天天向上散发着光

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發展藍圖規劃，目的是幫助讀者認識人工智能，找到入局人工智能領域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術，包括NLP、機器學習、大數據、物聯網、區塊鏈等；下篇總結了人工智能對交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業實現商業化落地的。本書從多個角度出發，描繪了一幅完整的人工智能發展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領域的必備參考書。本書十分適合互聯網行業管理者、創業者、人工智能技術領域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬字

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人工智能：數據與模型安全

本教材聚焦學術前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數據和模型，對人工智能領域安全問題以及相關攻防算法展開系統全面、詳細深入的介紹。本教材可以幫助學生充分了解人工智能數據與模型所面臨的安全風險，學習基礎的攻防理論，掌握關鍵的攻防技巧。

·23.9萬字

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硅基物語·AI大爆炸：ChatGPT→AIGC→GPT-X→AGI進化→魔法時代→人類未來

本書以第一人稱視角，講述AI的來龍去脈，表達AI的技術原理。從歷史到未來，跨越百年時空；從理論到實踐，解讀AI大爆炸；從技術到哲學，穿越多個維度；從語言到繪畫，落地實戰演練。ChatGPT的誕生，引發了奇點降臨，點亮了AGI（通用人工智能），并涉及大模型、深度神經網絡、Transformer、AIGC、涌現效應等一系列技術前沿。

·8.6萬字

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智能化未來：“暴力計算”開創的奇跡

《智能化未來:“暴力計算”開創的奇跡》是全面深入剖析智能化信息技術的著作。作者將歷史文明視角、哲學思考、科學與技術分析、創新思維等內容有機結合在一起，既高屋建瓴又深入本質，論之有據、語言風趣易懂而又不失嚴謹，對信息技術提出了獨特的、系統的、深刻的理念與看法，揭示出了信息技術發展的客觀本質規律與趨勢，以及對人類文明的顛覆性影響。《智能化未來:“暴力計算”開創的奇跡》適合高校師生、科技與社科學術研究人員、信息技術相關產業從業人員以及政府產業主管部門相關人員閱讀。

·18.8萬字

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深入理解XGBoost：高效機器學習算法與進階

本書主要介紹：XGBoost相關的機器學習基礎算法；XGBoost安裝編譯與簡單使用；XGBoost的實現原理與理論證明；XGBoost基于CPU多線程的實現以及分布式訓練方法；剖析XGBoost源碼，從代碼層面洞徹XGBoost的實現原理，以及XGBoost的應用與調優，通過典型示例為讀者提供使用參考，掌握實戰技能。通過閱讀本書，不僅能使讀者理解XGBoost的原理，將XGBoost應用到業務場景中，更能從源碼的角度深入學習XGBoost的并行化和分布式實現等優化技術，以更短的時間訓練出高準確度的模型，使XGBoost成為學習和工作中的一把利劍。

·16.2萬字

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深度學習視頻理解

視頻理解是計算機視覺和深度學習的一個重要分支。本書對視頻理解的3個重要領域進行介紹，對于每個領域，本書不僅解釋了相關算法的原理，還梳理了算法演進的脈絡。全書共分6章，第1章簡要介紹視頻行業的發展歷程；第2章回顧經典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動作識別的重要算法；第5章介紹時序動作定位的重要算法；第6章介紹視頻Embedding的重要算法。最后總結了常用的一些視頻處理工具。本書既適合高等院校人工智能相關專業的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統、搜索引擎和計算廣告等領域的研究人員和從業者參考。

·13.2萬字

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大模型工程化：AI驅動下的數據體系

大模型在眾多領域得到了廣泛應用，促進了AI技術的整合和創新。然而，在實際應用過程中，直接將大模型應用于特定行業常常難以達到預期效果。本書詳細闡述如何在游戲經營分析場景中利用大模型實現數據體系的建設。本書分為6個部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術的發展與應用，從大模型的發展現狀展開，重點介紹大模型與數據體系的相關知識。第2部分主要介紹大模型下的關鍵基礎設施，涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關鍵技術、實時數據寫入和高效數據分析等內容。第3部分主要介紹大模型下的數據資產，圍繞數據資產重塑、數據資產標準、數據資產建設、數據資產運營展開。第4部分主要介紹自研領域大模型的技術原理，涵蓋領域大模型的基礎、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉譯算法等內容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理，涉及工程化的基礎、技術籌備、建設要點、安全策略等內容。第6部分介紹大模型在游戲領域的應用，通過游戲領域的經營分析案例，系統地闡述如何實現業務需求。本書適合致力于大模型技術應用的數據工程師閱讀，也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發者閱讀，還適合希望利用AI提升業務效率的企業決策者閱讀。

·15.6萬字

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MXNet深度學習實戰

本書是從一名算法工程師的角度出發介紹算法實現，整體上偏基礎和細節，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學習的快速發展，眾多深度學習框架對各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學習入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細節內容的層面，這也常常被人調侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調用這些接口實現算法，而且能夠理解這些接口的內在含義，不斷夯實自己的算法基礎。

·13.6萬字

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AI游戲開發和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優化理論和系統工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

·7.8萬字

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現代決策樹模型及其編程實踐：從傳統決策樹到深度決策樹

決策樹是數據分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數據的涌現，將決策樹真正應用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

