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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

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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

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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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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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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多智能體技術及應用

多智能體系統是分布式人工智能的一個重要分支。本書介紹了多智能體建模的基本理論與技術，將基于多智能體的模型應用于自然與環境、智能城市、交通、地理信息與空間智能、社會與民生、復雜網絡等，涵蓋了智能交通、智能城市、地理空間智能和人工智能社會等方面的系統智能建模與問題優化求解。本書主要面向各高等院校本科人工智能專業、計算機等專業開設多智能體系統課程或相關專業開設人工智能的通識核心課程需求，也可以作為研究生、科研院所科技工作者及相關企業的工程技術人員閱讀參考。

·16.2萬字

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城堡里學無人機：原理、系統與實現

《城堡里學無人機：原理、系統與實現》是一本關于無人機概念、原理、系統與實現的參考書，共分三篇，七個章節。主要內容有：無人機的故事、無人機的類型和控制方式、無人機的軟硬件系統、無人機行業應用、以及學習無人機所需的基礎技能和各種共享資源等相關知識。本書著重闡釋了無人機行業、市場、讀者職業三者之間的相互關系，并結合無人機實際應用和制作指導為讀者提供進入無人機領域的各項知識，將實用性、趣味性、理論性充分融合，可以幫助讀者盡快跨入無人機的世界。《城堡里學無人機：原理、系統與實現》的主要讀者是無人機領域的愛好者、從業者和其他行業的無人機應用者或有意應用無人機的那些讀者，相關院校和專業的師生也可將此書當作培訓教材或輔導教材使用。

·10.2萬字

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智能制造：AI落地制造業之道

本書從人工智能技術的演進和發展，人工智能技術體系，人工智能技術角度，闡述在機電產品、研發設計、經營管理、生產制造、客戶服務、經營決策中的應用，制造業企業實施人工智能的策略等。為人工智能技術在制造業中的應用落地給出一些方向和建議。

·10萬字

大模型垂直領域低算力遷移：微調、部署與優化

本書是一本深度探討大模型在低算力環境下實現遷移與微調的實踐指南，并深入講解了大模型的部署與優化策略。書中結合多個垂直領域的應用場景，從理論到技術實現，全程詳盡講解了如何應對大模型在行業落地中的技術挑戰，幫助讀者逐步掌握大模型的遷移與微調核心技術。無論你是大模型開發者、人工智能研究人員，還是對垂直領域AI應用感興趣的行業專家，本書都將帶你深入大模型的核心領域，提供從構建、優化到部署的全流程指導，助你掌握這一前沿技術的實踐精髓。

·13.7萬字

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AI嵌入式系統：算法優化與實現

本書介紹嵌入式系統中的機器學習算法優化原理、設計方法及其實現技術。內容涵蓋通用嵌入式優化技術，包括基于SIMD指令集的優化、內存訪問模式優化、參數量化等，并在此基礎上介紹了信號處理層面的優化、AI推理算法優化及基于神經網絡的AI算法訓練—推理聯合的優化理論與方法。其中信號處理層面優化介紹了基于線性代數的快速近似算法、基于多項式的快速卷積構造技術、基于數據二進制結構的快速乘法算法等；在AI推理層面，介紹了機器學習推理模型共性結構、運算圖中各個算子的計算優化途徑；對基于神經網絡的AI算法，闡述了如何將推理階段的運算量約束以及底層數據量化約束加入訓練代價函數，從算法訓練端減少運算量以提升AI嵌入式系統的運行效率。此外，本書還通過多個自動搜索優化參數并生成C代碼的例子介紹了通用的嵌入式環境下機器學習算法自動優化和部署工具開發的基本知識，通過應用示例和大量代碼說明了AI算法在通用嵌入式系統中的實現方法，力求讓讀者在理解算法的基礎上，通過實踐掌握高效的AI嵌入式系統開發的知識與技能。

·13.1萬字

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AI是未來的電

一百年前石油成為現代社會最重要的大宗商品，其開采、交易、提煉促進了勘探、化工、運輸和金融等諸多產業的發展。后工業時代，數據成了數字經濟中最新的大宗商品，其搜集、提煉和分析也已成為驅動所有科技創新的必須。而將大數據提煉與分析的技法與流程，就是人工智能。所以《經濟學人》提出，人工智能就是點亮未來科技創新的電能，恰如工業時代電力是推動科技變革的基礎設施一樣。

·2.2萬字

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ChatGPT、AutoGPT與10億崗位沖擊：GPT-4、GPT-5等迭代和AIGC、AGI生存

