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《現(xiàn)代人工智能技術》對現(xiàn)代人工智能的理論、算法、框架及應用進行了全面、系統(tǒng)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(lián)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(wǎng)絡、深度學習、強化學習、聯(lián)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(yè)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(guī)制定者和政府監(jiān)管部門參考。

·16.9萬字

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人工智能能不能

人工智能這門學科一直伴隨爭議，有人認為人工智能無所不能，也有人認為它并不神奇。本書試圖以冷靜的心態(tài)、客觀的視角、求實的態(tài)度、基于邏輯的思考，通過對人工智能的全面審視和深入剖析，系統(tǒng)闡述人工智能究竟是“能”還是“不能”。本書介紹了人工智能的現(xiàn)狀和基本概念，并介紹了一系列關于人工智能的創(chuàng)新性見解，如人腦智能、人腦基本能力模型、機器智能、智能機器等，并重點論述了人工智能未來的潛力和局限性。本書適用于想了解人工智能的讀者，以及從事人工智能研究但需要創(chuàng)新思維的科研工作者。

·17.6萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統(tǒng)計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的基礎知識與原理避開數(shù)據(jù)“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數(shù)學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數(shù)據(jù)、算法、算力，詳細介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數(shù)據(jù)間的關聯(lián)與規(guī)律，以及如何通過算力整合與軟件協(xié)作實現(xiàn)更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統(tǒng)治人類嗎？通用人工智能會出現(xiàn)嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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人工智能：未來商業(yè)與場景落地實操

經過近幾年的發(fā)展，人工智能已經從實驗室走出來，被應用到人們的實際生活和工作中。那么，人工智能的應用是怎樣落地的呢？它又給人們帶來了哪些變化？本書就是帶著這些問題，為讀者做出解答。首先，本書重點講述了人工智能的發(fā)展歷史、技術支撐等內容，其技術支撐點包括大數(shù)據(jù)、云計算及深度學習；然后，本書選取農業(yè)、工業(yè)、金融、醫(yī)療、泛娛樂、生活、文化產業(yè)及教育8個領域，通過大量的實際案例，對人工智能的商業(yè)應用落地進行了詳細介紹。總之，本書立足于時代發(fā)展，以豐富的案例向讀者介紹人工智能的落地應用，力求為從事人工智能業(yè)務的企業(yè)提供借鑒。本書適合所從事工作與人工智能相關的企業(yè)管理者、專家、創(chuàng)業(yè)者及高等院校相關專業(yè)的師生閱讀。

·11.8萬字

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智能制造系統(tǒng)中的建模與仿真：系統(tǒng)工程與仿真的融合

為了更好地理解基于模型的系統(tǒng)工程，消除過度宣傳、商業(yè)炒作引發(fā)的對MBSE的扭曲，筆者力圖以通俗的文字，簡要闡述數(shù)學建模、系統(tǒng)科學方法、系統(tǒng)工程、建模與仿真、虛擬樣機等基礎知識，旨在說明MBSE是M&amp；S和SE深度融合的階段產物。通過對MBSE、數(shù)字孿生等進行剖析，引導大家深刻領會MBSE的本質，共同促進MBSE在復雜系統(tǒng)和體系研究中的應用。且需要國內專業(yè)人士根據(jù)研究進展和應用探索情況，撰寫相關方面的圖書，指導復雜系統(tǒng)研究與復雜產品的研制。本書面向廣大的工程技術人員和管理人員、也可作為大學教材。

·21.9萬字

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大話機器人

本書第0章為緒論，對機器人的需求及教育現(xiàn)狀進行概述；第1章主要介紹機器人定義、機器人分類、機器人組成部件及相關技術參數(shù)等基本概念；第2章系統(tǒng)闡述前工業(yè)機器人時代國內外機器人的起源和發(fā)展歷史，以及現(xiàn)代機器人的暢想；第3章主要介紹工業(yè)機器人到現(xiàn)代機器人的發(fā)展歷程，包括第一代、第二代和第三代機器人；第4章主要介紹當前機器人在各行業(yè)領域中的應用狀況；第5章預測了機器人發(fā)展的兩個趨勢，即“向人”和“向機器”的對立屬性發(fā)展，并圍繞道德、法律、責任、義務、權利等對機器人倫理問題進行了討論。本書對機器人發(fā)展歷史進行全面而系統(tǒng)的梳理，圖文并茂，調動學生對機器人的興致，并為教師配備了電子教案，方便教師開展教學。本書可作為高等院校各類專業(yè)的機器人普及教材，也可為相關人員了解和認識機器人提供參考。

