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本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創建不同應用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務的場景。

·12.4萬字

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智能家居設計：樹莓派上的Python實現

本教材拋棄傳統的面面俱到的做法，簡單介紹Python及庫的安裝后，馬上利用開源軟件Homeassistant在計算機上進行智能家居的實踐，包括語音、短信、攝像頭、飛利浦燈具、小米智能家居設備；隨后根據進一步擴大智能家居功能的目標出發，介紹Python的相關程序開發方法并把它結合到Homeassistant中；同理介紹OpenCV及其在Homeassistant的應用，包括人臉識別、運動檢測等。隨后引入樹莓派進行Homeassistant智能家居的開發，通過樹莓派在外網利用手機操作智能家居的方法。最后通過幾個綜合案例提升智能家居的開發能力。

·7.5萬字

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AI原生應用開發：提示工程原理與實戰

本書結合AI原生應用落地的大量實踐，系統講解提示工程的核心原理、相關案例分析和實戰應用，涵蓋提示工程概述、結構化提示設計、NLP任務提示、內容創作提示、生成可控性提示、提示安全設計、形式語言風格提示、推理提示和智能體提示等內容。本書的初衷不是告訴讀者如何套用各種預設的提示模板，而是幫助讀者深入理解和應用提示設計技巧，以找到決定大語言模型輸出的關鍵因子，進而將提示工程的理論知識應用到產品設計中。本書適合AI原生應用開發領域的從業者和研究人員，以及人工智能相關專業的教師和學生閱讀。

·18.2萬字

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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章為短視頻標題撰寫與優化；第4章為短視頻腳本與情節設計；第5章為短視頻帶貨文案寫作；第6章為評論區互動文案寫作；第7章為段子文案寫作；第8章為短視頻內容標簽化；第9章為短視頻營銷文案寫作；第10章為短視頻與AI的有機結合。

·8.8萬字

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當我點擊時，算法在想什么？

我們生活在一個由算法構筑的世界：這些基于數據的算法不僅掌控著社會的運轉、篩選著我們的網絡見聞，還構成了自動駕駛、智能家居、前沿醫療、智慧城市乃至元宇宙發展的根本。它們是人類步入智能化新紀元的關鍵驅動力。隨著我們對數字技術的依賴日益加深，數學家和數據研究者得以透過它們窺探我們的日常生活。他們通過收集我們的購物記錄、消費傾向、興趣愛好和旅行路徑等數據，試圖解碼我們的日常行為模式。但是，這些數據驅動的分析結論究竟有多精確？若不深入了解數學的能力與局限，我們又怎能洞悉它是如何悄無聲息地重塑我們的世界？在《當我點擊時，算法在想什么？》中，大衛·薩普特帶領我們深入算法的神秘腹地。薩普特通過對谷歌、臉書、推特、亞馬遜等科技巨頭的數據專家的訪談，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、揭示了數字時代智能產品背后的奧秘。只有理解算法背后的運作邏輯，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字科技。

·15.2萬字

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AI進化論：解碼人工智能商業場景與案例

10余位研究人員，歷時1年多，涉及8個領域，走訪全國上百家企業，深入調研人工智能在各個產業的商業應用。全彩印刷，9章內容，13個表格，122幅統計圖、流程圖、設計圖……精彩呈現人工智能未來發展面臨的挑戰與機遇。

·9.2萬字

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因果推斷導論

本書以構建因果推斷基礎知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應計算、因果結構學習、因果機器學習五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎理論、模型、方法、和前沿應用，引領學生步入充滿趣味與挑戰的因果推理領域。

·14.9萬字

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金融人工智能：用Python實現AI量化交易

本書通過Python示例介紹人工智能技術在金融數據分析中的應用。你將了解如何運用神經網絡、強化學習等深度學習技術預測金融市場。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，包括監督學習和神經網絡，并描繪超級人工智能愿景。第二部分討論機器學習技術在金融市場中的應用。第三部分更進一步，討論如何利用神經網絡和強化學習技術解決金融市場中的統計失效問題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統計失效問題。第五部分展望未來，探討人工智能會如何改變金融業。第六部分給出以Python實現的神經網絡，可用于時間序列預測。

