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本書遵循由淺入深、由易到難的原則，循序漸進(jìn)地介紹使用樹莓派玩轉(zhuǎn)機(jī)器人的必備軟硬件知識與技術(shù)。全書共8章，第1~4章為樹莓派入門部分，主要介紹樹莓派軟硬件、Scratch和Python編程語言以及各種傳感器的使用，并提供豐富的操作案例，方便讀者輕松構(gòu)建樹莓派項目。本部分學(xué)會之后，讀者基本上可以掌握使用樹莓派軟硬件與第三方軟硬件協(xié)同工作，搭配和使用傳感器親手搭建一個簡單的用于巡線且自動跟隨和停止的機(jī)器無人車。第5~8章為提高部分，本部分深入地介紹樹莓派的各種高級玩法，還將介紹更多、更加智能的第三方軟硬件，比如近年來火熱的人工智能系列傳感器以及機(jī)器人操作系統(tǒng)ROS的使用，同時兼顧PC和手機(jī)操作，為讀者玩轉(zhuǎn)機(jī)器人提供更多的趣味場景。本書的特點是使用低成本硬件，趣味性和可操作性強，適合對樹莓派及機(jī)器人感興趣的各類讀者閱讀。

·6.3萬字

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知識圖譜實戰(zhàn)：構(gòu)建方法與行業(yè)應(yīng)用

這是一本綜合介紹知識圖譜構(gòu)建與行業(yè)實踐的著作，是作者多年從事知識圖譜與認(rèn)知智能應(yīng)用落地經(jīng)驗的總結(jié)，得到了多位知識圖譜資深專家的推薦。本書以通俗易懂的方式來講解知識圖譜相關(guān)的知識，尤其對從零開始構(gòu)建知識圖譜過程中需要經(jīng)歷的步驟，以及每個步驟需要考慮的問題都給予較為詳細(xì)的解釋。本書基于實際業(yè)務(wù)進(jìn)行抽象，結(jié)合知識圖譜的7個構(gòu)建步驟，深入分析知識圖譜技術(shù)應(yīng)用以及8個行業(yè)綜合案例的設(shè)計與實現(xiàn)。全書分為基礎(chǔ)篇、構(gòu)建篇、實踐篇，共16章內(nèi)容。基礎(chǔ)篇（第1章），介紹知識圖譜的定義、分類、發(fā)展階段，以及構(gòu)建方式、邏輯技術(shù)架構(gòu)、現(xiàn)狀與應(yīng)用場景等。構(gòu)建篇（第2～8章），詳細(xì)介紹知識抽取、知識表示、知識融合、知識存儲、知識建模、知識推理、知識評估與運維等知識圖譜構(gòu)建的核心步驟，并結(jié)合實例講解應(yīng)用方法。實踐篇（第9～16章），詳細(xì)講解知識圖譜的綜合應(yīng)用，涵蓋知識問答評測、知識圖譜平臺、智能搜索、圖書推薦系統(tǒng)、開放領(lǐng)域知識問答、交通領(lǐng)域知識問答、汽車領(lǐng)域知識問答、金融領(lǐng)域推理決策。

·13.8萬字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護(hù)計算方案，在數(shù)據(jù)不出本地的前提下，能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模，從而實現(xiàn)“共同富裕”，成為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點。本書以實戰(zhàn)為主（包括對應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統(tǒng)總結(jié)。全書由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理論知識；第二部分介紹如何使用Python和FATE進(jìn)行簡單的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模；第三部分是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的案例分析，篩選了經(jīng)典案例進(jìn)行講解，部分案例用Python代碼實現(xiàn)，部分案例采用FATE實現(xiàn)；第四部分主要介紹和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相關(guān)的高級知識點，包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)和訓(xùn)練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)感興趣的高校研究者、企業(yè)研發(fā)人員閱讀。

·13.8萬字

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自動駕駛算法與芯片設(shè)計

目前自動駕駛的一個發(fā)展趨勢就是智能化。隨著人工智能的飛速發(fā)展以及各種新型傳感器的涌現(xiàn)，汽車智能化形成趨勢，輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實現(xiàn)需要借助于攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等新增的傳感器數(shù)據(jù)，其中視頻處理需要大量并行計算。然而，傳統(tǒng)CPU算力不足，而DSP擅長圖像處理，對于深度學(xué)習(xí)卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓(xùn)練，但它過于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來，認(rèn)為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動駕駛的芯片設(shè)計為最終目標(biāo)，來論述設(shè)計一個面向未來的自動駕駛SoC芯片的學(xué)術(shù)支撐和工程實踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動駕駛目前遇到的挑戰(zhàn)和研究方向。第2～6章重點講述環(huán)境感知以及規(guī)劃控制方面的算法設(shè)計；第7～10章重點講述深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)芯片的設(shè)計；第11章和第12章重點講述具有安全功能的自動駕駛軟件架構(gòu)設(shè)計；第13章介紹5G車聯(lián)網(wǎng)。