·18.6萬字

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人工智能技術與大數(shù)據(jù)

本書分為兩個部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數(shù)據(jù)的本體論、機器學習的基本理論等內容，為具體場景、算法的實踐奠定了基礎。讀者可以了解到，在工程實踐中，對大數(shù)據(jù)的處理、轉化方式與人類學習知識并將其轉化為實踐的過程是多么相似。在對機器學習的介紹中，會對其數(shù)學原理、訓練過程做基本的講解，并輔以代碼幫助讀者了解真實場景中技術工具的使用。第6章到第12章提供了多個不同的用例，章節(jié)之間彼此獨立，介紹了如何用人工智能技術（自然語言處理、模糊系統(tǒng)、遺傳編程、群體智能、強化學習、網(wǎng)絡安全、認知計算）實現(xiàn)大數(shù)據(jù)自動化解決方案。如果讀者對Java編程語言、分布式計算框架、各種機器學習算法有一定的了解，那么本書可以幫助你建立一個全局觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術在大數(shù)據(jù)中的應用。如果讀者對上述知識一無所知，但是對大數(shù)據(jù)人工智能的技術、業(yè)務非常感興趣，那么可以通過本書獲得從零到一的認知提升。

·13.3萬字

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統(tǒng)計學習必學的十個問題：理論與實踐

統(tǒng)計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數(shù)學上的理論和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統(tǒng)計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發(fā)經過概率統(tǒng)計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設分布的非參數(shù)模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨立同分布假設的時間序列算法。

·6.7萬字

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增強型分析：AI驅動的數(shù)據(jù)分析、業(yè)務決策與案例實踐

增強型分析是數(shù)據(jù)科學的未來，本書講解了如何通過前沿的大數(shù)據(jù)技術和AI技術實現(xiàn)智能的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務決策，即增強型分析。本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數(shù)據(jù)科學家，在大數(shù)據(jù)和AI領域至少都有10年以上的工作經驗，他們將各自多年來在“構建數(shù)據(jù)挖掘模型，解決實際業(yè)務問題”方面積累的經驗全部總結在了這本書中。全書的內容由兩條主線貫穿：技術主線：一方面講解了預測模型、序列分析、預測分析、Prescriptive分析等前沿數(shù)據(jù)處理技術，一方面講解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技術如何為數(shù)據(jù)分析賦能。業(yè)務主線：在數(shù)字化轉型的大時代背景下，如何通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)智慧營銷、智慧風險管控，實現(xiàn)由初級的“主動營銷”到“被動營銷”，再到“全渠道協(xié)同營銷”等營銷手段的升級應用。本書的重點聚焦在本質內容上，即數(shù)據(jù)處理、算法及模型、“模型洞見到業(yè)務決策”的分析等。

·11.9萬字

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計算社會學：系統(tǒng)應用篇

自2009年至今，計算社會學步入了發(fā)展的黃金時期。多學科的深度交叉融合，以人工智能為代表的數(shù)據(jù)科學方法的快速發(fā)展以及跨空間、多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速富集等都使得計算社會學得到蓬勃發(fā)展，讓社會科學研究呈現(xiàn)出嶄新面貌，為解釋人類行為、群體認知、社會演化等提供了重要的理論和方法支撐。本書采用漸進式的組織思路，以人工智能的經典模型為基礎理論支撐，從社交網(wǎng)絡分析、網(wǎng)絡動力學、社交媒體挖掘與社群智能三個維度進行延伸，圍繞典型應用系統(tǒng)梳理計算社會學的代表性應用。在兼顧廣度和深度的前提下，本書深度融合計算機科學、社會學、人工智能、復雜網(wǎng)絡、統(tǒng)計學和自然語言處理等多學科的專業(yè)概念，突出社會計算學近年來的研究成果和關鍵技術突破。本書為人工智能與社會科學交叉融合提供了系統(tǒng)性的理論框架、方法體系與應用闡釋，是研究人員、專業(yè)人員以及工程、計算、AI、互聯(lián)網(wǎng)等領域的技術人員不可或缺的參考資料，同時也可作為相關領域的高年級本科生和研究生的教材。

