电玩捕鱼机海洋之星

人工智能（AI），尤其是生成式語(yǔ)言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以驚人的速度改變著我們的世界。駕馭這股潮流的關(guān)鍵，莫過(guò)于探究自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)的深?yuàn)W秘境。本書將帶領(lǐng)讀者踏上一段扣人心弦的探索之旅，讓其親身感受，并動(dòng)手搭建語(yǔ)言模型。本書主要內(nèi)容包括N-Gram，詞袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神經(jīng)概率語(yǔ)言模型（NPLM），循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力機(jī)制，Transformer，從初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技術(shù)的誕生與演進(jìn)。本書將以生動(dòng)活潑的筆觸，將枯燥的技術(shù)細(xì)節(jié)化作輕松幽默的故事和繽紛多彩的圖畫，引領(lǐng)讀者穿梭于不同技術(shù)的時(shí)空，見(jiàn)證自然語(yǔ)言處理技術(shù)的傳承、演進(jìn)與蛻變。在這場(chǎng)不斷攀登技術(shù)新峰的奇妙之旅中，讀者不僅能深入理解自然語(yǔ)言處理技術(shù)的核心原理，還能自己動(dòng)手，從零開(kāi)始搭建起一個(gè)又一個(gè)語(yǔ)言模型。

·14萬(wàn)字

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樂(lè)高機(jī)器人：EV3與Scratch機(jī)器人基礎(chǔ)與應(yīng)用實(shí)例

《樂(lè)高機(jī)器人——EV3與Scratch機(jī)器人基礎(chǔ)與應(yīng)用實(shí)例》講解了樂(lè)高EV3機(jī)器人模型的機(jī)械結(jié)構(gòu)知識(shí)，以及編寫EV3程序的編程方法，讓讀者在學(xué)習(xí)中不斷體會(huì)圖形化編程軟件的特點(diǎn)。《樂(lè)高機(jī)器人——EV3與Scratch機(jī)器人基礎(chǔ)與應(yīng)用實(shí)例》共21章，包括認(rèn)識(shí)EV3硬件，EV3編程軟件，認(rèn)識(shí)EV3編程模塊，EV3建模軟件，VRT、Scratch3.0與EV3編程，EV3Scratch家庭版與教育版，以及俯臥撐機(jī)器人、超聲波避障車、直升機(jī)、機(jī)械手、跳舞機(jī)器人、摩托車等15個(gè)由淺入深的精彩實(shí)例。

·4.8萬(wàn)字

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人工智能

從《終結(jié)者》、《黑客帝國(guó)》、《機(jī)器人瓦利》再到《超驗(yàn)駭客》，我們多數(shù)人對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)還停留在好萊塢電影階段，然而，人工智能作為一門計(jì)算機(jī)科學(xué)分支究竟是什么樣的？目前發(fā)展到了什么階段？能夠戰(zhàn)勝人類的終極AI機(jī)器真的會(huì)存在嗎？從這本書中，你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的答案。本書將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過(guò)程以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語(yǔ)言和生動(dòng)有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。全面介紹了人工智能的歷史及其在各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展及應(yīng)用。既有科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性，又不乏趣味性，以通俗的語(yǔ)言和生動(dòng)的示例將科學(xué)之美展現(xiàn)得淋漓盡致，有助于讀者開(kāi)闊視野，激發(fā)進(jìn)一步探索科學(xué)的興趣。

·13.4萬(wàn)字

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量子機(jī)器學(xué)習(xí)及區(qū)塊鏈技術(shù)導(dǎo)論

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能發(fā)展和研究過(guò)程中最受重視和應(yīng)用最廣泛的方向之一，與人工智能并行發(fā)展的量子計(jì)算，其被廣泛關(guān)注的領(lǐng)域之一是量子機(jī)器學(xué)習(xí)。量子計(jì)算給現(xiàn)代密碼體制帶來(lái)了巨大的沖擊，而建立在現(xiàn)代密碼體制基礎(chǔ)之上的區(qū)塊鏈技術(shù)也將受到影響。基于量子密碼體系的區(qū)塊鏈，即量子區(qū)塊鏈系統(tǒng)便是一種探索。本書主要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈和量子計(jì)算技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)行全面介紹，主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、量子信息與量子計(jì)算基礎(chǔ)、量子計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈技術(shù)基礎(chǔ)、區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用、量子區(qū)塊鏈初探。

