pg电子游戏麻将胡了2打法

推薦系統(tǒng)作為近年來非常熱門的AI技術(shù)落地場景，已廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，從衣食住行到娛樂消費(fèi)，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統(tǒng)的決策。本書貼合工業(yè)級推薦系統(tǒng)，以推薦系統(tǒng)的整體技術(shù)框架為切入點(diǎn)，深入剖析推薦系統(tǒng)中的內(nèi)容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個模塊的核心技術(shù)和業(yè)界應(yīng)用，并展開介紹了推薦冷啟動、推薦偏置與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對當(dāng)前推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的熱門前沿技術(shù)進(jìn)行了介紹，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果推斷、端上智能等。

·11.3萬字

會員

現(xiàn)代推薦算法

本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當(dāng)下較前沿、先進(jìn)的各類算法及其實(shí)踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點(diǎn)講解面向工業(yè)實(shí)踐的選擇及改進(jìn)，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進(jìn)而帶著讀者進(jìn)階到前沿篇、難點(diǎn)篇，面對推薦系統(tǒng)中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術(shù)原理和用戶心理出發(fā)，解釋一些常見決策背后的依據(jù)，從而幫助讀者從執(zhí)行層面進(jìn)階到?jīng)Q策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

會員

破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實(shí)現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)從入門到進(jìn)階、從理論到實(shí)戰(zhàn)的跨越。全書共7章，前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)，深入詳解各類主流模型及其變體；第4章介紹這三類基礎(chǔ)模型的組合體，即概率生成模型；第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計算機(jī)視覺和自然語言處理兩大最常見領(lǐng)域的應(yīng)用；第7章講解生成式大語言模型的內(nèi)在原理并對其發(fā)展趨勢予以展望。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

·13.4萬字

會員

智能硬件產(chǎn)品：從0到1的方法與實(shí)踐

本書講述了智能硬件產(chǎn)品從0到1需要的方法和技術(shù)。內(nèi)容涵蓋識別市場機(jī)會、細(xì)分市場、市場分析、產(chǎn)品定位、定義產(chǎn)品需求、定義需求優(yōu)先級、產(chǎn)品概念生成、產(chǎn)品概念選擇、產(chǎn)品概念測試、產(chǎn)品設(shè)計、構(gòu)建產(chǎn)品原型、可用性測試、智能硬件相關(guān)法規(guī)與認(rèn)證、產(chǎn)品發(fā)布等。

·26.4萬字

會員

機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解（第2版）

周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)》（俗稱“西瓜書”）是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典入門教材之一。本書是《機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2版。相較于第1版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點(diǎn)內(nèi)容加以解析，以過來人視角給出學(xué)習(xí)建議，旨在對比較難理解的公式和重點(diǎn)內(nèi)容擴(kuò)充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補(bǔ)充具體的推導(dǎo)細(xì)節(jié)。全書共16章，與“西瓜書”章節(jié)、公式對應(yīng)，每個公式的推導(dǎo)和解釋都以本科數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的視角進(jìn)行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機(jī)器學(xué)習(xí)算法背后的數(shù)學(xué)原理。本書思路清晰，視角獨(dú)特，結(jié)構(gòu)合理，可作為高等院校計算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生教材，也可供對機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考

·9.8萬字

會員

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow框架和Python技術(shù)實(shí)現(xiàn)

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)因人工智能的流行而成為當(dāng)下IT領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本應(yīng)用——感知機(jī)、線性回歸與邏輯回歸的理論與實(shí)現(xiàn)；最后介紹兩種熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與實(shí)現(xiàn)。本書內(nèi)容由淺入深，循序漸進(jìn)，實(shí)踐性強(qiáng)，包含豐富的仿真實(shí)例。

·4.7萬字

會員

因果推斷導(dǎo)論

本書以構(gòu)建因果推斷基礎(chǔ)知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應(yīng)計算、因果結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、因果機(jī)器學(xué)習(xí)五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎(chǔ)理論、模型、方法、和前沿應(yīng)用，引領(lǐng)學(xué)生步入充滿趣味與挑戰(zhàn)的因果推理領(lǐng)域。

