捕鱼机退币器少查币线接转吗

本書跟從大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用的融合之路，通過分析和解讀整個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能核心技術(shù)，希望能給讀者提供一個(gè)大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的入門學(xué)習(xí)和應(yīng)用參考指南。本書前半部分內(nèi)容重在核心技術(shù)解讀：包括大數(shù)據(jù)智能的概論、大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的多維解讀、深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)的分析，大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用三段論和敏捷大數(shù)據(jù)方法論的提出等內(nèi)容。后半部分內(nèi)容重在應(yīng)用實(shí)踐的探討，深入分析了當(dāng)前大數(shù)據(jù)智能獨(dú)角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產(chǎn)品和技術(shù)，并從個(gè)人學(xué)習(xí)到工程實(shí)踐，從企業(yè)應(yīng)用到政府治理，從業(yè)務(wù)理解到技術(shù)選型等多個(gè)層面，逐一解讀大數(shù)據(jù)智能技術(shù)在學(xué)習(xí)、應(yīng)用過程中面臨的關(guān)鍵問題、陷阱，并給出參考意見。本書通過核心技術(shù)解讀幫助讀者學(xué)習(xí)、理解、應(yīng)用大數(shù)據(jù)智能，具有重要的參考價(jià)值。本書適合的讀者包括關(guān)注大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的在校學(xué)生、個(gè)人學(xué)習(xí)者和研發(fā)工程師、技術(shù)主管、企業(yè)高管、政府管理人員等。

·13.9萬字

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突破邊界：AI大模型驅(qū)動(dòng)數(shù)智化能力變革

數(shù)智化能力的演進(jìn)發(fā)展正在對(duì)個(gè)人、企業(yè)、社會(huì)、國家產(chǎn)生革命性影響。數(shù)智化能力將成為企業(yè)最重要的生產(chǎn)資料、最寶貴的物質(zhì)財(cái)富、最有效的競(jìng)爭(zhēng)手段。本書對(duì)某電信運(yùn)營商AI大模型體系內(nèi)涵、合作生態(tài)和重點(diǎn)開放能力進(jìn)行了闡釋，介紹了AI大模型在企業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用，從企業(yè)能力建設(shè)的角度，分析它帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，并提供一系列戰(zhàn)略建議和實(shí)踐案例。同時(shí)，本書介紹了數(shù)智化能力演進(jìn)過程，重點(diǎn)展示了業(yè)務(wù)能力、數(shù)據(jù)能力、技術(shù)能力等數(shù)智化能力的典型應(yīng)用場(chǎng)景，并提出了數(shù)智化能力的規(guī)劃建設(shè)方法，對(duì)處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的企業(yè)具有參考價(jià)值。

·13.7萬字

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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(shí)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(shí)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(duì)人工智能崗位面試涉及的知識(shí)點(diǎn)，包括但不限于人工智能、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、操作系統(tǒng)、算法等，所選擇的知識(shí)點(diǎn)均為企業(yè)招聘考查的知識(shí)點(diǎn)。在講解的深度上，本書由淺入深分析每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，并提煉歸納，同時(shí)，引入相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，并對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行深度剖析，讓讀者不僅能夠理解這個(gè)知識(shí)點(diǎn)，還能在遇到相似問題的時(shí)候，也能游刃有余地解決。本書對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行歸納分類，結(jié)構(gòu)合理，條理清晰，對(duì)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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文心一言：人人都能上手的AI工具

本書作為文心一言的學(xué)習(xí)指南，全面、細(xì)致地介紹了文心一言PC端和App的各項(xiàng)功能和使用方法，力求通過簡(jiǎn)潔明了的語言和圖文并茂的形式，讓讀者快速掌握文心一言的各項(xiàng)功能。全書共8章，首先簡(jiǎn)單介紹了人工智能發(fā)展的幾個(gè)階段及文心一言的相關(guān)研發(fā)背景；隨后介紹了文心一言的基礎(chǔ)頁面及功能等內(nèi)容，以及文心一言在學(xué)習(xí)、工作、生活?yuàn)蕵贩矫娴膽?yīng)用及相關(guān)案例；接著介紹了文心一言的插件，以及文心一言App的功能和使用技巧；最后介紹了百度旗下其他AI產(chǎn)品（文心一格和百度智能云·一念）的功能及使用方法。需要說明的是，本書基于文心一言v2.4.0編寫，鑒于版本迭代較快，讀者所用軟件版本功能及表現(xiàn)與本書所呈現(xiàn)的內(nèi)容可能存在差異，但并不影響閱讀與學(xué)習(xí)，敬請(qǐng)讀者注意。