·10.4萬(wàn)字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人科研項(xiàng)目申請(qǐng)與實(shí)踐

本書分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人項(xiàng)目申請(qǐng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)項(xiàng)目申請(qǐng)，機(jī)械臂理論項(xiàng)目申請(qǐng)、進(jìn)展與結(jié)題，機(jī)械臂實(shí)物項(xiàng)目申請(qǐng)與進(jìn)展，時(shí)變問(wèn)題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解項(xiàng)目申請(qǐng)、評(píng)議與進(jìn)展，和基函數(shù)、多類與海量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目申請(qǐng)與評(píng)議共六部分，每一部分都是由相關(guān)的申請(qǐng)報(bào)告，進(jìn)展報(bào)告，同行反饋意見(jiàn)和/或結(jié)題報(bào)告系統(tǒng)化地構(gòu)成，并整理出具有啟發(fā)性的總結(jié)。值得指出的是，同行評(píng)議意見(jiàn)一般都非常中肯，問(wèn)題指出也非常到位；對(duì)同行評(píng)議意見(jiàn)的認(rèn)真分析總結(jié)以及對(duì)應(yīng)的申報(bào)書改進(jìn)與完善是非常重要和有益的。

·17.3萬(wàn)字

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深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與實(shí)踐

本書共11章，主要內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介、Python基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、遷移學(xué)習(xí)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、基于策略的算法更新與趨勢(shì)等，通過(guò)具體案例，將Python語(yǔ)言、深度學(xué)習(xí)思想、強(qiáng)化學(xué)習(xí)思想和實(shí)際工程完美地結(jié)合起來(lái)。本書由淺入深，從易到難，各章節(jié)既相對(duì)獨(dú)立又前后關(guān)聯(lián)，其最大的特點(diǎn)就是打破了傳統(tǒng)書籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎(chǔ)的同時(shí)，搭配具體實(shí)例，通過(guò)對(duì)相關(guān)程序的詳細(xì)講解進(jìn)一步加深對(duì)理論基礎(chǔ)的理解。

·11.6萬(wàn)字

會(huì)員

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(dòng)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(shí)與趣聞?shì)W事融為一體，有點(diǎn)有面，通俗易懂。對(duì)于對(duì)人工智能感興趣的普通讀者來(lái)說(shuō)，這是一本難得的參考讀物。

·11.5萬(wàn)字

會(huì)員

AI原生應(yīng)用開(kāi)發(fā)：提示工程原理與實(shí)戰(zhàn)

本書結(jié)合AI原生應(yīng)用落地的大量實(shí)踐，系統(tǒng)講解提示工程的核心原理、相關(guān)案例分析和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用，涵蓋提示工程概述、結(jié)構(gòu)化提示設(shè)計(jì)、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(jì)、形式語(yǔ)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(jì)技巧，以找到?jīng)Q定大語(yǔ)言模型輸出的關(guān)鍵因子，進(jìn)而將提示工程的理論知識(shí)應(yīng)用到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中。本書適合AI原生應(yīng)用開(kāi)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(wàn)字

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金融人工智能：用Python實(shí)現(xiàn)AI量化交易

本書通過(guò)Python示例介紹人工智能技術(shù)在金融數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。你將了解如何運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并描繪超級(jí)人工智能愿景。第二部分討論機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用。第三部分更進(jìn)一步，討論如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)解決金融市場(chǎng)中的統(tǒng)計(jì)失效問(wèn)題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統(tǒng)計(jì)失效問(wèn)題。第五部分展望未來(lái)，探討人工智能會(huì)如何改變金融業(yè)。第六部分給出以Python實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。

