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計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)
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本書(shū)圍繞計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、工業(yè)等領(lǐng)域的案例,深入淺出地講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心的模型與關(guān)鍵技術(shù)。本書(shū)中所有案例的代碼均能在達(dá)內(nèi)時(shí)代科技集團(tuán)自主研發(fā)的AIX-EBoard人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上部署與實(shí)施,實(shí)現(xiàn)了教學(xué)場(chǎng)景化、學(xué)習(xí)趣味化。本書(shū)分為三個(gè)部分,循序漸進(jìn)地介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)的理論基礎(chǔ)和各案例的實(shí)踐步驟。第1部分基于OpenCV介紹傳統(tǒng)視覺(jué)應(yīng)用的基礎(chǔ)算法,同時(shí)實(shí)現(xiàn)輪廓提取、全景圖像拼接等案例的實(shí)踐;在傳統(tǒng)視覺(jué)應(yīng)用的基礎(chǔ)上,第2部分講解基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)應(yīng)用,結(jié)合不同行業(yè)的案例對(duì)圖像進(jìn)行分析處理,如水果識(shí)別、病蟲(chóng)害識(shí)別、相似圖像搜索、眼底血管圖像分割等。第3部分聚焦市場(chǎng)關(guān)注度較高的一些新興視覺(jué)應(yīng)用的原理及實(shí)現(xiàn),如從二維圖像到三維空間的重建、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在移動(dòng)設(shè)備中的應(yīng)用、實(shí)時(shí)圖像和視頻的風(fēng)格遷移等。本書(shū)適合人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的本科生、專(zhuān)科生及計(jì)算機(jī)初學(xué)者閱讀,既可以作為應(yīng)用型本科院校和高等職業(yè)院校人工智能專(zhuān)業(yè)的教材,也可以作為相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)者的學(xué)習(xí)和參考用書(shū)。本書(shū)可以幫助有一定基礎(chǔ)的讀者查漏補(bǔ)缺,深入理解和掌握相關(guān)原理與方法,提高解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

韓少云等編著 ·人工智能 ·8.3萬(wàn)字

財(cái)稅RPA:財(cái)稅智能化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)
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這是一本指導(dǎo)財(cái)務(wù)和稅務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)和組織利用RPA機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的著作。作者基于自身在財(cái)稅和信息化領(lǐng)域多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),從技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)施方法論、案例分析4個(gè)維度詳細(xì)講解了RPA在財(cái)稅中的應(yīng)用,包含大量RPA機(jī)器人在核算、資金、稅務(wù)相關(guān)業(yè)務(wù)中的實(shí)踐案例。幫助企業(yè)從容應(yīng)對(duì)技術(shù)變革,找到RPA技術(shù)挑戰(zhàn)的破解思路,構(gòu)建財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的落地能力,真正做到“知行合一”。全書(shū)共6章:第1章介紹了在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下,財(cái)稅部門(mén)正在經(jīng)歷的信息化、自動(dòng)化、智能化和數(shù)字化4項(xiàng)革新;第2章從技術(shù)層面講解了RPA的定義、功能、技術(shù)特點(diǎn)、應(yīng)用領(lǐng)域、發(fā)展階段和產(chǎn)品架構(gòu);第3章從財(cái)務(wù)機(jī)器人選擇的角度講解了財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景、適用流程、收益和局限性等;第4章系統(tǒng)講解了財(cái)稅機(jī)器人的整套實(shí)施方法論,包括策略與評(píng)估、設(shè)計(jì)與構(gòu)建、實(shí)施與應(yīng)用、運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化4個(gè)步驟,以及如何建立RPA卓越中心;第5章通過(guò)近10個(gè)案例講解了財(cái)稅機(jī)器人在核算類(lèi)、資金類(lèi)、稅務(wù)類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用和實(shí)施;第6章對(duì)未來(lái)RPA和AI技術(shù)的結(jié)合進(jìn)行了展望,探討了RPA對(duì)財(cái)務(wù)人員的影響。

郭奕 趙旖旎 ·人工智能 ·9.9萬(wàn)字

從零開(kāi)始大模型開(kāi)發(fā)與微調(diào):基于PyTorch與ChatGLM
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大模型是深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理皇冠上的一顆明珠,也是當(dāng)前AI和NLP研究與產(chǎn)業(yè)中最重要的方向之一。本書(shū)使用PyTorch2.0作為學(xué)習(xí)大模型的基本框架,以ChatGLM為例詳細(xì)講解大模型的基本理論、算法、程序?qū)崿F(xiàn)、應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)以及微調(diào)技術(shù),為讀者揭示大模型開(kāi)發(fā)技術(shù)。《從零開(kāi)始大模型開(kāi)發(fā)與微調(diào):基于PyTorch與ChatGLM》共18章,內(nèi)容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建、從零開(kāi)始學(xué)習(xí)PyTorch2.0、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型展示、ResNet實(shí)戰(zhàn)、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)、自然語(yǔ)言處理的編碼器、預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語(yǔ)言處理的解碼器、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、只具有解碼器的GPT-2模型、實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練自己的ChatGPT、開(kāi)源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級(jí)定制化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)、對(duì)ChatGLM進(jìn)行高級(jí)微調(diào)。《從零開(kāi)始大模型開(kāi)發(fā)與微調(diào):基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、大模型開(kāi)發(fā)初學(xué)者、大模型開(kāi)發(fā)人員學(xué)習(xí),也適合高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等專(zhuān)業(yè)的師生作為教學(xué)參考書(shū)。