·10.7萬字

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自然語言表示學(xué)習(xí)：文本語義向量化表示研究與應(yīng)用

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計(jì)算機(jī)可處理的、蘊(yùn)含語義特征的向量的過程。在人工智能領(lǐng)域中，語義表示學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解自然語言的第一步，是機(jī)器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，其性能的優(yōu)劣直接影響下游任務(wù)的效果。因此，語義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎(chǔ)理論，詳細(xì)介紹了分布式表示方式、融合知識(shí)表示方法、任務(wù)導(dǎo)向的表示方法和預(yù)訓(xùn)練語言模型等典型方法，并以機(jī)器閱讀理解任務(wù)為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。最后本文對(duì)文本語言向量化表示進(jìn)行了總結(jié)和未來研究方向展望。

·6.5萬字

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Python深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow（第2版）

1.內(nèi)容選擇：提供全棧式的解決方案。深度學(xué)習(xí)涉及范圍比較廣，既有對(duì)基礎(chǔ)、原理的要求，也有對(duì)代碼實(shí)現(xiàn)的要求。如何在較短時(shí)間內(nèi)快速提高深度學(xué)習(xí)的水平？如何盡快把所學(xué)運(yùn)用到實(shí)踐中？這方面雖然沒有捷徑可言，但卻有方法可循。本書基于這些考量，希望能給你提供一站式解決方案。2.層次安排：找準(zhǔn)易撕口，快速實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)到面的突破。我們打開塑料袋時(shí)，一般從易撕口開始，這樣即使再牢固的袋子也很容易打開。面對(duì)深度學(xué)習(xí)這個(gè)“牢固袋子”，我們也可以采用類似方法，找準(zhǔn)易撕口。如果沒有，就創(chuàng)造一個(gè)易撕口，并通過這個(gè)易撕口，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)到面的快速擴(kuò)展。3.表達(dá)形式：讓圖說話，一張好圖勝過千言萬語。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)中有很多抽象的概念、復(fù)雜的算法、深?yuàn)W的理論，如NumPy的廣播機(jī)制、梯度下降對(duì)學(xué)習(xí)率敏感、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的共享參數(shù)、動(dòng)量優(yōu)化法、梯度消失或爆炸等，這些內(nèi)容如果只用文字來描述，可能很難達(dá)到讓人茅塞頓開的效果，但如果用一些圖來展現(xiàn)，再加上適當(dāng)?shù)奈淖终f明，往往能取得非常好的效果，正所謂一張好圖勝過千言萬語。除了以上談到的三個(gè)方面，為了幫助大家更好地理解，更快地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這些人工智能的核心內(nèi)容，本書還包含了其他方法，相信閱讀本書的讀者都能體會(huì)到。我們希望通過這些方法或方式帶給你不一樣的理解和體驗(yàn)，使你感到抽象數(shù)學(xué)不抽象、深度學(xué)習(xí)不深?yuàn)W、復(fù)雜算法不復(fù)雜、難學(xué)的深度學(xué)習(xí)也易學(xué)，這也是我們寫這本書的主要目的。

·11.5萬字

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智能無線機(jī)器人：人工智能算法與應(yīng)用

本書的技術(shù)內(nèi)容包括機(jī)器人基礎(chǔ)知識(shí)、信息物理系統(tǒng)、人工智能，統(tǒng)計(jì)決策和馬爾可夫決策過程，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，狀態(tài)估計(jì)，定位，計(jì)算機(jī)視覺和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，機(jī)器人規(guī)劃，多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的安全性和魯棒性，以及超可靠和低延遲的機(jī)器對(duì)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)。提供的例題和練習(xí)有助于簡(jiǎn)單和有效的理解本書的內(nèi)容。

·14.8萬字

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語音優(yōu)先：智能語音技術(shù)驅(qū)動(dòng)的交互界面設(shè)計(jì)與語音機(jī)器人設(shè)計(jì)

本書涵蓋了語音應(yīng)用程序的各個(gè)方面,不僅深入淺出地討論了對(duì)話技術(shù)，還手把手告訴我們智能語音交互設(shè)計(jì)的各種細(xì)節(jié)，充滿了有用的技巧和實(shí)踐,是一本語音用戶界面（VUI）設(shè)計(jì)指南和實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)。