·14.9萬(wàn)字

會(huì)員

AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

這是一本講解NPU硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)的著作。作者將自己在CPU、GPU和NPU領(lǐng)域15年的軟硬件工作經(jīng)驗(yàn)融會(huì)貫通，將四代NPU架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)融為一體，將端側(cè)和云側(cè)NPU架構(gòu)合二為一，總結(jié)并提煉出本書內(nèi)容。本書主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件層面，尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容，主要包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的設(shè)計(jì)以及具體實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過(guò)閱讀本書，讀者可以深入了解主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開(kāi)始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級(jí)加速器。通過(guò)閱讀本書，你將：透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)；學(xué)會(huì)主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)；掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲(chǔ)子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；摸清加速器設(shè)計(jì)中遇到的具體問(wèn)題及其解決方法；了解NPU架構(gòu)需要考慮的控制通路和數(shù)據(jù)通路。

·6萬(wàn)字

會(huì)員

因果推斷導(dǎo)論

本書以構(gòu)建因果推斷基礎(chǔ)知識(shí)框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應(yīng)計(jì)算、因果結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、因果機(jī)器學(xué)習(xí)五個(gè)篇章為大家介紹智因果推斷的基礎(chǔ)理論、模型、方法、和前沿應(yīng)用，引領(lǐng)學(xué)生步入充滿趣味與挑戰(zhàn)的因果推理領(lǐng)域。

·14.9萬(wàn)字

會(huì)員

因果推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)（修訂版）

本書是一本理論扎實(shí)，同時(shí)聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識(shí)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分6章。第1章從結(jié)構(gòu)因果模型和潛在結(jié)果框架出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的一些重要的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對(duì)全書的一個(gè)總結(jié)和對(duì)未來(lái)的展望。本書對(duì)結(jié)合因果推斷和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐進(jìn)行了介紹。并在第1版的基礎(chǔ)上對(duì)一些陳舊的內(nèi)容做了更新。通過(guò)閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，還可對(duì)本書中提到的論文代碼進(jìn)行鉆研，從而在實(shí)踐中加深對(duì)因果機(jī)器學(xué)習(xí)的理解。

·14.1萬(wàn)字

會(huì)員

AIGC+智慧教育：Web 3.0時(shí)代的教育變革與轉(zhuǎn)型

隨著Web3.0時(shí)代的來(lái)臨，我國(guó)教育領(lǐng)域迎來(lái)了一場(chǎng)全面而深刻的變革——AIGC、ChatGPT、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、元宇宙等新興技術(shù)與教育行業(yè)的融合程度日益加深，AI驅(qū)動(dòng)的教育新形態(tài)、新模式、新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化逐漸成為引領(lǐng)我國(guó)教育變革與轉(zhuǎn)型的重要方向。本書立足于全球范圍內(nèi)智慧教育領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與前沿趨勢(shì)，全面闡述AIGC、ChatGPT、元宇宙、數(shù)字孿生等新興技術(shù)在教育領(lǐng)域的融合與創(chuàng)新應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋遠(yuǎn)程教育、虛擬課堂、個(gè)性化學(xué)習(xí)、VR沉浸式教學(xué)、自動(dòng)化教育評(píng)測(cè)、智能化教學(xué)決策、智慧校園管理等新型教育模式與玩法，并前瞻性地提出數(shù)字化時(shí)代教師數(shù)字能力培養(yǎng)的對(duì)策建議，試圖為讀者描繪一幅Web3.0時(shí)代的未來(lái)教育新圖景。

·13.8萬(wàn)字

會(huì)員

AI短視頻文案寫作從入門到精通

本書共分為10章。第1章介紹短視頻文案與AIGC；第2章為AIGC工具助力文案選題策劃；第3章為短視頻標(biāo)題撰寫與優(yōu)化；第4章為短視頻腳本與情節(jié)設(shè)計(jì)；第5章為短視頻帶貨文案寫作；第6章為評(píng)論區(qū)互動(dòng)文案寫作；第7章為段子文案寫作；第8章為短視頻內(nèi)容標(biāo)簽化；第9章為短視頻營(yíng)銷文案寫作；第10章為短視頻與AI的有機(jī)結(jié)合。

