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本書(shū)使用受現(xiàn)實(shí)世界商業(yè)和行業(yè)問(wèn)題啟發(fā)的實(shí)際示例來(lái)講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。本書(shū)分為四部分：第一部分涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的必要背景，包括定義、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決方案的概述；第二部分深入介紹最先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（規(guī)模化的深度Q-學(xué)習(xí)、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），包括每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)；第三部分介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的高級(jí)技術(shù)，包括機(jī)器教學(xué)、泛化和域隨機(jī)化、元強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題，還涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有助于改進(jìn)模型的各種高級(jí)主題；第四部分講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用，例如自主系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、營(yíng)銷(xiāo)和金融、智慧城市與網(wǎng)絡(luò)安全等，并討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)及未來(lái)方向。學(xué)完本書(shū)，你將掌握如何訓(xùn)練和部署自己的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體來(lái)解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題。

·19.5萬(wàn)字

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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原書(shū)第3版）

本書(shū)分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)。此外，附錄部分的內(nèi)容也非常豐富，包括課后練習(xí)題解答、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目清單、SVM對(duì)偶問(wèn)題、自動(dòng)微分和特殊數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。書(shū)中內(nèi)容廣博，覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的各個(gè)領(lǐng)域，不僅介紹了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括支持向量機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林和集成方法，還提供了使用Scikit-Learn進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端訓(xùn)練示例。作者尤其對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入的探討，包括各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及如何使用TensorFlow/Keras庫(kù)來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書(shū)兼顧理論與實(shí)戰(zhàn)，既適合在校學(xué)生，又適合有經(jīng)驗(yàn)的工程師。

·39.5萬(wàn)字

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大語(yǔ)言模型：基礎(chǔ)與前沿

本書(shū)深入闡述了大語(yǔ)言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應(yīng)用，涵蓋大語(yǔ)言模型的廣泛主題，從基礎(chǔ)到前沿，從方法到應(yīng)用，涉及從方法論到應(yīng)用場(chǎng)景方方面面的內(nèi)容。首先，本書(shū)介紹了人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展和趨勢(shì)；其次，探討了語(yǔ)言模型的基本概念和架構(gòu)、Transformer、預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)和解碼策略、上下文學(xué)習(xí)和輕量級(jí)微調(diào)、稀疏專(zhuān)家模型、檢索增強(qiáng)型語(yǔ)言模型、對(duì)齊語(yǔ)言模型與人類(lèi)偏好、減少偏見(jiàn)和有害性以及視覺(jué)語(yǔ)言模型等內(nèi)容；最后，討論了語(yǔ)言模型對(duì)環(huán)境的影響。本書(shū)內(nèi)容全面、系統(tǒng)性強(qiáng)，適合高年級(jí)本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業(yè)從業(yè)者閱讀與參考。

·20.1萬(wàn)字

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

本書(shū)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(shū)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(shū)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(zhuān)業(yè)的教師和學(xué)生閱讀。

·18.2萬(wàn)字

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AI速成課：從AI編程到構(gòu)建智能軟件

本書(shū)從基礎(chǔ)知識(shí)入手，詳細(xì)講解通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建AI系統(tǒng)所需的一切，并通過(guò)5個(gè)完整的項(xiàng)目實(shí)例，循序漸進(jìn)展示如何使用最佳、最簡(jiǎn)單的AI編程工具（包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch）構(gòu)建智能軟件。具體內(nèi)容包括AI工具包、Python基礎(chǔ)、AI基礎(chǔ)技巧、你的第一個(gè)AI模型、銷(xiāo)售和廣告中的AI、Q學(xué)習(xí)、物流行業(yè)中的AI、人工大腦、自動(dòng)駕駛車(chē)輛中的AI、商業(yè)中的AI、深度卷積Q學(xué)習(xí)、游戲中的AI。

·13萬(wàn)字

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新未來(lái)簡(jiǎn)史：區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)陷阱與數(shù)字化生活

