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本書將帶你深入探索AI“神器”——DeepSeek的無限潛能，帶你從零開始，輕松掌握AI的核心應用。通過學習本書，你將輕松上手DeepSeek，開啟智能生活新篇章；通過學習本書，你將學會用DeepSeek大幅提升工作效率；通過學習本書，你將學會如何讓DeepSeek成為你的職場超級助手；通過學習本書，你將學會如何利用DeepSeek激發(fā)自己的創(chuàng)作靈感，打造爆款內容和個人品牌；通過學習本書，你將學會利用DeepSeek解決各種專業(yè)難題。無論你是職場精英、創(chuàng)業(yè)者，還是自由職業(yè)者，本書都能幫到你。本書不僅是提升個人競爭力的加速器，更是通往智能時代的通行證。讓我們一起立即行動，擁抱AI，用DeepSeek解鎖未來生活的無限可能！

·7.2萬字

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人機交互：以用戶為中心的設計和評估（第6版）

本書的主題----“以用戶為中心的設計”就是要通過對用戶的深刻了解，根據(jù)用戶需求進行設計，并且通過用戶進行驗證的系統(tǒng)方法。這種方法可以有效地防止產品可用性問題，并能幫助設計人員設計出高水平的軟件。本書正是從軟件可用性的角度介紹了國外流行的以用戶為中心的軟件設計過程和方法。書中系統(tǒng)地論述了以用戶為中心的軟件設計的四個重要部分：人機交互分析，體驗設計方法，用戶界面設計專題，人機交互評估等重要內容。為讀者提供學科最前沿的信息。

·33.5萬字

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AI：人工智能的本質與未來

人工智能并不是一個新鮮的概念，自提出到現(xiàn)在已經有半個多世紀的時間，期間經過了跌宕起伏的發(fā)展歷程。作者從專業(yè)的角度，深入淺出，梳理了人工智能發(fā)展的歷程，其經歷的不同階段概況，如今最前沿的發(fā)展現(xiàn)狀以及面臨的困境，并探討了其未來發(fā)展的可能性，堪稱一部精彩的人工智能進化史。作者瑪格麗特·博登具有深厚的跨學科背景，她將心理學、醫(yī)學、哲學等領域的知識融會貫通，與自己對人工智能的研究相結合，生發(fā)出獨特而深刻的洞見，被譽為“人工智能領域的女性女人”。

·9萬字

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AI智能語音技術與產業(yè)創(chuàng)新實踐

本書從技術、應用和產業(yè)3個維度為切入點，對智能語音語義領域相關的熱點和趨勢展開研究。本書以“人與機器的對話”開篇，講述人類語音生成、傳播和感知的過程，引發(fā)對于機器智能語音聽說的思考，進而闡述技術探索發(fā)展史；然后，分析了以語音交互為核心的技術現(xiàn)狀，綜合剖析提出全雙工、端到端模型構建、語音假冒攻擊等熱點；其次，從政策、投融資和產業(yè)規(guī)模上，分析整體智能語音產業(yè)環(huán)境，縱觀國內外企業(yè)在相關技術和產品上的積極布局，介紹了智能語音的產業(yè)鏈和產業(yè)格局；最后，圍繞語音交互技術形成的應用，以智能汽車、智能家居、可穿戴設備、智能客服、醫(yī)療、教育等諸多細分領域為代表，提出“AI+基礎服務”“AI+硬件設備”“AI+垂直行業(yè)”的3種應用轉化參考模式，并列舉實際具體案例和解決方案。本書適合從事人工智能技術研發(fā)、產品應用、市場規(guī)劃的工程技術人員和管理人員參考使用，也可作為高等院校人工智能相關的專業(yè)師生參考。同時，也適合對人工智能語音技術感興趣的相關人員閱讀。

·13.6萬字

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ROS機器人項目開發(fā)11例（原書第2版）

本書涵蓋新的ROS發(fā)行版中的項目——ROSMelodicMoreniawithUbuntuBionic（18.04）。從基本原理開始，本書向你介紹了ROS-2，并幫助你了解它與ROS-1的不同之處。你將能夠在ROS中建模并構建工業(yè)移動機械手臂，并在Gazebo9中進行模擬。然后，你將了解如何使用狀態(tài)機處理復雜的機器人應用程序，以及一次處理多個機器人。本書還向你介紹了新的、流行的硬件，如Nvidia的JetsonNano、華碩修補板和BeagleboneBlack，并允許你探索與ROS的接口。

·12.8萬字

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產品經理的AI實戰(zhàn)：人工智能產品和商業(yè)落地

以前，技術只是工程師操心的事；如今，技術是工程師、產品經理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強大的技術，進而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術人員詳細講解人工智能的技術。這兩種書，產品經理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商業(yè)的角度講人工智能，以產品的方式讓人工智能落地的書，而本書正是這種少數(shù)類型。本書具有針對性強、系統(tǒng)性強、實操性強、原創(chuàng)度高的特點。本書共分為三篇。第一篇是基礎篇，講解技術商業(yè)的基本規(guī)律、AI技術的實質和邊界、AI的商業(yè)格局和應用現(xiàn)狀。第二篇是合格AI產品經理篇、包含合格AI產品經理的能力體系、AI技術-場景適配和AI產品規(guī)劃、AI產品經理的職業(yè)發(fā)展等內容。第三篇是高級AI產品經理篇，包含高級AI產品經理的能力體系、AI技術-場景的洞察、AI商業(yè)模式設計等內容。

·11.7萬字

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機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造

國內第一本有關數(shù)字化車間建設的書籍。數(shù)字化車間建設是智能制造的基礎與核心，如何建設是企業(yè)非常關注的重點，特別是智能背景下的數(shù)字化車間方面的書籍現(xiàn)在還沒人出版過，本書將本部分作為重點內容進行闡述。

