捕鱼1000

《如何創(chuàng)造思維》講述2045年,人工智能將超越人類智能,儲存在云端的“仿生大腦新皮質(zhì)”與人類的大腦新皮質(zhì)將實現(xiàn)“對接”，世界將開啟一個新的文明時代，“奇點”到來！那個時候，我們是誰？我們是什么？人還能稱之為人嗎？庫茲韋爾把“奇點”當(dāng)做一個絕佳的“隱喻”：當(dāng)智能機器的能力跨越這一臨界點之后，人類的知識單元、鏈接數(shù)目、思考能力，將旋即步入令人眩暈的加速噴發(fā)狀態(tài)一切傳統(tǒng)的和習(xí)以為常的認(rèn)識、理念、常識，將統(tǒng)統(tǒng)不復(fù)存在，所欲的智能裝置、新的人機復(fù)合體將進入“蘇醒”狀態(tài)。庫茲韋爾通過對人類思維本質(zhì)的全新思考，大膽地預(yù)言了人工智能的未來。他堅信人類一定會制造出可與人腦相媲美的“仿生大腦新皮質(zhì)”。它們甚至比人腦更具可塑性，并可放置在云端，與遙遠的人類生物大腦遠程相連。

·17.1萬字

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DeepSeek原理與項目實戰(zhàn)：大模型部署、微調(diào)與應(yīng)用開發(fā)

DeepSeek是一種基于Transformer架構(gòu)的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構(gòu)、混合精度訓(xùn)練、分布式優(yōu)化等先進技術(shù)，具備強大的文本生成、多模態(tài)處理和任務(wù)定制化能力。本書系統(tǒng)性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術(shù)及其在實際開發(fā)中的深度應(yīng)用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術(shù)實現(xiàn)和應(yīng)用實踐。本書通過深度講解與實用案例相結(jié)合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發(fā)的完整流程，學(xué)習(xí)新技術(shù)的實現(xiàn)方法與優(yōu)化策略，全面提升在大模型領(lǐng)域的理論素養(yǎng)與開發(fā)能力。

·17.1萬字

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從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模型與實踐

近年來，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、空域及譜域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。為增強可讀性，本書敘述清晰、內(nèi)容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)難度。本書既可作為人工智能領(lǐng)域研究和開發(fā)人員的技術(shù)參考書，也可作為對圖上的深度學(xué)習(xí)感興趣的高年級本科生和研究生的入門書。

·17.1萬字

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解碼智能時代2021：來自未來的數(shù)智圖譜

在“芯屏器核網(wǎng)”“云聯(lián)數(shù)算用”和“住業(yè)游樂購”對應(yīng)的三大版圖和15個版塊上進行探索，是我們這本書的內(nèi)容架構(gòu)和創(chuàng)作思路。實際上，大數(shù)據(jù)智能化不僅僅是新技術(shù)與新工具，更是一種觀察和認(rèn)知世界的全新思維方式。我們沒有用技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的語言來講解技術(shù)與產(chǎn)業(yè)，而是用新思考、新案例與新論證，多維度、系統(tǒng)性與通俗化地為大家呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能化這片生機勃勃且潛力巨大的新大陸。

·17.1萬字

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解碼智能時代：刷新未來認(rèn)知

本書是立足智能時代的背景編寫的，全書分為12個部分，對大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、云計算、數(shù)字政府、金融科技、智能醫(yī)療、智能制造、智慧教育相關(guān)內(nèi)容進行了深度闡述，力圖全景呈現(xiàn)智能技術(shù)的概念、思想及發(fā)展現(xiàn)狀，以及它們對未來產(chǎn)業(yè)和社會的影響。該書在智能化產(chǎn)業(yè)起步階段具有行業(yè)影響力和啟發(fā)作用。適合于不同層次和領(lǐng)域的研究人員及學(xué)生閱讀，也是相關(guān)領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員的參考書。

