器人常用傳感器、移動機(jī)器人常用傳感器、機(jī)器人多傳感器信息融合等內(nèi)容。

·14.1萬字

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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。《人工智能程序員面試筆試寶典》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。

·13.5萬字

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深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

本書深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，側(cè)重于闡釋深度學(xué)習(xí)的核心概念。作者以技術(shù)原理為導(dǎo)向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數(shù)字識別項目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，以及如何利用這些知識改進(jìn)深度學(xué)習(xí)項目。學(xué)完本書后，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決復(fù)雜的模式識別問題。

·13.1萬字

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深度學(xué)習(xí)案例精粹

本書主要講述了深度學(xué)習(xí)中的重要概念和技術(shù)，并展示了如何使用TensorFlow實現(xiàn)高級機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書首先介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及如何通過訓(xùn)練深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行分類，如何通過深度學(xué)習(xí)架構(gòu)解決計算機(jī)視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最后討論了高級的深度學(xué)習(xí)模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用。

·11.9萬字

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AI效率手冊：從ChatGPT開啟高效能

ChatGPT是當(dāng)下最新、最熱門的工具、效率工具，但為什么不同的人使用效果天差地別，整體上來說：一是認(rèn)知上的不足；二是方法上的不足。這正是本書要解決的問題。本書不僅讓讀者會用ChatGPT，更嘗試讓讀者意識到自己需要構(gòu)建一個完整的學(xué)習(xí)體系，同時本書提供構(gòu)建這個學(xué)習(xí)體系的方法。有了這個學(xué)習(xí)體系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。讀者能夠根據(jù)自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在淺嘗輒止，也不相信宣稱的人人都能用ChatGPT賺錢。

·22.5萬字

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Unity人工智能實戰(zhàn)（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(fā)的轉(zhuǎn)向行為（steeringbehavior)原則，是絕大多數(shù)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(chǔ)。第2章涵蓋了用于導(dǎo)航復(fù)雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結(jié)構(gòu)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(shù)，這些技術(shù)能夠靈活地適應(yīng)不同類型的游戲，并且足夠健壯地讓我們構(gòu)建模塊化的決策制定系統(tǒng)。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內(nèi)部原理，解釋如何掌握NavMesh的強(qiáng)大之處，以及實時優(yōu)化。第5章涉及幾篇不同的教程，把不同的agent協(xié)調(diào)成一個整體，比如基于圖表（如路徑點(diǎn)和勢力圖)制定戰(zhàn)術(shù)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(xué)習(xí)如何使用已知的工具來創(chuàng)建這些模擬器：碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發(fā)棋類游戲的一個算法家族，以及創(chuàng)建AI的基于回合的游戲技術(shù)。第8章探索機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該章是我們學(xué)習(xí)并將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內(nèi)容生成來實現(xiàn)游戲可重玩性的幾種不同技術(shù)。該章是生成不同類型的內(nèi)容的指南。第10章介紹一些新技術(shù)，以及使用前幾章中學(xué)過的算法創(chuàng)建不完全符合特定類別的新行為。

·5.1萬字

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類腦智能：大腦情感學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用研究

類腦智能技術(shù)是當(dāng)前國際重要的科技前沿，研究類腦智能技術(shù)對發(fā)展新型信息產(chǎn)業(yè)意義重大。本書介紹了一種新穎的類腦模型—大腦情感學(xué)習(xí)模型，并介紹了其學(xué)習(xí)算法、改進(jìn)技術(shù)及應(yīng)用。大腦情感學(xué)習(xí)模型根據(jù)哺乳動物大腦邊緣系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)建立，在模擬生物智能行為上表現(xiàn)出了良好的自適應(yīng)性能，模型結(jié)構(gòu)簡單，運(yùn)算速度快。本書共9章，分為3篇：基礎(chǔ)篇、改進(jìn)篇和應(yīng)用篇。基礎(chǔ)篇主要介紹大腦情感學(xué)習(xí)模型的研究現(xiàn)狀、神經(jīng)生理學(xué)基礎(chǔ)與學(xué)習(xí)算法；改進(jìn)篇主要介紹大腦情感學(xué)習(xí)模型的改進(jìn)技術(shù)，通過加入監(jiān)督學(xué)習(xí)和競爭學(xué)習(xí)機(jī)制改進(jìn)模型性能；應(yīng)用篇主要介紹將改進(jìn)的大腦情感學(xué)習(xí)模型用于混沌時間序列預(yù)測、疾病診斷、表情識別及人機(jī)情感交互等領(lǐng)域的例子。

·5.9萬字

會員

MasterCAM造型與仿真加工項目范例

本書通過大量的項目任務(wù)驅(qū)動，不僅使學(xué)生在完成任務(wù)的過程中完成知識的建構(gòu)，以典型引路，舉一反三，深化學(xué)生對理論知識的理解，而且使教學(xué)內(nèi)容鮮活而生動，促使學(xué)生有效掌握。為此，結(jié)合多年的教學(xué)改革與實踐，在收集和整理國內(nèi)外最新教材，調(diào)研同類教材使用情況的基礎(chǔ)上，提出本教材的建設(shè)計劃。

·7.5萬字

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人工智能

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AI原生應(yīng)用開發(fā)：提示工程原理與實戰(zhàn)

人工智能技術(shù)

中國人形機(jī)器人創(chuàng)新發(fā)展報告2025

Keras深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能的故事

COMSOL Multiphysics工程實踐與理論仿真

人工智能

智能控制

如何教人工智能說人話？

聯(lián)邦學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

人工智能簡明知識讀本

如何創(chuàng)造可信的AI

機(jī)器人傳感器

人工智能程序員面試筆試寶典

深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)案例精粹

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類腦智能：大腦情感學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用研究

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