通用智力是人類區別萬物并高于萬物的獨有神器和最后一道保護屏障，之前的AI工具諸如深藍、阿爾法狗等雖然非常強大，但其功能單一，不能遷移通用。ChatGPT、AutoGPT和GPT-4、GPT-5等或許正在敲開“通用智能”的大門，潘多拉魔盒或將由此打開，所以ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等的橫空出世，具有劃時代的重大意義。本書圍繞、聯動AI領域諸如大模型、預訓練、微調、人類反饋強化學習、Al對齊、AIGC、NLP、Transformer、自監督學習、遷移學習、深度學習、大數據、算法、算力等眾多前沿概念和技術，詳細介紹了ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等產生、火爆、強大的緣由，并對其構造機制、訓練過程、技術難點痛點、特色、局限性、同類科技、操作應用、生態落地、與現實社會的關系，以及對人類社會和個體的利好與巨大沖擊等進行了翔實的闡釋，同時還思考了面對如此“難卜未來”的大科技，人類該何去何從，人們該如何應對工作、崗位與生存威脅等熱點、深層次問題，力求打造一部由熱點引爆、向民眾科普Al前沿知識的力作。

·5.5萬字

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AI制勝：機器學習極簡入門

機器學習包括有監督學習、無監督學習和半監督學習，而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題和回歸問題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫深入講解機器學習極大重要算法的實現，內容包括機器學習概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學習、支持向量機、神經網絡、卷積神經網絡、卷積神經網絡分割圖片實戰。

·8.6萬字

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人工智能技術基礎

《人工智能技術基礎》按照人工智能在不同領域的研究特點，通過專項應用來研究相關技術。全書分為11章，第1章介紹人工智能領域的基本概念，第2章說明Python語言編程工具的使用，第3章到第10章分別從應答機器人、物體識別、人臉識別、語音識別、視頻識別、生成對抗神經網絡、無人駕駛、區塊鏈和大數據等方面對人工智能從原理到實戰一步一步進行介紹，第11章提取了部分人工智能方面的面試題，供未來從事人工智能研究工作的讀者參考。無論讀者是否從事計算機相關專業的工作，有沒有過開發的經驗，是否熟悉Python語言，是否想要轉行從事相關的工作，均可通過《人工智能技術基礎》掌握編程的技巧和Python的基本技能。

·9.7萬字

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生成對抗網絡GAN：原理與實踐

這是一本系統講解GAN理論、模型、常見問題，并為視覺和語音領域的大部分應用場景提供GAN解決方案和綜合實例的著作。作者在人工智能領域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達摩院華先勝和中國科學院自動化所劉成林的推薦。前4章有針對性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實基礎；后8章講解應用，用大量經典的模型和9個案例，為8個應用場景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無監督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然后講解了GAN中的目標函數及其數學原理、GAN在訓練中的常見問題和相應解決方案、GAN的評價指標和可視化等；第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應用、圖像翻譯GAN的各類模型與應用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應用、圖像質量增強GAN的各類模型與應用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應用、通用的圖像編輯GAN框架、對抗攻擊以及GAN在其中的應用、GAN在語音信號處理中的實戰應用。全書內容理論體系完善，GAN的目標優化、訓練、評估等內容同類書中極少提及；內容豐富、循序漸進，覆蓋視覺和語音中的絕大部分應用場景；實戰性強，9個綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實驗數據和實驗結果對比分析；圖文并茂，包含大量原創圖表，可讀性強。

·14.8萬字

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人工智能：模式識別

本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領域研究的熱點問題，系統闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學習、稀疏表示、低秩模型、深度學習等方面的研究進展和相關代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機及相關專業研究生或高年級本科生閱讀，也可供對模式識別感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀和參考。

·14.7萬字

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Linux人工智能開發實例

本書是一本介紹Linux知識和應用技術的書籍，包含嵌入式Linux系統概述和6個典型案例：音頻分析系統Linux開發案例、城市環境采集Linux開發案例、網絡視頻安防監控系統Linux開發案例、智能家居網關Linux開發案例、智能車牌識別Linux開發案例和AI人臉智能識別Linux開發案例。本書深入淺出地介紹了Linux知識和相關理論，以及相關領域的案例開發實踐，將理論學習與實踐結合起來。每個案例均附上完整的開發代碼和配套PPT，讀者可以在源代碼的基礎上快速進行二次開發。本書既可作為高等院校相關專業的教材或教學參考書，也可供相關領域的工程技術人員查閱，還可供人工智能開發、嵌入式系統開發、物聯網系統開發愛好者閱讀。

·6.3萬字

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AI賦能：人工智能賦能中國企業升級

通俗而言，人工智能目的就是使機器具備部分人類的智能。機器學習是人工智能范疇下的一種重要方法，是實現人工智能的一種途徑。深度學習則是指機器通過深度神經網絡，模擬人腦進行學習、判斷和決策，是機器學習的主要分支之一。本書是在向讀者提供學習AI技術的資料、路徑，以及打磨AI產品的觀點、思路。AI賦能個體企業將逐漸升級為賦能整個生態，步入深度場景化，將影響并主導著企業真正實現智能化商業實施。

·9.4萬字

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AI游戲開發和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優化理論和系統工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

·7.8萬字

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