·24.6萬字

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新基建下人工智能的未來

本書著重探討新基建背景下我國人工智能的發(fā)展及其基礎建設。全書包括基礎、應用和實踐三篇，共9章。基礎篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的發(fā)展與挑戰(zhàn)等，尤其是分析了人工智能與新基建內在的關系；應用篇分析了人工智能在產業(yè)融合及在醫(yī)療、教育、能源、城市建設、社區(qū)建設等領域的驅動作用；實踐篇探討了人工智能的數(shù)據(jù)建設、軟硬件建設、技術研發(fā)、產品研制和人才培育等。推進人工智能新基建，對加快人工智能技術創(chuàng)新、全面提升其與產業(yè)融合和為社會賦能的可持續(xù)發(fā)展能力具有重大價值，這也是本書重點關注的內容。

·14.5萬字

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解構ChatGPT

ChatGPT的誕生與迭代，昭示著AIGC領域向前邁出了重要一步，以更為擬人的人工智能提高了人機對話效率和自然程度，可能徹底改變人類與計算機的交互方式。因此，大眾對于ChatGPT類產品的認識和學習將對自身成長與社會進步大有裨益。為幫助讀者快速了解ChatGPT，本書避免使用過多的專業(yè)術語和復雜的數(shù)學推導過程，而是采用生動的示例和精致的圖表，重點圍繞ChatGPT的技術變遷、應用變革與挑戰(zhàn)變局，圖文并茂地介紹ChatGPT的動態(tài)、產業(yè)、應用、價值、監(jiān)管等相關知識，同時鞭辟入里地提出深入思考的方向與未來命題。全書以循序漸進的邏輯介紹ChatGPT的發(fā)展歷程、產業(yè)布局與行業(yè)應用；以通俗易懂的語言解釋ChatGPT的基本原理、模型架構與應用場景；以別具一格的視野洞察ChatGPT的時代意義、社會價值與倫理風險。本書適合想要深入了解人工智能前沿動態(tài)、對ChatGPT類產品感興趣的讀者閱讀，幫助普通讀者快速入門，為讀者的參與及應用提供參考。

·14.4萬字

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深度學習與目標檢測（第2版）

本書的寫作初衷是，從學者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學習的目標檢測的相關論文中的理論和方法呈現(xiàn)給讀者，同時針對作者在深度學習教學過程中遇到的難點，進行深入的分析和講解。本書側重對卷積神經網(wǎng)絡的介紹，而深度學習的內容不止于此。所以，作者將深度學習分為有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習三類，將圖像分類、目標檢測、人臉識別、語音識別、生成對抗網(wǎng)絡和AlphaGo等應用場景歸入不同的類別，并分別對其原理進行了概括性的講解。

·12.6萬字

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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，本書內容以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。全書共11章主要內容包括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、經驗模態(tài)分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網(wǎng)絡基本理論、支持向量機、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習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。

·15.6萬字

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簡易機器人制作入門

本書中所有的機器人都是以PVC為主要材料制作的，是“低成本、易實現(xiàn)”的一項機器人DIY活動。這本教程適用于初學的小創(chuàng)客，書中詳細介紹了制作PVC機器人的基本過程，還有各類機器人獨特的原理解釋與分析。教程采用圖文并茂甚到是以圖片為主的“看圖說話”方式，力求更清晰明了和通俗易懂，使小創(chuàng)客們能夠更加直觀、清晰地了解整個制作過程并能夠完成機器人的制作。

·4.6萬字

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深度學習：卷積神經網(wǎng)絡技術與實踐

本書共11章，主要內容包括深度學習簡介、Python基礎、神經網(wǎng)絡基礎、卷積神經網(wǎng)絡、經典卷積網(wǎng)絡結構、遷移學習、循環(huán)神經網(wǎng)絡、強化學習、深度強化學習、基于策略的算法更新與趨勢等，通過具體案例，將Python語言、深度學習思想、強化學習思想和實際工程完美地結合起來。本書由淺入深，從易到難，各章節(jié)既相對獨立又前后關聯(lián)，其最大的特點就是打破了傳統(tǒng)書籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎的同時，搭配具體實例，通過對相關程序的詳細講解進一步加深對理論基礎的理解。