·17萬字

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ROS機器人開發(fā)實踐

本書以《ROS探索總結(jié)》系列博文為基礎(chǔ)，重新整理了ROS相關(guān)基礎(chǔ)要點，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設(shè)計原理；在此基礎(chǔ)上，本書以實踐為重心，講解大量機器視覺、機器語音、機械臂控制、SLAM和導(dǎo)航、機器學(xué)習(xí)等多方面ROS應(yīng)用的實現(xiàn)原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內(nèi)容，幫助讀者在實現(xiàn)ROS基礎(chǔ)功能的同時深入理解基于ROS的機器人開發(fā)，將書中的內(nèi)容用于實踐。

·17萬字

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現(xiàn)代人工智能技術(shù)

《現(xiàn)代人工智能技術(shù)》對現(xiàn)代人工智能的理論、算法、框架及應(yīng)用進行了全面、系統(tǒng)的論述，剖析了人工智能研究領(lǐng)域的前沿學(xué)術(shù)成果，涵蓋了機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)等諸多方向。讀者通過學(xué)習(xí)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(nèi)容，為進一步學(xué)習(xí)人工智能理論與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。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(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)。本書可作為計算機類、自動化類、電氣類、電子信息類專業(yè)的本科生、研究生學(xué)習(xí)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(gòu)的研究人員，以及相關(guān)法律法規(guī)制定者和政府監(jiān)管部門參考。

·16.9萬字

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巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘

這既是一本引導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘方法的著作，又是一本指導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT精準(zhǔn)、高效地進行Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嵅俚闹鳌淖x者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經(jīng)驗的讀者學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的門檻，又為有經(jīng)驗的Python數(shù)據(jù)分析師提供了大量實用的AI數(shù)據(jù)分析技巧，幫助他們快速轉(zhuǎn)型為具備AI能力的數(shù)據(jù)分析師。從核心內(nèi)容的角度看，本書不僅講解了如何在數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預(yù)測分析等高級的數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)使用AI工具。

·16.9萬字

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智能化浪潮：正在爆發(fā)的第四次工業(yè)革命

正在到來的第四次工業(yè)革命，是繼機械化、電氣化及信息化之后的一次大規(guī)模的智能化浪潮，將對人類生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)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(yè)革命涉及的各個技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展趨勢，包括時下最熱門的人工智能、無人駕駛、VR/AR、工業(yè)4.0、共享經(jīng)濟等；深入講解人類科技發(fā)展歷史的總體趨勢，通過眾多典型歷史案例總結(jié)出人類科技發(fā)展的核心驅(qū)動力是信息、能源、交通“三駕馬車”規(guī)律，從全球視角解讀科技大趨勢，激發(fā)人們對科技創(chuàng)新規(guī)律的思考。本書中心思想明確，觀點新穎，內(nèi)容通俗易懂，非常適合關(guān)注科技創(chuàng)新的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者、風(fēng)險投資人、傳統(tǒng)企業(yè)家以及股市投資者等閱讀。