·14.9萬字

會員

寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用

《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》創(chuàng)新性地將學(xué)術(shù)寫作的思維模型與AI輔助工具相結(jié)合，為讀者提供了一套全新且實(shí)用的學(xué)術(shù)寫作方法，旨在助力讀者提高學(xué)術(shù)寫作的質(zhì)量和水平。《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》共9章，每章都聚焦一個特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結(jié)構(gòu)模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問題模型、細(xì)化研究維度的思維羅盤模型、推導(dǎo)文獻(xiàn)綜述“GAP”的破界創(chuàng)新模型、匹配研究理論的勾連信號模型、適配研究方法的畫布模型、非共識研究觀點(diǎn)模型和深入解決問題的U型思維模型。對于每個模型，書中都有詳細(xì)的背景介紹、拆解步驟、應(yīng)用方法和案例分析，確保讀者能夠全方位地理解并實(shí)際應(yīng)用這些模型，從而真正掌握學(xué)術(shù)寫作的思維精髓和實(shí)踐要訣。《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》適合學(xué)術(shù)研究人員、研究生、博士生等需要撰寫學(xué)術(shù)論文的人閱讀，也適合對學(xué)術(shù)研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

·13.8萬字

會員

人人都是設(shè)計師：設(shè)計基礎(chǔ)+Midjourney+ChatGPT

理解設(shè)計的基本原則和概念，了解設(shè)計規(guī)范，具備一定的審美能力，會使用人工智能驅(qū)動的工具M(jìn)idjourney和ChatGPT，那么，人人都可以成為設(shè)計師，都可以設(shè)計出滿足商業(yè)需求的作品。本書共7章。第1章講設(shè)計基礎(chǔ)與版式構(gòu)圖，分別介紹色彩設(shè)計基礎(chǔ)、版式設(shè)計，以及字體與版式的結(jié)合。第2章至第5章詳細(xì)介紹Midjourney這一工具，從如何登錄，到使用提示詞生成圖像，再到探索提示詞與生成圖像主題風(fēng)格的關(guān)系，最后介紹Midjourney的高級玩法，滿足設(shè)計師對設(shè)計細(xì)節(jié)的需求。第6章討論了另一款人工智能驅(qū)動的工具ChatGPT與Midjourney在未來如何搭配使用，引發(fā)讀者思考。最后一章選取了設(shè)計領(lǐng)域中常見的設(shè)計需求，涵蓋商品促銷、商業(yè)設(shè)計、品牌設(shè)計、IP潮玩、插畫設(shè)計、界面交互設(shè)計、工業(yè)設(shè)計、空間設(shè)計和藝術(shù)攝影，由此凝練出附錄的提示詞大全，設(shè)計師可以根據(jù)設(shè)計需要替換提示詞，這為讀者的Midjourney之旅提供了參考和思路。本書適合有設(shè)計需求，但是又沒有辦法雇用專業(yè)設(shè)計師的個人或團(tuán)隊，以及想要利用人工智能提高設(shè)計效率的設(shè)計師閱讀參考。

·3.3萬字

會員

科學(xué)的極致：漫談人工智能

《科學(xué)的極致：漫談人工智能》將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語言和生動有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。集智俱樂部是一個從事學(xué)術(shù)研究、享受科學(xué)樂趣的探索者組成的團(tuán)體，倡導(dǎo)以平等開放的態(tài)度、科學(xué)實(shí)證的精神進(jìn)行跨學(xué)科的研究與交流，力圖搭建一個中國的“沒有圍墻的研究所”。這些令人崇敬的、充滿激情與夢想的集智俱樂部成員將帶你了解圖靈機(jī)模型、馮·諾依曼計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、怪圈與哥德爾定理、通用人工智能、深度學(xué)習(xí)、人類計算與自然語言處理，與你一起展開一場令人熱血沸騰的科學(xué)之旅。

·18.3萬字

會員

生成式AI入門與AWS實(shí)戰(zhàn)