本書(shū)為您揭示：面對(duì)極速變快、復(fù)雜的社會(huì)，“三大沖突”映射到未來(lái)，人類(lèi)或?qū)⒚媾R兩輪崩潰或翻轉(zhuǎn)的“生死”大沖擊。危機(jī)與機(jī)遇交織呈現(xiàn)，如何抉擇？未來(lái)，區(qū)塊鏈、時(shí)間戳與智能等技術(shù)被深度運(yùn)用，社會(huì)模式或?qū)⒈桓膶?xiě)，萬(wàn)物可溯與追算“你被丟失的90%的價(jià)值”成為可能。如何理解？人工智能，單一、少許維度的超級(jí)能力，“非通用”與“難破意識(shí)”的范式牢籠將會(huì)讓其長(zhǎng)久性地被困限于工具范疇（“智能與意識(shí)的分離”子虛烏有）。不過(guò)，人工智能對(duì)未來(lái)生產(chǎn)力的成倍提升，或?qū)⒄嬲_(kāi)啟“讓90%的人最終徹底擺脫無(wú)用階級(jí)”的偉大旅程，而絕非淪為“無(wú)用”。當(dāng)然，在過(guò)渡期內(nèi)，人們將會(huì)面臨挑戰(zhàn)。如何應(yīng)對(duì)？大數(shù)據(jù)悖論、陷阱與誤解，讓其被神話(huà)（如“數(shù)據(jù)主義”“數(shù)據(jù)宗教”等）的可能性微乎其微。在共享、透明的大趨勢(shì)下，大數(shù)據(jù)也將成為等同于電能、信息與空氣等人類(lèi)生存、發(fā)展所需的一種“習(xí)慣性擁有”。如何認(rèn)知？未來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)或?qū)⒈惶娲祟?lèi)將會(huì)在兩大超級(jí)“新時(shí)空”中生活、進(jìn)化，成為新人類(lèi)。如何準(zhǔn)備？

·16.3萬(wàn)字

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生成式人工智能

ChatGPT一經(jīng)問(wèn)世，在全球范圍內(nèi)引起巨大轟動(dòng)，GPT-4接入未來(lái)辦公軟件更是讓人震驚，而且技術(shù)正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以這些技術(shù)為代表的生成式人工智能（AIGC）是否為新一輪的技術(shù)革命？它到底能做什么，具有哪些優(yōu)勢(shì)和場(chǎng)景應(yīng)用趨勢(shì)？面對(duì)新技術(shù)，未來(lái)商業(yè)的機(jī)會(huì)在哪里，對(duì)我們個(gè)人又有著什么樣的影響？……這些問(wèn)題對(duì)于我們理解當(dāng)下，面向未來(lái)都十分重要。本書(shū)基于作者的專(zhuān)業(yè)背景和長(zhǎng)期實(shí)踐，系統(tǒng)介紹生成式人工智能的內(nèi)在邏輯與應(yīng)用，并將其與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，理論和實(shí)際相結(jié)合，幫助讀者從本源了解生成式人工智能，結(jié)合未來(lái)趨勢(shì)和發(fā)展為讀者指明方向。

·10.8萬(wàn)字

會(huì)員

生成式AI實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實(shí)踐，內(nèi)容涉及從基礎(chǔ)原理到前沿應(yīng)用，為讀者提供了一個(gè)系統(tǒng)的認(rèn)知框架。本書(shū)從生成式AI技術(shù)的基礎(chǔ)工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應(yīng)用，詳細(xì)介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關(guān)知識(shí)。書(shū)中結(jié)合開(kāi)源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業(yè)的實(shí)際應(yīng)用，并探討了其在高速發(fā)展過(guò)程中所面臨的倫理和隱私風(fēng)險(xiǎn)。本書(shū)適合對(duì)生成式AI感興趣的讀者閱讀，無(wú)論你是初學(xué)者還是有一定編程基礎(chǔ)的人士，都能從中獲得寶貴的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于零編程基礎(chǔ)的讀者，本書(shū)提供了跳過(guò)代碼實(shí)現(xiàn)的理論學(xué)習(xí)路徑。

·11.7萬(wàn)字

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人工智能簡(jiǎn)史

本書(shū)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(dòng)定理證明、專(zhuān)家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級(jí)智能、哲學(xué)問(wèn)題和未來(lái)趨勢(shì)等，以宏闊的視野和生動(dòng)的語(yǔ)言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。本書(shū)作者和書(shū)中諸多人物或?yàn)閹熡鸦蛳嗍煜嘀嗽攲?shí)的考證還有有趣的軼事。本書(shū)既適合專(zhuān)業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對(duì)人工智能感興趣的大眾讀者作為入門(mén)的向?qū)А?/p>