·15.7萬字

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破解深度學(xué)習(xí)（基礎(chǔ)篇）：模型算法與實現(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)背后的基礎(chǔ)知識。本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的理論與算法基礎(chǔ)，從理論到實戰(zhàn)全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數(shù)學(xué)概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展脈絡(luò)，從最簡單的多層感知機(jī)開始，講解了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、常見挑戰(zhàn)、優(yōu)化算法，以及三大典型模型（基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。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，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專業(yè)的教學(xué)用書。

·14.8萬字

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Chatbot從0到1（第2版）：對話式交互實踐指南

本書內(nèi)容共6部分。第1部分幫助你理解通用人工智能時代下，“Chatbot”和“對話式交互”的概念；第2部分帶你了解通用人工智能及其代表GPT；第3部分和第4部分介紹Chatbot的生命周期；第5部分介紹通用人工智能與現(xiàn)實世界的接口——機(jī)器人流程自動化；第6部分介紹行業(yè)對Chatbot的評價，明確Chatbot的邊界并給出可落地的方法。現(xiàn)在就讓我們開始這場干貨滿滿的旅程吧！

·23.4萬字

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MasterCAM造型與仿真加工項目范例

本書通過大量的項目任務(wù)驅(qū)動，不僅使學(xué)生在完成任務(wù)的過程中完成知識的建構(gòu)，以典型引路，舉一反三，深化學(xué)生對理論知識的理解，而且使教學(xué)內(nèi)容鮮活而生動，促使學(xué)生有效掌握。為此，結(jié)合多年的教學(xué)改革與實踐，在收集和整理國內(nèi)外最新教材，調(diào)研同類教材使用情況的基礎(chǔ)上，提出本教材的建設(shè)計劃。

·7.5萬字

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智能制造時代的研發(fā)智慧：知識工程2.0

本書的副書名指出知識工程2.0是智能制造時代的研發(fā)智慧，書中的討論對象和舉例均以研發(fā)企業(yè)或研發(fā)過程為背景。但這只是因為研發(fā)過程是知識最密集、產(chǎn)出最豐富和應(yīng)用最深入的過程，并不代表本書所提的方法不適用于非研發(fā)型企業(yè)。非研發(fā)型企業(yè)或非研發(fā)過程的知識工程方法是本書所提方法的子集，大部分方法進(jìn)行適應(yīng)性改造，即可適用于這些企業(yè)或過程。

·13.9萬字

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Python人工智能

本書以Python為平臺，以將概念、實例和經(jīng)典應(yīng)用相結(jié)合的方式，介紹如何利用Python實現(xiàn)人工智能。全書分為9章，內(nèi)容包括：人工智能的基礎(chǔ)，人工智能背景下的科學(xué)計算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遷移學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)爬蟲，智能數(shù)據(jù)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，智能模型分析，人工智能的應(yīng)用。為了幫助讀者更好地掌握相關(guān)知識，書中每章節(jié)都通過理論與實例相結(jié)合的方式，讓讀者在掌握概念的同時，掌握程序設(shè)計方法，并能利用程序設(shè)計解決實際問題。

·11.6萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法競賽實戰(zhàn)

本書是算法競賽領(lǐng)域一本系統(tǒng)介紹競賽的圖書，書中不僅包含競賽的基本理論知識，還結(jié)合多個方向和案例詳細(xì)闡述了競賽中的上分思路和技巧。全書分為五部分：第一部分以算法競賽的通用流程為主，介紹競賽中各個部分的核心內(nèi)容和具體工作；第二部分介紹了用戶畫像相關(guān)的問題；第三部分以時間序列預(yù)測問題為主，先講述這類問題的常見解題思路和技巧，然后分析天池平臺的全球城市計算AI挑戰(zhàn)賽和Kaggle平臺的CorporaciónFavoritaGrocerySalesForecasting；第四部分主要介紹計算廣告的核心技術(shù)和業(yè)務(wù)，包括廣告召回、廣告排序和廣告競價，其中兩個實戰(zhàn)案例是2018騰訊廣告算法大賽：相似人群拓展和Kaggle平臺的TalkingDataAdTrackingFraudDetectionChallenge；第五部分基于自然語言處理相關(guān)的內(nèi)容進(jìn)行講解，其中實戰(zhàn)案例是Kaggle平臺上的競賽QuoraQuestionPairs。本書適合從事機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能相關(guān)算法崗位的人閱讀。