王曉華 ·人工智能 ·12.8萬(wàn)字

機(jī)器學(xué)習(xí)的算法分析和實(shí)踐
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本書(shū)是一本全面介紹機(jī)器學(xué)習(xí)方法特別是算法的新書(shū),適合初學(xué)者和有一定基礎(chǔ)的讀者。機(jī)器學(xué)習(xí)可以分成三大類(lèi)別,監(jiān)督式學(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。三大類(lèi)別背后的算法也各有不同。監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了數(shù)學(xué)分析中函數(shù)逼近方法、概率統(tǒng)計(jì)中的極大似然方法。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了聚類(lèi)和貝葉斯算法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用了馬爾可夫決策過(guò)程算法。機(jī)器學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)部分來(lái)自概率、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)分析以及線性代數(shù)等領(lǐng)域。雖然用到的數(shù)學(xué)較多,但是最快捷的辦法還是帶著機(jī)器學(xué)習(xí)的具體問(wèn)題來(lái)掌握背后的數(shù)學(xué)原理。因?yàn)榫€性代數(shù)和概率理論使用較多,本書(shū)在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數(shù)的內(nèi)容加以介紹,如果有需要的同學(xué)可以參考。另外,學(xué)習(xí)任何知識(shí),動(dòng)手練習(xí)加深理解的最新方法,所以本書(shū)的每一章都配備了習(xí)題供大家實(shí)踐和練習(xí)。

孫健編著 ·人工智能 ·7.4萬(wàn)字

AIGC從入門(mén)到實(shí)戰(zhàn):ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行業(yè)應(yīng)用
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本書(shū)旨在探討AIGC的發(fā)展歷程、應(yīng)用范圍及其對(duì)社會(huì)和個(gè)人的影響,從而幫助讀者深入了解并應(yīng)用人工智能技術(shù)。本書(shū)共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發(fā)展歷史,以及核心技術(shù)的演進(jìn)與應(yīng)用。第2章詳細(xì)探討了ChatGPT的特點(diǎn)、功能,以及它在文科和理科領(lǐng)域的應(yīng)用。第3章深入介紹了ChatGPT及其他AIGC對(duì)個(gè)人的賦能,包括原理、成本、應(yīng)用場(chǎng)景、高質(zhì)量答案的提問(wèn)技巧,以及如何利用ChatGPT進(jìn)行編程。此部分還提到了AIGC時(shí)代下的職業(yè)規(guī)劃。第4章重點(diǎn)介紹了AIGC在創(chuàng)意領(lǐng)域的應(yīng)用,特別是Midjourney工具的使用。第5章講解了如何使用AIGC技術(shù)來(lái)創(chuàng)建數(shù)字人分身,使他們能夠說(shuō)話、唱歌,甚至成為主播。第6章強(qiáng)調(diào)了AIGC如何賦能職場(chǎng),包括輔助設(shè)計(jì)、思維導(dǎo)圖生成、文本創(chuàng)作、市場(chǎng)調(diào)研與策劃、短視頻創(chuàng)作,以及辦公軟件使用。第7章介紹了AIGC在不同行業(yè)和領(lǐng)域的創(chuàng)新場(chǎng)景,包括電商、傳媒、金融、教育行業(yè),以及工業(yè)領(lǐng)域等。第8章介紹了如何有效應(yīng)對(duì)AI革命。書(shū)末還推薦了許多AIGC相關(guān)的資源。

韓澤耀 袁蘭 鄭妙韻 ·人工智能 ·7.2萬(wàn)字

機(jī)器人SLAM導(dǎo)航:核心技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)
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機(jī)器人SLAM導(dǎo)航的一大痛點(diǎn)是很難做到理論與實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合,而本書(shū)可謂“百科全書(shū)”式講解,可幫助硬件、軟件、算法等不同領(lǐng)域的研究開(kāi)發(fā)人員走出“調(diào)參”困境,終結(jié)面對(duì)硬件和深?yuàn)W算法時(shí)的束手無(wú)策,加快算法在實(shí)際機(jī)器人產(chǎn)品的工程落地與系統(tǒng)性技術(shù)突破。本書(shū)以ROS編程、傳感器、底盤(pán)等機(jī)器人開(kāi)發(fā)所涉及的軟硬件基礎(chǔ)知識(shí)為切入點(diǎn),逐步引出SLAM和導(dǎo)航兩大領(lǐng)域核心算法,并結(jié)合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門(mén)開(kāi)源算法對(duì)SLAM和導(dǎo)航的數(shù)學(xué)原理、代碼框架及實(shí)操進(jìn)行深度剖析。本書(shū)分為4篇,一共13章。編程基礎(chǔ)篇(第1~3章),主要討論ROS的核心概念、大型C++工程的代碼組織方式以及OpenCV圖像處理方面的基礎(chǔ)知識(shí),為后續(xù)學(xué)習(xí)打好必要的編程基礎(chǔ)。硬件基礎(chǔ)篇(第4~6章),通過(guò)對(duì)機(jī)器人傳感器、機(jī)器人主機(jī)和機(jī)器人底盤(pán)的討論,幫助缺少硬件基礎(chǔ)的開(kāi)發(fā)者系統(tǒng)認(rèn)識(shí)機(jī)器人硬件,并更好地理解軟件與硬件之間的協(xié)同關(guān)系。SLAM篇(第7~10章),以各個(gè)具體的SLAM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)為例,進(jìn)一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn)。自主導(dǎo)航篇(第11~13章),基于具體自主導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),剖析自主導(dǎo)航算法的代碼框架以及核心算法的細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn),并通過(guò)一個(gè)真實(shí)機(jī)器人案例向大家介紹應(yīng)用SLAM導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)的完整流程。

張虎 ·人工智能 ·30.9萬(wàn)字

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