·9.6萬字

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人工智能時(shí)代生存指南

繼2016年初擊敗李世石后，2017年，AlphaGo卷土重來對(duì)戰(zhàn)柯潔，喚起了全世界對(duì)人工智能（AI）的關(guān)注甚至警覺。而在比賽之外，人工智能和自動(dòng)化技術(shù)正在悄然融入我們的日常生活，這預(yù)示著一個(gè)新的智能時(shí)代的開始。當(dāng)技術(shù)的演進(jìn)超出我們的認(rèn)知，隨之而來的慌亂不可避免，擔(dān)憂人工智能取代人類似乎還很遙遠(yuǎn)，但人工智能帶來的倫理和法律難題、自動(dòng)化技術(shù)對(duì)低端崗位的“逐步蠶食”卻近在眼前。如何緩解技術(shù)焦慮癥，跟上這個(gè)急速變動(dòng)的時(shí)代？終身學(xué)習(xí)，是我們?cè)谌斯ぶ悄軙r(shí)代的宿命，你需要一本人工智能時(shí)代生存指南。

·8.4萬字

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Serverless架構(gòu)下的AI應(yīng)用開發(fā)：入門、實(shí)戰(zhàn)與性能優(yōu)化

這是一部指導(dǎo)讀者在Serverless架構(gòu)下開發(fā)、部署和運(yùn)維機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)性著作。本書由阿里巴巴官方出品，來自阿里云和螞蟻集團(tuán)的Serverless產(chǎn)品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構(gòu)師、Serverless工具鏈技術(shù)負(fù)責(zé)人聯(lián)合撰寫，全方位地梳理和總結(jié)了阿里在Serverless架構(gòu)下的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，得到了企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的10余位專家的高度認(rèn)可。具體內(nèi)容上，本書主要包含如下幾個(gè)方面：（1）Serverless架構(gòu)基礎(chǔ)詳細(xì)介紹了Serverless架構(gòu)的概念、特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景，Serverless架構(gòu)下的應(yīng)用開發(fā)、部署的流程和方法，以及傳統(tǒng)的Web框架如何向Serverless架構(gòu)遷移和部署，這些都是在Serverless架構(gòu)下開發(fā)和部署應(yīng)用必備的基礎(chǔ)知識(shí)。（2）機(jī)器學(xué)習(xí)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)框架在Serverless架構(gòu)下的應(yīng)用詳細(xì)講解了支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種機(jī)器學(xué)習(xí)常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學(xué)習(xí)框架與Serverless架構(gòu)的結(jié)合，為讀者在Serverless架構(gòu)下開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用打下基礎(chǔ)。（3）Serverless架構(gòu)下的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)首先通過幾個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例講解了圖像識(shí)別、模型升級(jí)、情感分析等機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的高頻應(yīng)用的Serverless化，為傳統(tǒng)的AI應(yīng)用遷移和部署到Serverless架構(gòu)給出指引；然后通過兩個(gè)綜合案例講解了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在Serverless架構(gòu)上從設(shè)計(jì)、開發(fā)、部署到運(yùn)維的全流程。（4）Serverless應(yīng)用性能優(yōu)化總結(jié)了Serverless架構(gòu)下應(yīng)用性能優(yōu)化的方法和經(jīng)驗(yàn)，比如冷啟動(dòng)的優(yōu)化方案、開發(fā)注意事項(xiàng)等。

·12萬字

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情感分析進(jìn)階

本書包括五個(gè)部分：第一部分介紹文本情感分析的研究背景、研究現(xiàn)狀和基礎(chǔ)技術(shù)；第二部分從內(nèi)容語義理解的角度出發(fā)，介紹基于隱式表達(dá)的諷刺檢測(cè)技術(shù)；第三部分從用戶個(gè)性化建模的角度出發(fā)，介紹多輪對(duì)話中的情緒分析技術(shù)；第四部分介紹小樣本場(chǎng)景下的立場(chǎng)檢測(cè)解決方案；第五部分介紹對(duì)抗攻擊場(chǎng)景下的情感分類防御技術(shù)。

·11.9萬字

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涌現(xiàn)：AI大模型賦能千行百業(yè)