·15.3萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)解析與Python實現(xiàn)

學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的動機(jī)很多，可能是實際工作需要，可能是興趣愛好，也可能是學(xué)業(yè)要求，從每種動機(jī)的角度看，這個問題都可能有不同的答案。我認(rèn)同許多人所說的求知不能太功利這一觀點，不過大家的時間和精力畢竟有限，就算不去追求投入產(chǎn)出比，至少也應(yīng)該有一個學(xué)這門知識想要達(dá)到的目的。機(jī)器學(xué)習(xí)是更偏重于應(yīng)用的學(xué)問，在當(dāng)下的發(fā)展也確實使得機(jī)器學(xué)習(xí)越來越像一門技能，而不僅僅是技術(shù)。初學(xué)算法時我最想學(xué)的是里面的“最強算法”，不過在第1章我將介紹，機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒有最強的，只有最合適的，對于不同的問題，對應(yīng)會有不同的最合適算法。所以，我們更需要關(guān)注的應(yīng)該是問題，而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包，通過現(xiàn)成的算法包，就能夠根據(jù)實際要解決的問題直接選擇所需要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而把注意力集中在對不同算法的選擇上。本書的目標(biāo)讀者是想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生、程序員、研究人員或者愛好者，以及想要知道機(jī)器學(xué)習(xí)是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)總體背景，第2章介紹配置環(huán)境，第3章到第10章彼此獨立，每一章介紹一種具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讀者可以直接閱讀想要了解的算法，第11章介紹了集成學(xué)習(xí)方法，這是一種組合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法，也是當(dāng)前在實際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

·11.5萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統(tǒng)下的Anaconda搭建環(huán)境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細(xì)闡述了智能化圖像處理的實現(xiàn)方法。本書共12章，主要內(nèi)容包括智能圖像處理入門、Python基礎(chǔ)、圖像處理基礎(chǔ)、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(tài)學(xué)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(xiàn)等，最后結(jié)合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數(shù)闡述圖像處理技術(shù)。

·6.9萬字

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人形機(jī)器人（原書第2版）

本書結(jié)合人形機(jī)器人研究中各類先進(jìn)方法，系統(tǒng)地介紹了驅(qū)動人形機(jī)器人運動的基礎(chǔ)知識、推導(dǎo)過程以及應(yīng)用案例，闡述了人形機(jī)器人的運動學(xué)、動力學(xué)表示方法，解釋了ZMP的概念及其與地面反作用力的關(guān)系，描述了人形機(jī)器人雙足行走行為的生成和控制方法，并拓展了其他多種動作的實現(xiàn)方法，最后介紹了動力學(xué)建模、仿真和高效動力學(xué)的計算方法。

·8.7萬字

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深度學(xué)習(xí)

本書初定五個章節(jié)，第一章淺層模型部分介紹線性回歸、Logistics回歸、Softmax回歸、廣義線性回歸模型以及機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念。第二章介紹深度學(xué)習(xí)模型以及相應(yīng)的正則化技術(shù)。第三章介紹卷積的物理意義、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其各種改進(jìn)。第四章介紹反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)的長短期記憶單元。第五章介紹深度強化學(xué)習(xí)，展示深度卷積網(wǎng)絡(luò)如何與強化學(xué)習(xí)技術(shù)融合用以人機(jī)圍棋博弈以及自動駕駛領(lǐng)域。

·20.4萬字

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生成式AI實戰(zhàn)

本書由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實踐，內(nèi)容涉及從基礎(chǔ)原理到前沿應(yīng)用，為讀者提供了一個系統(tǒng)的認(rèn)知框架。本書從生成式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。書中結(jié)合開源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業(yè)的實際應(yīng)用，并探討了其在高速發(fā)展過程中所面臨的倫理和隱私風(fēng)險。本書適合對生成式AI感興趣的讀者閱讀，無論你是初學(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和經(jīng)驗。對于零編程基礎(chǔ)的讀者，本書提供了跳過代碼實現(xiàn)的理論學(xué)習(xí)路徑。

·11.7萬字

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AIGC輔助軟件開發(fā)：ChatGPT 10倍效率編程實戰(zhàn)

