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Python人工智能
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本書系統(tǒng)地介紹了基于Python平臺(tái)的人工智能的原理及實(shí)現(xiàn)過程,全書共7章。第1章“從這里開始認(rèn)識(shí)Python”,介紹人工智能及Python基礎(chǔ)知識(shí);第2章“Python語法基礎(chǔ)”,通過生動(dòng)有趣的實(shí)驗(yàn)實(shí)例介紹Python編程語法知識(shí);第3章“Python程序設(shè)計(jì)”,以實(shí)例為基礎(chǔ),介紹Python的編程方法;第4章“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”,通過范例介紹列表、元組、字典、集合、函數(shù)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的使用方法;第5章“數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用”,主要介紹Python數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用及Web應(yīng)用開發(fā)技術(shù),通過實(shí)例講解Python數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用;第6章“大數(shù)據(jù)應(yīng)用”,基于實(shí)例,主要介紹網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Excel數(shù)據(jù)爬取及分析處理等技術(shù),了解數(shù)據(jù)挖掘分析處理等大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的一般設(shè)計(jì)流程;第7章“人工智能”,以具體實(shí)例講解照片人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、視頻人臉識(shí)別、聊天機(jī)器人、微信語音聊天機(jī)器人、圖文識(shí)別、語音識(shí)別及花朵識(shí)別等人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書圖文并茂,示例豐富,講解細(xì)致透徹,介紹深入淺出,章后練習(xí)精廣,具有很強(qiáng)的實(shí)用性和可操作性,適合初學(xué)或自學(xué)Python的學(xué)生,可作為中小學(xué)STEM教育或培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的人工智能課程教材,也可作為大中專院校人工智能、軟件工程、計(jì)算機(jī)等專業(yè)以及相關(guān)課程的教材或參考書,還可以當(dāng)作全國(guó)計(jì)算機(jī)二級(jí)(Python)考試的教材使用。

劉偉善 ·人工智能 ·7.8萬字

腦機(jī)穿越:腦機(jī)接口改變?nèi)祟愇磥恚?021年版)

《腦機(jī)穿越》講述了“人機(jī)融合”的未來,即“腦機(jī)接口時(shí)代”的到來!在未來科技的驅(qū)動(dòng)下,科幻大片的場(chǎng)景已逐漸走入現(xiàn)實(shí)。人類通過思維控制人造工具,如今聽起來無法想象的事情,在未來會(huì)成為常態(tài)。從海洋深處到超新星禁區(qū),甚至到我們體內(nèi)細(xì)胞間的微小裂縫,人類的觸及范圍將追上我們探索未知領(lǐng)域的野心?!赌X機(jī)穿越》也是“腦機(jī)接口”的簡(jiǎn)要發(fā)展史。作者尼科萊利從腦機(jī)接口對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的顛覆,到早期的“信息輸出”,即機(jī)器如何讀取大腦信息;再到現(xiàn)在科學(xué)家苦心鉆研的“信息輸入”問題,即反饋信號(hào)如何作用于大腦……為我們描繪了一幅人類未來新圖景!在未來,隨著腦機(jī)接口技術(shù)的不斷完善,很多漸凍人患者、嚴(yán)重癱瘓患者也將從中受益。腦機(jī)接口有望讓這些病患重新恢復(fù)功能性運(yùn)動(dòng),重新學(xué)會(huì)行走。同時(shí),腦機(jī)接口并不只局限在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域,作者正在進(jìn)行的“大腦校園”項(xiàng)目將是多學(xué)科合作的典范,它將提升人們的教育、健康及生活標(biāo)準(zhǔn)。甚至,我們能進(jìn)入祖先的記憶庫(kù),下載他的思想,通過他私密的感情和生動(dòng)的記憶,創(chuàng)造一次你們?cè)居肋h(yuǎn)都不可能經(jīng)歷的邂逅……對(duì)于腦機(jī)接口將為人類帶來怎樣的未來生活,這些僅是窺豹一斑。

(巴西)米格爾·尼科萊利斯 ·人工智能 ·19.8萬字

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
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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。