·16.7萬(wàn)字

會(huì)員

知識(shí)圖譜導(dǎo)論

知識(shí)圖譜的發(fā)展歷史源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識(shí)工程，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的語(yǔ)義Web，再到當(dāng)下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級(jí)別的現(xiàn)代知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因，是知識(shí)表示、表示學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書(shū)全面覆蓋了知識(shí)圖譜的表示、存儲(chǔ)、獲取、推理、融合、問(wèn)答和分析等七大方面，一百多個(gè)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的內(nèi)容，同時(shí)囊括多模態(tài)知識(shí)圖譜、知識(shí)圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合、本體表示學(xué)習(xí)、事理知識(shí)圖譜，以及知識(shí)增強(qiáng)的語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型等新熱點(diǎn)、新發(fā)展。作為一本導(dǎo)論性質(zhì)的書(shū)，本書(shū)希望幫助初學(xué)者梳理知識(shí)圖譜的基本知識(shí)點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)要素，也希望幫助技術(shù)決策者建立知識(shí)圖譜的整體視圖和系統(tǒng)工程觀，為前沿科研人員拓展創(chuàng)新視野和研究方向。本書(shū)在技術(shù)廣度和深度上兼具極強(qiáng)的參考性，適合高等院校的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)師生閱讀，也可供計(jì)算機(jī)相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員參考。

·16.1萬(wàn)字

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一本書(shū)讀懂大模型：技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)變革

這是一本人人都能讀懂的大模型綜合指南，既是一本大模型的科普書(shū)，又是一本大模型的商業(yè)書(shū)。由中國(guó)電信研究院天翼智庫(kù)官方出版，從核心技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)體系、安全治理5個(gè)維度全面講解了大模型。語(yǔ)言上通俗易懂，內(nèi)容上深入淺出，呈現(xiàn)上圖文并茂，給讀者良好閱讀體驗(yàn)的同時(shí)，讓讀者對(duì)大模型的理解事半功倍！無(wú)論你是AI工程師，還是完全沒(méi)有IT技術(shù)背景的愛(ài)好者；無(wú)論你是一線(xiàn)的從業(yè)人員，還是企業(yè)的管理者和決策者，你都能通過(guò)本書(shū)系統(tǒng)理解和掌握大模型，從而深刻認(rèn)識(shí)大模型的核心價(jià)值和應(yīng)用潛力，把握住大模型帶來(lái)的變革和商機(jī)。

·13.2萬(wàn)字

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AI芯片：前沿技術(shù)與創(chuàng)新未來(lái)

本書(shū)從AI的發(fā)展歷史講起，介紹了目前最熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)加速芯片和基于神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的類(lèi)腦芯片的相關(guān)算法、架構(gòu)、電路等，并介紹了近年來(lái)產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界一些著名的AI芯片，包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)芯片和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)芯片等。本書(shū)著重介紹了用創(chuàng)新的思維來(lái)設(shè)計(jì)AI芯片的各種計(jì)算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發(fā)的AI芯片、進(jìn)一步提升智能程度的AI芯片、有機(jī)自進(jìn)化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書(shū)也介紹了半導(dǎo)體芯片技術(shù)在“后摩爾定律時(shí)代”的發(fā)展趨勢(shì)，以及基礎(chǔ)理論（如量子場(chǎng)論、信息論等）引領(lǐng)AI芯片創(chuàng)新并將不斷發(fā)揮巨大作用。最后，本書(shū)介紹了AI發(fā)展的三個(gè)層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來(lái)的發(fā)展方向。本書(shū)可供在AI芯片領(lǐng)域?qū)W習(xí)和工作的研究生、本科生、工程技術(shù)人員，以及所有對(duì)AI芯片感興趣的人員參考。

·26.7萬(wàn)字

會(huì)員

從零開(kāi)始：機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理和算法實(shí)踐

零基礎(chǔ)讀者應(yīng)如何快速入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)？數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的讀者應(yīng)如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)原理？這些正是本書(shū)要解決的問(wèn)題。本書(shū)從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)入手，通過(guò)前3章的介紹，幫助讀者輕松復(fù)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)；然后，通過(guò)第4-第13章的介紹，逐步講解機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法的相關(guān)知識(shí)，幫助讀者快速入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)；最后，通過(guò)第14章的綜合實(shí)踐，幫助讀者回顧本書(shū)內(nèi)容，進(jìn)一步鞏固所學(xué)知識(shí)。《機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理和算法實(shí)踐》適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣但數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的讀者學(xué)習(xí)，也適合作為相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)的參考用書(shū)。