·11.6萬字

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三維人臉建模方法研究與應用

真實感三維人臉建模技術是計算機視覺領域一個備受關注的研究熱點，基于形變模型的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本書結合作者自身的研究經歷，回顧該領域的發(fā)展過程，介紹形變模型建模方法的基本原理和關鍵技術。本書可分為四部分：第一部分介紹三維人臉建模的預備內容（發(fā)展概述、初始三維人臉樣本獲取方法、三維人臉樣本規(guī)格化的方法和目前主流的三維人臉建模方法）；第二部分介紹基于形變模型的三維人臉建模方法以及筆者在此方面所做的工作包括：基于典型相關性分析的三維人臉建模，基于粒子群優(yōu)化算法的三維人臉建模方法研究；第三部分介紹三維人臉識別方面的工作，包括基于LBP的三維人臉識別，基于系數(shù)表示的三維人臉識別、基于幾何特征的三維人臉識別和帶表情三維人臉識別；第四部分介紹三維人臉建模方法的相關應用，包括基于形變模型的三維人臉樣本生成，三維人臉衰老數(shù)據(jù)生成，戴眼鏡三維人臉樣本的生成，三維人臉識別和三維人臉表情建模和識別；最后一部分是三維人臉建模在動畫方面的應用，包括基于MPEG-4的三維人臉動畫研究、基于多層次模型驅動的三維人臉動畫研究和基于一般模型驅動的三維人臉動畫研究。

·7.7萬字

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機器學習入門：數(shù)學原理解析及算法實踐

本書面向初學者，介紹了機器學習的基本方法，循序漸進的闡述了其中的數(shù)學原理，讓讀者能夠知其然，然后知其所以然。書中結合應用場景，列舉了大量編程實例幫助讀者開展動手實踐，理論與實踐相輔相成，對算法原理產生更加直觀和感性的認識。作者希望能夠通過本書幫助讀者揭開人工智能領域的神秘面紗，走進人工智能和機器學習的大門，了解其中的奧秘，甚至成為該領域的學習者、研究者和實踐者。

·10.1萬字

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人工智能開發(fā)語言：Python

本書以淺顯易懂的語言對Python進行了全面系統(tǒng)的介紹，采用范例加圖解的形式講解，讀者可輕松閱讀。全書主要內容包括Python語言的基礎語法、數(shù)據(jù)類型、運算符、函數(shù)、類、對象以及常用的標準功能模塊，最后以實例的形式介紹了開發(fā)機器學習和人工智能應用所需的知識及相應的功能模塊。本書適合有志于從事機器學習、人工智能技術開發(fā)的人員或愛好者，也可作為相關專業(yè)的教材。

·6.8萬字

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人工智能導論

本書根據(jù)人工智能技術服務專業(yè)人才培養(yǎng)的需求，以智能機器人為載體，以揭開人工智能的神秘面紗為主線進行編寫，設置了5個學習情境。學習情境1主要介紹人工智能的發(fā)展和應用，引起學習者的興趣；學習情境2主要從智能機器如何進行知識存儲的角度來理解人工智能；學習情境3主要從智能機器如何使用知識進行探索世界和求解問題的角度來進一步理解人工智能；學習情境4主要從智能機器如何進行自主學習知識、增長智慧的角度來理解人工智能；學習情境5主要從人工智能的自然辯證法視角理解人工智能的本質，從社會學角度給智能機器添加倫理與法律的約束，從而消除人類對人工智能的恐懼，使得人工智能技術更好地為人類服務。本書在思政方面圍繞“愛國精神、崇尚科技、思維模式、樂觀進取”，將其與人工智能技術進行“術道融合”，結合“做中學、做中悟”的方式來開展立德樹人的工作。本書可作為高等職業(yè)院校電子信息類專業(yè)、機電一體化專業(yè)、應用電子技術專業(yè)及相關專業(yè)的教材，也可作為相關技術人員的參考用書。

·13.7萬字

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人工智能

分類

狀態(tài)

屬性

字數(shù)

更新時間

現(xiàn)代人工智能技術