·16.9萬字

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Manus極簡入門：從0到1快速打造你的AI智能體

本書是一本全面介紹Manus及其應(yīng)用的實用指南，旨在幫助讀者深入了解Manus的核心技術(shù)、獨特優(yōu)勢及其在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為讀者在智能化時代的學(xué)習(xí)、工作和生活提供有力支持。首先，本書深入剖析智能體的本質(zhì)與技術(shù)基礎(chǔ)，詳細闡述AIAgent的核心架構(gòu)、運作原理，及其與傳統(tǒng)AI模型的區(qū)別，并從不同維度對比Manus與其他AI大模型（如DeepSeek、ChatGPT），讓讀者對Manus的技術(shù)優(yōu)勢有清晰的認(rèn)識。其次，本書重點介紹Manus在個人工作與學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，涵蓋智能日程優(yōu)化、職場技能提升、學(xué)習(xí)輔助等多個方面，為個人提升工作效率和學(xué)習(xí)效果提供實用方法與工具。接著，本書依次探討Manus在市場營銷、銷售收益優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理等商業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，包括AI虛擬代言人、動態(tài)內(nèi)容營銷、談判策略生成、價格彈性預(yù)測、多級庫存優(yōu)化等內(nèi)容，幫助企業(yè)實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷、高效銷售和精益管理。此外，本書深入分析Manus在產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新、組織管理、風(fēng)險管理等方面的應(yīng)用案例，如AI概念生成、虛擬焦點小組、智能包裝設(shè)計、組織網(wǎng)絡(luò)分析等，為企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和內(nèi)部管理提供新思路。最后，本書還關(guān)注Manus在戰(zhàn)略決策、日常生活等領(lǐng)域的應(yīng)用，包括市場進入模擬、技術(shù)成熟度評估、健康與身心管理、家庭與社交關(guān)系優(yōu)化等方面，助力讀者從宏觀戰(zhàn)略到微觀生活全方位提升智能化水平。

·16.8萬字

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OpenCV4.5計算機視覺開發(fā)實戰(zhàn)：基于Python

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學(xué)習(xí)軟件庫，也是計算機視覺領(lǐng)域的開發(fā)人員必須掌握的技術(shù)。本書基于Python3.8全面、系統(tǒng)地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發(fā)環(huán)境與答疑服務(wù)。本書共分15章，主要內(nèi)容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發(fā)環(huán)境搭建、OpenCV基本操作、數(shù)組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態(tài)學(xué)、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運動跟蹤、人臉檢測等案例。本書既適合計算機視覺與圖像處理、人工智能算法的開發(fā)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機構(gòu)計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·16.8萬字

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人工智能導(dǎo)論

本書主要講述人工智能的基礎(chǔ)知識與基礎(chǔ)理論，并通過大量的人工智能應(yīng)用幫助讀者快速了解人工智能相關(guān)技術(shù)。本書共10章，分別為人工智能概述、人工智能基礎(chǔ)知識、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、人工智能技術(shù)應(yīng)用場景、智能機器人和人工智能的挑戰(zhàn)與未來。本書內(nèi)容豐富，講解細致，注重技術(shù)發(fā)展變化。本書既可作為高校大數(shù)據(jù)專業(yè)、云計算專業(yè)、人工智能技術(shù)專業(yè)、信息管理專業(yè)、計算機網(wǎng)絡(luò)專業(yè)的教材，又可作為人工智能與大數(shù)據(jù)愛好者的參考書。

·16.8萬字

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TensorFlow機器學(xué)習(xí)（原書第2版）

這是一本TensorFlow機器學(xué)習(xí)入門教程，書中通過大量實例，以淺顯易懂、循序漸進的方式詳細闡釋使用Python和TensorFlow構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型的核心技術(shù)與方法。本書既涵蓋機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，又介紹了如何將機器學(xué)習(xí)核心概念應(yīng)用于現(xiàn)實世界的挑戰(zhàn)（例如，情感分析、文本分類和圖像識別）中，并通過實例展示了用于深度語音處理、面部識別以及使用CIFAR-10的自編碼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。全書共分為三部分。第一部分（第1～2章）討論機器學(xué)習(xí)的基本原理及其當(dāng)前被大規(guī)模應(yīng)用的原因；第二部分（第3～10章）通過大量實例詳細介紹回歸算法和分類算法，涵蓋回歸、分類、無監(jiān)督聚類和隱馬爾可夫模型（HMM）等技術(shù)及應(yīng)用；第三部分（第11～19章）主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用于自動分類圖像和面部識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、用于時間序列數(shù)據(jù)或語音轉(zhuǎn)文本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以及seq2seqRNN架構(gòu)等內(nèi)容。通過閱讀本書，你將能夠：使用TensorFlow進行機器學(xué)習(xí)選擇最佳的機器學(xué)習(xí)方法使用TensorBoard可視化算法與合作伙伴共享結(jié)果在Docker中運行模型