·13.5萬(wàn)字

會(huì)員

人工智能及其應(yīng)用

本書(shū)為普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材。系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，比較全面地反映了國(guó)內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的最新進(jìn)展和發(fā)展方向。全書(shū)共分為11章。首先簡(jiǎn)要介紹了人工智能的發(fā)展歷史及概況；然后重點(diǎn)介紹了人工智能的知識(shí)表示方法，搜索技術(shù)和知識(shí)推理；最后詳細(xì)介紹了人工智能的主要應(yīng)用以及一些應(yīng)用實(shí)例。內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)，條理清晰，各章均有大量的例題，便于讀者掌握和鞏固所學(xué)知識(shí)，讓學(xué)生在有限的時(shí)間內(nèi)，掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)，提高對(duì)人工智能習(xí)題的求解能力。

·32.3萬(wàn)字

會(huì)員

深度學(xué)習(xí)與圍棋

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學(xué)習(xí)入門(mén)書(shū)。本書(shū)選取深度學(xué)習(xí)近年來(lái)最重大的突破之一AlphaGo，將其背后的技術(shù)和原理娓娓道來(lái)，并配合一套基于BetaGo的開(kāi)源代碼，帶領(lǐng)讀者從零開(kāi)始一步步實(shí)現(xiàn)自己的“AlphaGo”。本書(shū)側(cè)重實(shí)踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學(xué)習(xí)和AlphaGo這樣深?yuàn)W的話(huà)題變得平易近人、觸手可及，內(nèi)容非常精彩。全書(shū)共分為3個(gè)部分：第一部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和圍棋的基礎(chǔ)知識(shí)，并構(gòu)建一個(gè)最簡(jiǎn)圍棋機(jī)器人，作為后面章節(jié)內(nèi)容的基礎(chǔ)；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括樹(shù)搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)機(jī)器人和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的幾個(gè)高級(jí)技巧，包括策略梯度、價(jià)值評(píng)估方法、演員-評(píng)價(jià)方法3類(lèi)技術(shù)；第三部分將前面兩部分準(zhǔn)備好的知識(shí)集成到一起，并最終引導(dǎo)讀者實(shí)現(xiàn)自己的AlphaGo，以及改進(jìn)版AlphaGoZero。讀完本書(shū)之后，讀者會(huì)對(duì)深度學(xué)習(xí)這個(gè)學(xué)科以及AlphaGo的技術(shù)細(xì)節(jié)有非常全面的了解，為進(jìn)一步深入鉆研AI理論、拓展AI應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。本書(shū)不要求讀者對(duì)AI或圍棋有任何了解，只需要了解基本的Python語(yǔ)法以及基礎(chǔ)的線(xiàn)性代數(shù)和微積分知識(shí)。

·19.7萬(wàn)字

會(huì)員

智能革命：迎接人工智能時(shí)代的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與文化變革

人類(lèi)歷史上的歷次技術(shù)革命，都帶來(lái)了人類(lèi)感知和認(rèn)知能力的不斷提升，從而使人類(lèi)知道更多，做到更多，體驗(yàn)更多。以此為標(biāo)準(zhǔn)，李彥宏在本書(shū)中將人工智能定義為堪比任何一次技術(shù)革命的偉大變革，并且明確提出，在技術(shù)與人的關(guān)系上，智能革命不同于前幾次技術(shù)革命，不是人去適應(yīng)機(jī)器，而是機(jī)器主動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)和適應(yīng)人類(lèi)，并同人類(lèi)一起學(xué)習(xí)和創(chuàng)新這個(gè)世界。大數(shù)據(jù)是智能社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的根本動(dòng)力和燃料。以百度為代表的搜索引擎公司，由于對(duì)數(shù)據(jù)資源的獲取和使用類(lèi)似深度學(xué)習(xí)的商業(yè)模式，也與大數(shù)據(jù)—深度學(xué)習(xí)—提取模式—?jiǎng)?chuàng)造用戶(hù)價(jià)值這一研發(fā)文化相匹配，使其天然具備了人工智能的基因。本書(shū)從硬件集群、計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)資源、人工智能文化等方面提出了智能化的基本標(biāo)準(zhǔn)，并且從制造業(yè)升級(jí)、金融革新、無(wú)人駕駛、管理革命、智能生活等多個(gè)維度，描繪即將到來(lái)的智能社會(huì)，反思人類(lèi)即將面臨的種種挑戰(zhàn)。“人工智能”正式寫(xiě)入2017年政府工作報(bào)告，折射出未來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與轉(zhuǎn)型中的重要性。本書(shū)內(nèi)容涵蓋了人工智能發(fā)展的主要領(lǐng)域，刻畫(huà)了人工智能未來(lái)發(fā)展的場(chǎng)景和商業(yè)模式，對(duì)我國(guó)各行各業(yè)應(yīng)對(duì)智能化轉(zhuǎn)型提供了很好的指引和借鑒。