AI大模型正成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力，它將對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各行各業(yè)產(chǎn)生重大影響。本書詳細(xì)介紹了AI大模型在各個(gè)領(lǐng)域的無限潛力和廣闊前景。從精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的種植建議到智能制造的質(zhì)量控制和精益生產(chǎn)，從醫(yī)療診斷的精準(zhǔn)高效到文化傳媒的智能化創(chuàng)新，從旅游業(yè)的個(gè)性化服務(wù)到教育領(lǐng)域的智能化輔助，從零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用到交通運(yùn)輸業(yè)的智能化變革，AI大模型正在深度融入并引領(lǐng)各領(lǐng)域和行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本書不僅提供全面的行業(yè)洞察，而且給出了相關(guān)的策略指導(dǎo)和實(shí)踐指南，助力讀者搶占先機(jī)，實(shí)現(xiàn)高效創(chuàng)新。本書既可作為政府相關(guān)部門負(fù)責(zé)人及企業(yè)高級(jí)管理人員的參考資料，也可作為人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)單位、科研院所人員及高校人工智能相關(guān)專業(yè)師生的培訓(xùn)用書。

·16.6萬字

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人工智能：理論基礎(chǔ)+商業(yè)落地+實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景+案例分析

人工智能時(shí)代已經(jīng)來臨，這項(xiàng)技術(shù)正在改變?nèi)祟惖恼J(rèn)知和生活，也對(duì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了重大的影響。本書從理論基礎(chǔ)、商業(yè)落地、實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景、案例分析多個(gè)方面介紹人工智能，講述人工智能對(duì)農(nóng)業(yè)、金融、娛樂、醫(yī)療、營銷、工業(yè)、教育等領(lǐng)域的影響。另外，為了迎合時(shí)代熱點(diǎn)，本書還分析了人工智能與5G、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)的融合及融合效果，使讀者了解當(dāng)人工智能成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì)，應(yīng)該如何跟上時(shí)代的步伐。本書是一本不可多得的實(shí)戰(zhàn)書，不僅具備很強(qiáng)的操作性，還具備一定的前瞻性，是讀者提升能力的必備工具。

·10.3萬字

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人工智能算法

本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內(nèi)容以理論為基礎(chǔ)，以應(yīng)用為主導(dǎo)，循序漸進(jìn)地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實(shí)際問題。全書共11章主要內(nèi)容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統(tǒng)理論、傅里葉變換和小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結(jié)構(gòu)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論、支持向量機(jī)、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。本書可作為高校本科生和研究生的學(xué)習(xí)用書，也可作為科研人員、學(xué)者、工程技術(shù)人員的相關(guān)參考用書。

·15.6萬字

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深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn)

本書是一本看懂計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)戰(zhàn)指南，使用理論與實(shí)踐相結(jié)合的思想，真正一站式搞定理論學(xué)習(xí)、算法開發(fā)到模型部署上線。全書內(nèi)容共分為四個(gè)部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)，如計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)和常見的目標(biāo)檢測(cè)算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識(shí)，結(jié)合應(yīng)用案例，對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行分析說明；第三部分包括第7～11章，主要講解計(jì)算機(jī)視覺中的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，對(duì)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基于TensorFlowLite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺(tái)都有對(duì)應(yīng)的支持與優(yōu)化加速方案，方便讀者使用。本書中的上百個(gè)知識(shí)點(diǎn)與50多個(gè)案例都是作者工程應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，每章末尾均有“進(jìn)階必備”，給讀者提供更多的拓展知識(shí)。本書適合計(jì)算機(jī)視覺的初學(xué)者、計(jì)算機(jī)視覺算法開發(fā)人員、對(duì)深度學(xué)習(xí)有興趣的用戶或者亟須工程落地使用的用戶，也適合作為高校相關(guān)專業(yè)的學(xué)生教材使用。

·7.6萬字

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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(jìn)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(chǎng)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(qiáng)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(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中深度模型的改進(jìn)，以適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際任務(wù)。

·19.7萬字

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知識(shí)圖譜從0到1：原理與Python實(shí)戰(zhàn)