·16.8萬字

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深度學(xué)習(xí)全書：公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例

《深度學(xué)習(xí)全書——公式+推導(dǎo)+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說明深度學(xué)習(xí)的概念，包括數(shù)理基礎(chǔ)，特點是結(jié)合編程解題，加深讀者印象，第二篇說明TensorFlow的學(xué)習(xí)地圖，從張量、自動微分、梯度下降乃至神經(jīng)層的實踐，逐步解構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三篇介紹CNN算法、影像應(yīng)用、轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)等，第四篇則進入自然語言處理及語音識別的領(lǐng)域，介紹RNN/BERT/Transformer算法、相關(guān)應(yīng)用等，最后，介紹了強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包括馬爾可夫決策過程、動態(tài)規(guī)劃、蒙特卡洛、QLearning算法，當(dāng)然，還有相關(guān)案例實踐。

·16.8萬字

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移動機器人自主控制

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

·16.7萬字

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人工智能簡史

本書全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、超級智能、哲學(xué)問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。本書作者和書中諸多人物或為師友或相熟相知，除了詳實的考證還有有趣的軼事。本書既適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對人工智能感興趣的大眾讀者作為入門的向?qū)А?/p>

·16.7萬字

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AIGC原理與實踐：零基礎(chǔ)學(xué)大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型

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、擴散模型和多模態(tài)模型的原理與實踐。本書的核心價值是，首先為想學(xué)習(xí)各種大模型的讀者打下堅實的技術(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，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編碼器（AE）、變分自編碼器（VAE）、生成對抗網(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，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，讓您輕松實現(xiàn)個性化創(chuàng)作。此外，還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術(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方式。（3）語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構(gòu)等基礎(chǔ)知識，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。

·16.7萬字

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人工智能導(dǎo)論

本書致力于推動人工智能的普及教育，結(jié)合最新的人工智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展成果，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關(guān)知識，重點介紹了人工智能的孕育、人工智能的誕生、人工智能的復(fù)蘇、人工智能的高速發(fā)展、人工智能的應(yīng)用分支和哲學(xué)與思考等方面，在每章節(jié)后都有與之對應(yīng)的章節(jié)習(xí)題，供學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，以強化學(xué)生解決問題的能力。

·16.7萬字

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AI時代項目經(jīng)理成長之道：ChatGPT讓項目經(jīng)理插上翅膀

本書通過13章的探討，帶領(lǐng)讀者踏上項目管理卓越之路。第1章“人工智能顛覆與重塑項目管理”，首先揭示了人工智能對項目管理的深刻影響和帶來的機遇與挑戰(zhàn)。緊接著，第2章至第13章依次介紹了使用ChatGPT編寫各種文檔、在項目啟動中的應(yīng)用、幫助組建高效團隊、輔助項目溝通管理、項目計劃與管理、項目成本管理、項目時間管理、項目質(zhì)量管理、項目風(fēng)險管理、輔助采購計劃與采購流程、輔助項目績效管理以及進行項目總結(jié)等各方面的內(nèi)容。

·16.6萬字

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基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)缺失值填補：理論與方法

這是一部講解如何基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失值填補的專著，與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學(xué)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(chuàng)新性地提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(lǐng)域的缺失數(shù)據(jù)機制、基本概念、性能度量等基礎(chǔ)知識，隨后詳細闡述目前基于統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)的缺失值填補理論與方法。第二部分（第4~5章）：對目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在缺失值填補領(lǐng)域的研究成果進行歸納總結(jié)，并從網(wǎng)絡(luò)模型、填補方案角度闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)填補方法的設(shè)計及應(yīng)用。第三部分（第6~7章）：詳細介紹面向不完整數(shù)據(jù)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(shù)優(yōu)化和結(jié)論參數(shù)優(yōu)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(yīng)用為例，展現(xiàn)缺失值填補方法的現(xiàn)實意義。

·16.6萬字

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