劉宇 田初東等 ·人工智能 ·12萬字

自然語言處理應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)
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本書系統(tǒng)介紹了自然語言處理及深度學(xué)習(xí),并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和綜合案例,深入淺出地講解自然語言處理領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)。全書共15章,分為4個(gè)部分。第1部分是自然語言處理基礎(chǔ),首先介紹自然語言處理的相關(guān)概念和基本技能,然后介紹詞向量技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法,最后介紹關(guān)鍵詞提取技術(shù)。第2部分是自然語言處理核心技術(shù),分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學(xué)習(xí)框架、FastText模型文本分類和基于深度學(xué)習(xí)的文本分類。第3部分是序列標(biāo)注,介紹序列標(biāo)注的具體應(yīng)用,如HMM詞性標(biāo)注和HMM命名實(shí)體識(shí)別等常見的自然語言處理應(yīng)用場(chǎng)景。第4部分是預(yù)訓(xùn)練模型,它在很大程度上促進(jìn)了自然語言處理的發(fā)展,這部分內(nèi)容關(guān)注預(yù)訓(xùn)練模型的具體應(yīng)用,如ALBERT的命名實(shí)體識(shí)別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計(jì)算、ERNIE的情感分析等。本書適合對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理感興趣的讀者閱讀,也可以作為應(yīng)用型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。

韓少云等編著 ·人工智能 ·6萬字

會(huì)話式AI:自然語言處理與人機(jī)交互
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本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分(第1~2章)介紹語言理解的基礎(chǔ)概念與環(huán)境搭建。其中,第1章介紹人機(jī)交互的演變歷史及技術(shù)變革。第2章介紹前置技術(shù),重點(diǎn)涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學(xué)習(xí)庫(kù)的使用方法。第二部分(第3~8章)介紹自然語言處理和人機(jī)交互相關(guān)的核心技術(shù)。本書強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)戰(zhàn)并行,在介紹相關(guān)核心技術(shù)的同時(shí),每章針對(duì)相應(yīng)核心算法展開實(shí)戰(zhàn),在真實(shí)中文數(shù)據(jù)集下驗(yàn)證算法性能,讓讀者從更深層面了解相關(guān)算法。第3章主要介紹中文分詞技術(shù),包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法,并針對(duì)HMM算法進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)內(nèi)容,重點(diǎn)關(guān)注TorchText針對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理與構(gòu)建數(shù)據(jù)集的使用。詞向量(第5章)、序列標(biāo)注(第6章)、文本分類(第7章)、文本生成(第8章)作為4種核心技術(shù)將分別單獨(dú)介紹。第三部分(第9~12章)通過講解人機(jī)交互中4個(gè)不同類型的高階技術(shù),幫助讀者了解人機(jī)交互中的深層技術(shù)。其中包括對(duì)話生成(第9章)、知識(shí)圖譜問答(第10章)、自然語言推理(第11章)和實(shí)體語義理解(第12章)。

杜振東 涂銘 ·人工智能 ·13.4萬字

AIGC原理與實(shí)踐:零基礎(chǔ)學(xué)大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型
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本書旨在幫助沒有任何人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的工程師們?nèi)嬲莆誂IGC的底層技術(shù)原理,以及大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型的原理與實(shí)踐。本書的核心價(jià)值是,首先為想學(xué)習(xí)各種大模型的讀者打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ),然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學(xué)習(xí),達(dá)到事半功倍的效果。通過閱讀本書,您將學(xué)習(xí)如下內(nèi)容:(1)AIGC技術(shù)基礎(chǔ)深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與應(yīng)用。并通過學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法,您將掌握如何優(yōu)化和提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。(2)圖像生成模型包括從自動(dòng)編碼器(AE)、變分自編碼器(VAE)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等圖像生成模型。通過學(xué)習(xí)優(yōu)化方法,如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等,您將掌握如何提高圖像生成模型的質(zhì)量和穩(wěn)定性。同時(shí),了解圖像生成模型的應(yīng)用,如遷移學(xué)習(xí)、風(fēng)格遷移等,讓您輕松實(shí)現(xiàn)個(gè)性化創(chuàng)作。此外,還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴(kuò)散模型的前沿技術(shù),為您展現(xiàn)圖像生成技術(shù)的最新成果,探索更加出色的生成效果和表達(dá)方式。(3)語言生成模型了解注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)等基礎(chǔ)知識(shí),深入探索GAT系列、大語言模型(如ChatGPT),讓您掌握自然語言處理的精髓。(4)多模態(tài)模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態(tài)模型,觸碰視覺和文字的奇妙交織,領(lǐng)略多模態(tài)智能的廣闊前景。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

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