本書旨在幫助讀者全面理解知識(shí)圖譜的基本原理和概念。通過清晰的解釋和實(shí)例，讀者將深入了解知識(shí)圖譜的構(gòu)建、表示、推理等關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)。此外，本書通過提供代碼實(shí)戰(zhàn)，引導(dǎo)讀者親自動(dòng)手構(gòu)建知識(shí)圖譜，并應(yīng)用各種技術(shù)和工具進(jìn)行實(shí)踐。這種實(shí)踐性的講解方法可幫助讀者更深入地理解知識(shí)圖譜的實(shí)際應(yīng)用。本書的目標(biāo)是幫助讀者全面理解知識(shí)圖譜的基本原理和概念，并通過代碼實(shí)戰(zhàn)構(gòu)建知識(shí)圖譜。同時(shí)，本書也提供了關(guān)于大語言模型與知識(shí)圖譜相結(jié)合的內(nèi)容，讓讀者進(jìn)一步探索這兩個(gè)領(lǐng)域的交叉點(diǎn)。本書內(nèi)容對(duì)于人工智能基礎(chǔ)研究有一定的參考意義，既適合專業(yè)人士了解知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)和人工智能的前沿?zé)狳c(diǎn)，也適合對(duì)人工智能感興趣的讀者閱讀，同時(shí)本書也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學(xué)用書和參考手冊(cè)。

·9.6萬字

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深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)

本書系統(tǒng)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學(xué)習(xí)。全書共16章，分為4個(gè)部分。第1部分介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法與應(yīng)用，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概念、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和具體應(yīng)用、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及項(xiàng)目案例實(shí)現(xiàn)、優(yōu)化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學(xué)習(xí)進(jìn)階算法與應(yīng)用，主要包括經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標(biāo)檢測(cè)的基本概念和常見算法，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和具體應(yīng)用。第3部分介紹了時(shí)空數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應(yīng)用，多元時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制和Transformer的基本結(jié)構(gòu)和具體應(yīng)用。第4部分介紹了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，主要包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本概念及其模型的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程，使用檢測(cè)模型、識(shí)別模型對(duì)車牌進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別。本書適合對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材。本書可以幫助有一定基礎(chǔ)的讀者查漏補(bǔ)缺，使其深入理解和掌握與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的原理及方法，并能提高其解決實(shí)際問題的能力。

·7.7萬字

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通用人工智能：初心與未來

至少從20世紀(jì)50年代起，人們就開始大肆宣傳可能很快就會(huì)創(chuàng)造出一種能夠與人類智能的全部范圍和水平相匹配的機(jī)器。現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地創(chuàng)造出了能夠解決特定問題的機(jī)器，其準(zhǔn)確度達(dá)到甚至超過了人類，但我們?nèi)匀粺o法獲得通用智能。這本書想和大家探討一下還需要做什么樣的努力才能不僅獲得專用智能，還能獲得通用智能。如果讀者對(duì)智能感興趣，想了解更多關(guān)于如何建造自主機(jī)器的知識(shí)，或者擔(dān)心這些機(jī)器突然有一天會(huì)以一種被稱為“技術(shù)奇點(diǎn)”的方式統(tǒng)治世界，請(qǐng)閱讀本書。通過閱讀本書，讀者將會(huì)了解到：盡管人工智能已經(jīng)變得越來越復(fù)雜而強(qiáng)大，但計(jì)算機(jī)科學(xué)還遠(yuǎn)未創(chuàng)造出通用人工智能。人類自然智能的認(rèn)知機(jī)理以及人工智能發(fā)展的初心與使命，從不同方面認(rèn)知當(dāng)前人工智能技術(shù)的不足。從當(dāng)前“專用人工智能”到實(shí)現(xiàn)真正的“通用人工智能”還需要在哪些方面取得突破。機(jī)器智能的進(jìn)步可能會(huì)改變?nèi)藗儚氖碌墓ぷ黝愋停鼈儾粫?huì)意味著人類存在的終結(jié)。為什么機(jī)器智能的改進(jìn)并不會(huì)導(dǎo)致由機(jī)器所主導(dǎo)的失控性革命，機(jī)器智能的進(jìn)步并不會(huì)導(dǎo)致世界末日的到來。

·19.6萬字

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人工智能算法基礎(chǔ)

在人工智能時(shí)代下，本書將帶領(lǐng)讀者通過學(xué)習(xí)一些簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)算法，來提高使用編程語言的能力，從而探索更加廣闊的編程世界。本書主要介紹了線性表、棧與隊(duì)列、遞歸、搜索和排序、樹、圖等常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的概念和最基本的應(yīng)用。本書引入了各種各樣的生活知識(shí)來類比，并充分運(yùn)用圖形語言來體現(xiàn)抽象內(nèi)容，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所涉及的一些經(jīng)典算法逐行分析、多算法比較。本書有趣易讀，算法講解細(xì)致深刻，是一本非常適合算法入門的讀物。本書可作為青少年的自學(xué)參考書，也可作為中學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能所應(yīng)用的算法的參考教材。

·5.6萬字

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人工智能

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