本書是專注于如何在AWS上開發(fā)和應(yīng)用生成式AI的實(shí)用指南，旨在為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者、應(yīng)用開發(fā)者等提供深入了解和應(yīng)用生成式AI的策略與方法。本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用潛力，然后詳細(xì)闡述了生成式AI項(xiàng)目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型，如大語言模型和多模態(tài)模型，并提供了通過提示工程和上下文學(xué)習(xí)來優(yōu)化這些模型的實(shí)際技巧。此外，本書討論了如何使用LoRA技術(shù)對模型進(jìn)行微調(diào)，以及如何通過RLHF使模型與人類價值觀對齊。書中還介紹了RAG技術(shù)，以及如何利用LangChain和ReAct等開發(fā)agent。最后，本書介紹了如何使用AmazonBedrock構(gòu)建基于生成式AI的應(yīng)用程序。基于該強(qiáng)大的平臺，讀者可以實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。本書適合對生成式AI感興趣的學(xué)生和研究人員、在AWS上開發(fā)AI應(yīng)用程序的軟件開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家、尋求利用AI技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的企業(yè)決策者以及對技術(shù)趨勢保持好奇心的科技愛好者閱讀。

·10.8萬字

會員

FANUC工業(yè)機(jī)器人實(shí)操與應(yīng)用技巧

本書以FANUC工業(yè)機(jī)器人為研究對象，針對FANUC工業(yè)機(jī)器人的認(rèn)識與操作過程進(jìn)行詳細(xì)講解。本書共9章，由淺入深地講解了FANUC工業(yè)機(jī)器人的安全知識、型號及用途、示教器、坐標(biāo)系、I/O、程序、指令、維護(hù)與保養(yǎng)、部分報警代碼等內(nèi)容。學(xué)完本書，讀者即可獨(dú)立應(yīng)對FANUC工業(yè)機(jī)器人的日常管理、程序備份與加載等操作。本書非常適合FANUC工業(yè)機(jī)器人的管理人員、設(shè)計人員、調(diào)試人員、操作人員及愛好者學(xué)習(xí)與參考。

·7.8萬字

會員

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理與Python實(shí)戰(zhàn)

本書從原理和實(shí)戰(zhàn)兩個方面介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)。原理方面，深入介紹了主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論和算法，覆蓋資格跡等經(jīng)典算法和MuZero等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；實(shí)戰(zhàn)方面，每章都配套了編程案例，以方便讀者學(xué)習(xí)。全書從邏輯上分為三部分。第1章：從零開始介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的背景知識，介紹環(huán)境庫Gym的使用。第2～15章：基于折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型，介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主干理論和常見算法。采用數(shù)學(xué)語言推導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，進(jìn)而在理論的基礎(chǔ)上講解算法，并為算法提供配套代碼實(shí)現(xiàn)。基礎(chǔ)理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，包括經(jīng)典的非深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和近年流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。Python實(shí)現(xiàn)和算法講解一一對應(yīng)，還給出了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的TensorFlow和PyTorch對照實(shí)現(xiàn)。第16章：介紹其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，包括平均獎勵模型、連續(xù)時間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測模型等，以便更好了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究的全貌。

·17.2萬字

會員

TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)（原書第2版）

這是一本TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程，書中通過大量實(shí)例，以淺顯易懂、循序漸進(jìn)的方式詳細(xì)闡釋使用Python和TensorFlow構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心技術(shù)與方法。本書既涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，又介紹了如何將機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)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(shí)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(jī)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(shí)例詳細(xì)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(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)選擇最佳的機(jī)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(yùn)行模型

·16.8萬字

會員

人工智能：智能機(jī)器人

本書首先簡要介紹機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的概況，以及機(jī)器人學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，然后分別詳細(xì)討論智能機(jī)器人體系結(jié)構(gòu)、智能機(jī)器人中的傳感器、環(huán)境感知與建模、路徑規(guī)劃、機(jī)器人控制、多機(jī)器人協(xié)同，以及智能機(jī)器人的HRI等內(nèi)容。