·22.1萬字

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Keras深度學習與神經網絡

本書從人工智能導論入手，闡述人工智能的發展及現狀，重點介紹了機器學習和神經網絡基礎、反向傳播原理、卷積神經網絡和循環神經網絡等內容。本書內容由淺入深，循序漸進，從神經元和感知機入手，逐步講解深度學習中神經網絡基礎、反向傳播以及更深層次的卷積神經網絡、循環神經網絡。本書知識體系完整，內容覆蓋面廣，介紹了深度學習中常用的模型和算法，助力讀者多方位掌握深度學習的相關知識。本書可作為高等院校計算機等相關專業的教材，也可供人工智能領域的技術人員學習使用，還可以作為人工智能研究人員的參考用書。

·11萬字

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MindSpore大語言模型實戰

隨著ChatGPT等大語言模型的迅速發展，大語言模型已經成為人工智能領域發展的快車道，不同領域涌現出各種強大的新模型。開發者想要獨立構建、部署符合自身需求的大語言模型，需要理解大語言模型的實現框架和基本原理。本書梳理大語言模型的發展，首先介紹Transformer模型的基本原理、結構和模塊及在NLP任務中的應用；然后介紹由只編碼（Encoder-Only）到只解碼（Decoder-Only）的技術路線發展過程中對應的BERT、GPT等大語言模型；接下來介紹大語言模型在部署、訓練、調優過程中涉及的各種關鍵技術，如自動并行、預訓練與微調、RLHF等，并提供相應的實踐指導；最后以開源大語言模型BLOOM和LLaMA為樣例，介紹其架構和實現過程，幫助讀者理解并構建、部署自己的大語言模型。本書還提供了基于MindSpore框架的豐富樣例代碼。本書適合人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等專業的本科生和研究生閱讀，同時也為從事大語言模型相關工作的軟件開發工程師和科研人員提供翔實的參考資料。

·6.6萬字

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人工智能簡明知識讀本

人工智能技術正在徹底改變人類的認知，重建人機相互協作的關系。史無前例的自動駕駛正在重構我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?

·9.4萬字

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AI幫你贏：人人都能用的AI方法論

本書強調“把AI作為方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）這一核心理念，旨在引導讀者掌握與AI對話的關鍵技巧，并將AI融入工作和生活真正體驗AI帶給人類的高效與便捷。本書從技術的發展規律人手，探討了把AI作為方法的必然性和必要性，進一步剖析了算法與哲學在內在邏輯上的貫通性。此外，本書通過豐富多樣的案例展示了AI的強大魅力，通過一系列“召喚術”幫助讀者運用AI創造性地完成各種各樣的任務，在這個過程中體驗和掌握運用AI的核心技巧。本書適合對AI有研究興趣、有使用需求、有產品研發需求或有投資意向的讀者閱讀。讀者可掃描文中的二維碼了解本書所介紹的與AI交互的秘訣。

·9.7萬字

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智能化變革：人工智能技術進化與價值創造

智能化變革將是一輪經濟社會全面變革，涉及科學研究、技術創新、商業落地、社會融合、科技倫理等方方面面。本書立足技術趨勢，著眼業界動向，給出對人工智能理論、技術、產業化和社會融合等方面趨勢的科普解讀，希望對讀者開展人工智能科學研究、產品研發和行業應用等有所啟發。

·16.3萬字

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深入淺出Embedding：原理解析與應用實踐

這是一本系統、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南，由資深的AI技術專家和高級數據科學家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領域的領軍人物的一致好評和推薦。在內容方面，本書理論與實操兼顧，一方面系統講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優化，一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統等6個重要場景的應用實踐；在寫作方式上，秉承復雜問題簡單化的原則，盡量避免復雜的數學公式，盡量采用可視化的表達方式，旨在降低本書的學習門檻，讓讀者能看得完、學得會。全書一共16章，分為兩個部分：第1部分（第1~9章）Embedding理論知識。主要講解Embedding的基礎知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關技術，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學習方法等，重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預訓練模型及BERT的多種改進版本等。第二部分（第10~16章）Embedding應用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關技術的實際應用，包括如何使用Embedding提升傳統機器學習性，如何把Embedding技術應用到推薦系統中，如何使用Embedding技術提升NLP模型的性能等。

·11.3萬字

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基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經網絡設計

模糊與神經網絡是兩種常用的智能信息處理技術，它們都能模擬人的智能行為，解決不確定、非線性、復雜的控制與分類問題，具有非常廣闊的應用前景。本書以fuzzyTECH和MATLAB軟件平臺對模糊與神經網絡技術進行了綜合講解并介紹了它們的應用，以使讀者更全面地了解模糊與神經網絡領域的最新研究成果。

·16.1萬字

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機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統下的Anaconda搭建環境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細闡述了智能化圖像處理的實現方法。本書共12章，主要內容包括智能圖像處理入門、Python基礎、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態學處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實現等，最后結合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數闡述圖像處理技術。

·6.9萬字

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ABB工業機器人應用技術

本書以ABB工業機器人為研究對象，分認識工業機器人、工業機器人基本操作、工業機器人現場編程和工業機器人日常維護四個模塊進行介紹。通過詳細的圖解實例對ABB工業機器人的操作、編程、日常維護與保養等相關的方法與功能進行講述，讓讀者了解工業機器人，并且能夠掌握獨立完成操作、編程、維護保養作業相關的具體操作方法。

·3.2萬字

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AI賦能：人工智能賦能中國企業升級

通俗而言，人工智能目的就是使機器具備部分人類的智能。機器學習是人工智能范疇下的一種重要方法，是實現人工智能的一種途徑。深度學習則是指機器通過深度神經網絡，模擬人腦進行學習、判斷和決策，是機器學習的主要分支之一。本書是在向讀者提供學習AI技術的資料、路徑，以及打磨AI產品的觀點、思路。AI賦能個體企業將逐漸升級為賦能整個生態，步入深度場景化，將影響并主導著企業真正實現智能化商業實施。