這是一本講解如何用ChatGPT、GithubCopilotX、Cursor等主流AIGC工具優(yōu)化和提升軟件開發(fā)全流程效率和質(zhì)量的實戰(zhàn)性著作。全書以軟件開發(fā)的流程位主線來組織內(nèi)容，詳細(xì)講解了程序員、架構(gòu)師、項目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)團(tuán)隊管理者們?nèi)绾卧诩夹g(shù)方案構(gòu)建、需求文檔撰寫、代碼編寫與注解、客戶端開發(fā)、前端開發(fā)、后端開發(fā)、測試和調(diào)試、性能優(yōu)化、疑難問題解決、產(chǎn)品設(shè)計、軟件架構(gòu)與設(shè)計、應(yīng)試與面試12個主題充分發(fā)揮AIGC工具的潛能，在提高研發(fā)效率和質(zhì)量的同時，提升自身的實力。AIGC工具在軟件研發(fā)12個主題的使用方法，全部以實戰(zhàn)項目案例的方式展開講解，有具體的工程化思路，也有可復(fù)用的提示詞，還有對使用經(jīng)驗的總結(jié)和注意事項的提醒。只要跟著本書的案例實操一遍，就能順利躍遷為AI時代的新程序員，與AI共同進(jìn)化，成為不被AI淘汰的人。

·15.1萬字

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深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實現(xiàn)、應(yīng)用4個維度詳細(xì)講解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的著作，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有重大的意義。本書作者是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，作者所在的公司極驗也是該領(lǐng)域的領(lǐng)先者。本書是作者和極驗多年研究和實踐經(jīng)驗的總結(jié)，內(nèi)容系統(tǒng)、扎實、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的領(lǐng)軍人物的高度評價和強烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及表示學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識，是閱讀本書的預(yù)備知識；第5～6章從理論的角度出發(fā)，講解了圖信號處理和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深入剖析了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)，并提供了GCN實現(xiàn)節(jié)點分類的實例。第7～9章全面的講解了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種變體及范式、圖分類機(jī)制及其實踐，以及基于GNN的圖表示學(xué)習(xí)；第10章介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新研究和應(yīng)用。

·8.9萬字

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未知環(huán)境中移動機(jī)器人自定位技術(shù)

本書以未知環(huán)境中移動機(jī)器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究內(nèi)容，對未知環(huán)境中移動機(jī)器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關(guān)研究成果。本書共分八章，重點介紹了內(nèi)外部定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測、動態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面的研究進(jìn)展，意在推動認(rèn)知科學(xué)、模式識別等學(xué)科的前沿問題的研究，對提高探測移動機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動化等專業(yè)的研究生或高年級本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計、應(yīng)用和開發(fā)領(lǐng)域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬字

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可解釋人工智能導(dǎo)論

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制，提出一種基于人機(jī)溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)作解釋、對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋。第三部分為第6～10章，分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例，詳細(xì)說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實際應(yīng)用中發(fā)揮的積極作用。第11章對全書進(jìn)行總結(jié)，并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。此外，本書的附錄給出可解釋人工智能相關(guān)的開源資源、中英文術(shù)語對照及索引，方便讀者進(jìn)一步查閱。本書既適合高等院校計算機(jī)和信息處理相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生，以及人工智能領(lǐng)域的研究員和學(xué)者閱讀；也適合關(guān)注人工智能應(yīng)用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學(xué)研究人士等閱讀。

·20.4萬字

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大模型應(yīng)用開發(fā)：核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺`

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯(lián)合撰寫，一本書打通大模型的技術(shù)原理與應(yīng)用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)及不同場景的微調(diào)方案，全流程講解6個典型場景的應(yīng)用開發(fā)實踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎(chǔ)知識”“原理與技術(shù)”“應(yīng)用開發(fā)實踐”三部分。基礎(chǔ)知識（第1章）介紹大模型定義、應(yīng)用現(xiàn)狀、存在的問題，以及發(fā)展趨勢。原理與技術(shù)（第2和3章）詳細(xì)講解大模型的構(gòu)建流程、Transformer模型，以及模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)，之后介紹了推理優(yōu)化、大模型訓(xùn)練、大模型評估、大模型部署等拓展技術(shù)。應(yīng)用開發(fā)實踐（第4～10章）詳細(xì)講解大模型插件應(yīng)用開發(fā)、RAG實踐，以及智能客服問答、學(xué)科知識問答、法律領(lǐng)域應(yīng)用、醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用、智能助寫平臺等多領(lǐng)域的實踐。

·12.3萬字

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