·8.8萬(wàn)字

會(huì)員

當(dāng)我點(diǎn)擊時(shí)，算法在想什么？

我們生活在一個(gè)由算法構(gòu)筑的世界：這些基于數(shù)據(jù)的算法不僅掌控著社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)、篩選著我們的網(wǎng)絡(luò)見(jiàn)聞，還構(gòu)成了自動(dòng)駕駛、智能家居、前沿醫(yī)療、智慧城市乃至元宇宙發(fā)展的根本。它們是人類步入智能化新紀(jì)元的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。隨著我們對(duì)數(shù)字技術(shù)的依賴日益加深，數(shù)學(xué)家和數(shù)據(jù)研究者得以透過(guò)它們窺探我們的日常生活。他們通過(guò)收集我們的購(gòu)物記錄、消費(fèi)傾向、興趣愛(ài)好和旅行路徑等數(shù)據(jù)，試圖解碼我們的日常行為模式。但是，這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析結(jié)論究竟有多精確？若不深入了解數(shù)學(xué)的能力與局限，我們又怎能洞悉它是如何悄無(wú)聲息地重塑我們的世界？在《當(dāng)我點(diǎn)擊時(shí)，算法在想什么？》中，大衛(wèi)·薩普特帶領(lǐng)我們深入算法的神秘腹地。薩普特通過(guò)對(duì)谷歌、臉書、推特、亞馬遜等科技巨頭的數(shù)據(jù)專家的訪談，拆解了這些科技巨頭的算法模型，為我們破解了它們的算法黑箱、揭示了數(shù)字時(shí)代智能產(chǎn)品背后的奧秘。只有理解算法背后的運(yùn)作邏輯，我們才能擺脫算法的控制，并按我們自己的想法塑造算法以及數(shù)字科技。

·15.2萬(wàn)字

會(huì)員

AI制勝：機(jī)器學(xué)習(xí)極簡(jiǎn)入門

機(jī)器學(xué)習(xí)包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，而具體的問(wèn)題又大致可以分兩類：分類問(wèn)題和回歸問(wèn)題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫(kù)深入講解機(jī)器學(xué)習(xí)極大重要算法的實(shí)現(xiàn)，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片實(shí)戰(zhàn)。

·8.6萬(wàn)字

會(huì)員

移動(dòng)機(jī)器人自主控制

移動(dòng)機(jī)器人自主控制不僅是機(jī)器人領(lǐng)域的重要問(wèn)題，也是人工智能研究中的熱點(diǎn)課題之一。本書首先系統(tǒng)介紹移動(dòng)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，以及移動(dòng)機(jī)器人自主控制的關(guān)鍵技術(shù)等內(nèi)容；然后詳細(xì)研究人工智能理論與方法在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、機(jī)器人視覺(jué)、環(huán)境感知、同步定位與建圖、多機(jī)器人協(xié)作等方面的具體解決思路，并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析；最后介紹移動(dòng)機(jī)器人自主控制的進(jìn)展。

·16.7萬(wàn)字

會(huì)員

智能機(jī)器人制作完全手冊(cè)

本書匯集了多位創(chuàng)客在智能機(jī)器人方面的豐碩成果，不僅為剛接觸機(jī)器人制作的初學(xué)者提供了從單片機(jī)、傳感器選擇到零件設(shè)計(jì)、組裝過(guò)程的詳盡入門教程，覆蓋機(jī)器人小車、多足機(jī)器人、人形機(jī)器人等不同類型，實(shí)現(xiàn)遙控、自平衡、語(yǔ)音控制、智能交互等不同功能的豐富實(shí)例。通過(guò)閱讀這本書，你會(huì)全面了解智能機(jī)器人的構(gòu)成，在設(shè)計(jì)與制作智能機(jī)器人方面獲得思路和靈感。

·9.3萬(wàn)字

會(huì)員

ChatGPT手冊(cè)：初學(xué)者指南與應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

本書理論聯(lián)系實(shí)際，全面地介紹ChatGPT的主要應(yīng)用場(chǎng)景，幫助讀者掌握ChatGPT的使用方法和技巧。本書不僅講述了ChatGPT在學(xué)習(xí)、寫作、工作、生活方面的應(yīng)用案例，還介紹了一個(gè)打造個(gè)人品牌的綜合應(yīng)用，內(nèi)容實(shí)用，可操作性強(qiáng)。本書適合希望了解ChatGPT的初學(xué)者閱讀。

·9.6萬(wàn)字

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人工智能

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