·14.9萬字

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智能機器人制作完全手冊

本書匯集了多位創客在智能機器人方面的豐碩成果，不僅為剛接觸機器人制作的初學者提供了從單片機、傳感器選擇到零件設計、組裝過程的詳盡入門教程，覆蓋機器人小車、多足機器人、人形機器人等不同類型，實現遙控、自平衡、語音控制、智能交互等不同功能的豐富實例。通過閱讀這本書，你會全面了解智能機器人的構成，在設計與制作智能機器人方面獲得思路和靈感。

·9.3萬字

人人都該懂的人工智能

《人人都該懂的人工智能》從人工智能領域的發展史、存在的普遍爭議和誤區、人工智能的應用、人工智能與其他學科的關系、人工智能面臨的挑戰和未來、人工智能的社會影響等角度切入，以通俗易懂的案例帶領讀者迅速了解人工智能領域，開啟一段人工智能之旅。《人人都該懂的人工智能》屬于湛廬文化重磅推出的“新核心素養”系列圖書之一。本系列圖書致力于推廣通識閱讀，擴展讀者的閱讀面，培養批判性思考的能力，涵蓋了哲學、心理學、法律、藝術、物理學、生物科技等諸多人文科學和自然科學的知識，其中《人人都該懂的人工智能》介紹了人工智能領域的核心思想，讓你一本書了解人工智能的核心智慧。

·8.1萬字

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破解深度學習（基礎篇）：模型算法與實現

本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背后的基礎知識。本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學習的理論與算法基礎，從理論到實戰全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數學概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學習的發展脈絡，從最簡單的多層感知機開始，講解了深度神經網絡的基本原理、常見挑戰、優化算法，以及三大典型模型（基礎卷積神經網絡、基礎循環神經網絡和注意力神經網絡）。本書系統全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學習難度，幫助讀者迅速掌握深度學習的基礎知識。本書適合有志于投身人工智能領域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業的教學用書。

·14.8萬字

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機器人設計與制作

本書從機械本體、電路系統和控制系統三方面介紹如何設計與制作機器人。第一篇是為機器人筑起鋼鐵之軀。介紹了三維軟件UG的基本使用方法。詳細解說了如何設計機器人的機械本體，如何繪制出機器人的各個“骨骼”---零部件，最后利用軟件將它們進行整體裝配。第二篇是為機器人設計大腦，并注入血液和靈魂。講述電路板的繪制和軟件編程。通過對編程的學習，我們可以進行機器人的步態調節，可以讓它完成類似人類的前進、后退、拐彎、甚至翻跟頭的動作。第三篇締造你的戰斗英雄。是將前面繪制的各種圖在加工成零部件后進行實體組裝，使之能達到行走和翻滾動作的動力學要求，并進行基本的步態調試。最后還介紹了機器人的比賽規則，可以去和別人的機器人一決高低了。本書內容貼合實際，簡單易懂，適合對機器人感興趣的硬件DIY愛好者、電子愛好者閱讀，也非常適合大中學生進行機器人設計、電子制作的實驗教學使用。

·4.6萬字

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AI重塑演講力：ChatGPT 10倍提升演講寫作與表達

本書結合了作者多年演講表達的培訓經驗和體系化的課程內容，并在每個知識點和章節中都融合了新的AI提示詞方法。不僅能讓讀者系統地掌握演講表達的體系化知識，逐步學習如何提出并表達各種問題，還能快速上手AI工具，極大地提高學習演講表達的效率，助力我們的工作和學習，提升競爭力。