·16.3萬(wàn)字

會(huì)員

因果推斷：基于圖模型分析

本書(shū)對(duì)因果推斷相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)、全面的介紹，為便于學(xué)習(xí)，對(duì)大多數(shù)知識(shí)點(diǎn)都進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)說(shuō)明。

·22萬(wàn)字

會(huì)員

ChatGPT速學(xué)通：文案寫(xiě)作+PPT制作+數(shù)據(jù)分析+知識(shí)學(xué)習(xí)與變現(xiàn)

本書(shū)以ChatGPT為主線(xiàn)，通過(guò)大量實(shí)用案例全面介紹如何運(yùn)用ChatGPT來(lái)提高工作和生活效率。在工作方面，本書(shū)詳細(xì)講解了如何使用ChatGPT來(lái)輔助寫(xiě)作、制作PPT、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析等。這些章節(jié)的內(nèi)容最為豐富，也最能體現(xiàn)ChatGPT的強(qiáng)大作用。讀者可以學(xué)會(huì)運(yùn)用ChatGPT來(lái)優(yōu)化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本書(shū)通過(guò)許多案例來(lái)教會(huì)讀者如何使用ChatGPT生成思維導(dǎo)圖、解答常識(shí)問(wèn)題、學(xué)習(xí)英語(yǔ)、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單助手等，這些功能可以讓生活變得更輕松便捷。最后，本書(shū)還利用一個(gè)完整的章節(jié)介紹了如何通過(guò)ChatGPT進(jìn)行知識(shí)變現(xiàn)，比如快速生成內(nèi)容和視頻。本書(shū)內(nèi)容豐富全面，語(yǔ)言通俗易懂，案例直觀詳盡，無(wú)論是想提升工作效率的職場(chǎng)人士，還是想進(jìn)行高效研究、學(xué)習(xí)的教師和學(xué)生，甚至是希望利用AI技術(shù)獲利的創(chuàng)業(yè)者，以及對(duì)ChatGPT感興趣的愛(ài)好者，都可以做到開(kāi)卷有益。

·10.3萬(wàn)字

會(huì)員

COMSOL Multiphysics工程實(shí)踐與理論仿真

本書(shū)是一本介紹什么是數(shù)值模擬技術(shù)，以及數(shù)值模擬技術(shù)如何與工程科學(xué)相結(jié)合，基于COMSOLMultiphysics解決實(shí)際工程問(wèn)題的書(shū)。全書(shū)涉及實(shí)際工程問(wèn)題的方方面面，涉及聲學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體力學(xué)、熱量傳遞、質(zhì)量運(yùn)移、電磁場(chǎng)計(jì)算、化學(xué)反應(yīng)工程分析等等，是真正的多物理數(shù)值仿真的入門(mén)指導(dǎo)書(shū)。作者希望通過(guò)本書(shū)，能讓讀者理解數(shù)值仿真技術(shù)的真諦，以及這些理論知識(shí)應(yīng)該如何與實(shí)際相結(jié)合。進(jìn)一步，或許讀者能夠領(lǐng)悟經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)值仿真工程師會(huì)如何思考問(wèn)題，慢慢吸收這些經(jīng)驗(yàn)為自己所用。

·8.2萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)修煉

全書(shū)共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數(shù)學(xué)海洋中擷取機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員最為必須和重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。內(nèi)容主要包括：微積分（含場(chǎng)論）、數(shù)值計(jì)算和常用最優(yōu)化方法、概率論基礎(chǔ)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線(xiàn)性代數(shù)等。在下篇中，將選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最為常用的算法和模型進(jìn)行講解，這部分內(nèi)容將涉及（廣義）線(xiàn)性回歸、圖模型（包含貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和HMM等）、分類(lèi)算法（包括SVM，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和聚類(lèi)算法（包括K均值和EM算法等）等話(huà)題。

·22.2萬(wàn)字

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人工智能

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