·12.8萬字

會員

圖解人工智能

近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網(wǎng)羅了人工智能開發(fā)必備的基礎(chǔ)知識，內(nèi)容涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖像和語音的模式識別、自然語言處理、分布式計算等熱門技術(shù)。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術(shù)的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術(shù)的整體印象，為今后深入探索該領(lǐng)域打下基礎(chǔ)。另外，書中設(shè)有專欄和“小貼士”，介紹了相關(guān)術(shù)語的背景知識，可幫助讀者擴(kuò)充知識面，進(jìn)一步理解相關(guān)技術(shù)。

·10.4萬字

會員

造神：人工智能神話的起源和破除

未來學(xué)家們堅持認(rèn)為人工智能很快就能打敗最聰明的人類。在超智能機(jī)器面前人類還有什么希望呢？但是我們實(shí)際上并不在發(fā)展智能機(jī)器的正確道路上，而且我們甚至都不知道這條路有可能在哪。最前沿的人工智能研究者和科技企業(yè)家破除了人們對人工智能的迷信，超人類智能并非觸手可及，恰恰相反地，這種科技自大甚至?xí)钃衔覀兊膭?chuàng)新之路。

·14.9萬字

會員

AIGC基礎(chǔ)與應(yīng)用

本書深入淺出地講解AIGC基礎(chǔ)知識與實(shí)際應(yīng)用。全書共8章，包括認(rèn)識AIGC、AIGC的使用方式、AIGC助力高效辦公、AIGC助力學(xué)習(xí)成長、AIGC豐富生活、AIGC造就繪畫大師、AIGC成就編程小能手、AIGC的發(fā)展與展望。本書結(jié)合案例講解，將理論與實(shí)踐相結(jié)合、實(shí)用性強(qiáng)，可幫助學(xué)生及時鞏固知識，提升操作能力。全書內(nèi)容豐富、圖文并茂、重點(diǎn)突出、通俗易懂，可作為本科院校和職業(yè)院校相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為信息技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人才的參考書。

·12.8萬字

會員

用Python動手學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)

本書是面向機(jī)器學(xué)習(xí)新手的入門書，從學(xué)習(xí)環(huán)境的搭建開始，圖文并茂地介紹了學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)所需的Python知識和數(shù)學(xué)知識，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合數(shù)學(xué)式、示例程序、插圖等，抽絲剝繭般地對有監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸與分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的算法與應(yīng)用、手寫數(shù)字識別、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法等進(jìn)行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細(xì)的數(shù)學(xué)式推導(dǎo)過程，大大降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)門檻，即使沒有學(xué)過Python、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不太好，也可以看懂。

·9.1萬字

會員

AI落地：讓人工智能為你所用

面對人工智能（AI）這一技術(shù)名詞和概念，你是否以為它門檻高、特復(fù)雜、難以落地？面對人工智能產(chǎn)品爆發(fā)式涌現(xiàn)，你是否擔(dān)心它會奪走你的工作，進(jìn)而產(chǎn)生恐慌和憂慮？面對日常見到的“人工智障”工具，你是否對人工智能產(chǎn)生過質(zhì)疑？進(jìn)入人工智能時代，你能夠做什么？需要掌握哪些技能？如何讓技術(shù)為自己服務(wù)？本書結(jié)合人工智能落地的方法和案例，采用通俗易懂的語言，為你揭開人工智能的面紗，教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景，以及評價其價值的方法，助你實(shí)現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比，以便讓你了解技術(shù)，還總結(jié)了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機(jī)會，使讀者能夠在閱讀完本書內(nèi)容后，對于人工智能的應(yīng)用場景及如何實(shí)際操作成功落地部署有一定的了解。此外，閱讀本書，讀者還可以了解目前人工智能技術(shù)的局限及后續(xù)的技術(shù)發(fā)展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產(chǎn)品設(shè)計和運(yùn)營的人員、與人工智能相關(guān)的技術(shù)人員、想認(rèn)識和充分了解人工智能發(fā)展的人員閱讀。關(guān)注作者公眾號：AI落地方法論，獲得課程、AI體驗(yàn)工具。

·14.3萬字

跳轉(zhuǎn)至頁

官术网_书友最值得收藏!

人工智能

分類

狀態(tài)

屬性

字?jǐn)?shù)

更新時間

這就是推薦系統(tǒng)：核心技術(shù)原理與企業(yè)應(yīng)用