·13.2萬字

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現代人工智能技術

《現代人工智能技術》對現代人工智能的理論、算法、框架及應用進行了全面、系統的論述，剖析了人工智能研究領域的前沿學術成果，涵蓋了機器學習、深度學習、強化學習以及聯邦學習等諸多方向。讀者通過學習本書，能夠掌握人工智能的基本知識，并能了解人工智能研究的一些前沿內容，為進一步學習人工智能理論與應用奠定基礎。全書共分為9章，分別為緒論、知識表達、推理方法、智能算法、機器學習、神經網絡、深度學習、強化學習、聯邦學習。本書可作為計算機類、自動化類、電氣類、電子信息類專業的本科生、研究生學習人工智能課程的參考用書，也可供高等院校的教師、研究機構的研究人員，以及相關法律法規制定者和政府監管部門參考。

·16.9萬字

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DeepSeek全場景指南

本書是系統解讀DeepSeek的實用指南，從AI基礎知識開始，書中講解了DeepSeek的底層創新，詳細剖析其優缺點，探討如何通過有效提問激發DeepSeek潛能，如何規避AI幻覺，如何實現本地部署；展示了DeepSeek在創意寫作、圖片視頻創作、職場效率提升、學習輔導、知識庫構建等領域的實戰應用，并探討了其在政企智能化轉型中的價值。無論你是想提升工作效率的職場人、追求創作突破的內容生產者，還是渴望把握AI機遇的企業家，都能在書中找到屬于你的智能進化路徑。除此之外，書中還探討了AI未來的發展，如通用智能體Manus、原生多模態圖片、DeepSeek后續的演化路徑及AI學習的方法等。

·9.4萬字

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MLOps權威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐，然后介紹了如何設置持續集成和持續交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進行持續改進的想法。與云計算相關的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機器學習互操作性、構建MLOps命令行工具和微服務。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術。結尾介紹了一些真實案例研究，以及執行MLOps時面臨的挑戰。

·17.2萬字

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人工智能數學基礎

本書分為7章，其內容包括代數學和分析學的基礎概念、微積分的基礎概念、矩陣與線性變換、矩陣分解、最優化理論與算法、概率模型和信息論的基礎概念。本書強調數學概念并采用圖形化的方式對其進行解釋，以利于讀者理解，同時，本書給出了數學知識在機器學習和人工智能領域的具體應用，將數學知識和工程實踐有機結合，以使讀者能對數學知識有更深層次的理解。

·10.6萬字

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智能化變革：人工智能技術進化與價值創造

智能化變革將是一輪經濟社會全面變革，涉及科學研究、技術創新、商業落地、社會融合、科技倫理等方方面面。本書立足技術趨勢，著眼業界動向，給出對人工智能理論、技術、產業化和社會融合等方面趨勢的科普解讀，希望對讀者開展人工智能科學研究、產品研發和行業應用等有所啟發。

·16.3萬字

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基于機器學習的數據缺失值填補：理論與方法

這是一部講解如何基于機器學習技術實現數據缺失值填補的專著，與傳統的基于統計學的缺失值填補方法相比，效率上得到了較大的提升。作者基于多年的研究和實踐成果，創新性地提出了基于神經網絡的缺失值填補方法和基于TS模型的缺失值填補方法。全書共8章，可分為4個部分。第一部分（第1~3章）：首先介紹缺失值填補領域的缺失數據機制、基本概念、性能度量等基礎知識，隨后詳細闡述目前基于統計學、機器學習的缺失值填補理論與方法。第二部分（第4~5章）：對目前神經網絡在缺失值填補領域的研究成果進行歸納總結，并從網絡模型、填補方案角度闡述神經網絡填補方法的設計及應用。第三部分（第6~7章）：詳細介紹面向不完整數據的TS建模過程，隨后通過特征選擇算法處理TS建模中的特征冗余問題，并從前提參數優化和結論參數優化兩個角度改進TS模型。第四部分（第8章）：以缺失值填補方法在我國貧困問題研究中的應用為例，展現缺失值填補方法的現實意義。

·16.6萬字

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因果推斷與機器學習

本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從潛結果框架和結構因果模型出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.3萬字

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機器學習實戰：模型構建與應用