·19.2萬字

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PyTorch深度學習與企業(yè)級項目實戰(zhàn)

《PyTorch深度學習與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》立足于具體的企業(yè)級項目開發(fā)實踐，以通俗易懂的方式詳細介紹PyTorch深度學習的基礎理論以及相關的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導讀者入門人工智能深度學習。《PyTorch深度學習與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》共分18章，內容主要包括人工智能、機器學習和深度學習之間的關系，深度學習框架PyTorch2.0的環(huán)境搭建，Python數(shù)據(jù)科學庫，深度學習基本原理，PyTorch2.0入門，以及13個實戰(zhàn)項目：遷移學習花朵識別、垃圾分類識別、短期電力負荷預測、空氣質量預測、手寫數(shù)字識別、人臉識別與面部表情識別、圖像風格遷移、糖尿病預測、基于GAN生成動漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識別項目實戰(zhàn)、X光肺部感染識別項目實戰(zhàn)、樂器聲音音頻識別項目實戰(zhàn)。

·10.8萬字

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AIGC原理與實踐：零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型

本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們全面掌握AIGC的底層技術原理，以及大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型的原理與實踐。本書的核心價值是，首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術基礎，然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學習，達到事半功倍的效果。通過閱讀本書，您將學習如下內容：（1）AIGC技術基礎深入了解神經網絡的基礎知識，包括卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡的原理與應用。并通過學習神經網絡的優(yōu)化方法，您將掌握如何優(yōu)化和提升神經網絡的性能。（2）圖像生成模型包括從自動編碼器（AE）、變分自編碼器（VAE）、生成對抗網絡（GAN）等圖像生成模型。通過學習優(yōu)化方法，如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等，您將掌握如何提高圖像生成模型的質量和穩(wěn)定性。同時，了解圖像生成模型的應用，如遷移學習、風格遷移等，讓您輕松實現(xiàn)個性化創(chuàng)作。此外，還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術，為您展現(xiàn)圖像生成技術的最新成果，探索更加出色的生成效果和表達方式。（3）語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構等基礎知識，深入探索GAT系列、大語言模型（如ChatGPT），讓您掌握自然語言處理的精髓。（4）多模態(tài)模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態(tài)模型，觸碰視覺和文字的奇妙交織，領略多模態(tài)智能的廣闊前景。

·16.7萬字

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人工智能算法

本書以智能算法為背景，全面地介紹了人工智能的各種算法，本書內容以理論為基礎，以應用為主導，循序漸進地向讀者揭示怎樣利用智能算法解決實際問題。全書共11章主要內容包括MATLAB語言入門、插值算法與曲線擬合、灰色系統(tǒng)理論、傅里葉變換和小波變換、經驗模態(tài)分解算法、模糊邏輯控制算法、滑模變結構控制、神經網絡基本理論、支持向量機、粒子群算法、蟻群算法、模擬退火算法等。本書可作為高校本科生和研究生的學習用書，也可作為科研人員、學者、工程技術人員的相關參考用書。

·15.6萬字

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云計算安全：機器學習與大數(shù)據(jù)挖掘應用實踐

本書既有理論研究，又有實踐探討，共分為6章，講解了云計算安全中人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用實踐。第1章從概念、發(fā)展、標準等角度宏觀地介紹了云計算安全；第2章從云計算安全需求的角度闡釋云計算安全的核心目標、公有云場景下的安全需求和私有云場景下的安全需求；第3章全面、系統(tǒng)地介紹了公有云安全技術體系和私有云安全技術體系；第4章詳細介紹了人工智能技術在云計算安全領域的應用實踐；第5章詳細介紹了大數(shù)據(jù)挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐；第6章介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術的綜合應用，提出云數(shù)據(jù)中心安全防護框架，并詳細介紹了云數(shù)據(jù)中心安全態(tài)勢感知系統(tǒng)。本書是人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐參考書，適用于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、云計算、網絡信息安全相關領域的從業(yè)人員。

·17.4萬字

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生產系統(tǒng)仿真：Plant Simulation應用教程

本書共分8章，第1章介紹生產過程中的波動對生產系統(tǒng)效率的影響；第2章建立了訂單型制造企業(yè)生產線/裝配線的物料配送仿真模型，并對其關鍵參數(shù)進行優(yōu)化；第3、4章對設施規(guī)劃中的兩種經典布置方法進行詳細分析及建模，得到最優(yōu)布置方案；第5、6章全面系統(tǒng)地介紹生產計劃調度的各類FSP和JSP問題的求解方法，提出改進的算法及運用；第7章針對人機作業(yè)分析進行仿真建模，探討一人多機操作模式的克星性及經濟性；最后，對于工廠的倉儲、車間等活動頻密場所進行仿真。

·12.8萬字

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計算思維與人工智能基礎

本教材共分9章：第1章計算機技術與計算思維基礎、第2章計算機中信息表示、第3章計算機系統(tǒng)基本組成和基本工作原理、第4章互聯(lián)網與物聯(lián)網、第5章計算機新技術、第6章計算機求解問題基礎、第7章人工智能概述、第8章搜索與博弈和第9章機器學習。

·13.4萬字

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可解釋人工智能導論

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎知識、理論方法和行業(yè)應用。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)驅動的人工智能系統(tǒng)決策機制，提出一種基于人機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方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學習和反事實推理、基于與或圖模型的人機協(xié)作解釋、對深度神經網絡的解釋。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、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領域的應用案例，詳細說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實際應用中發(fā)揮的積極作用。第11章對全書進行總結，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的開源資源、中英文術語對照及索引，方便讀者進一步查閱。本書既適合高等院校計算機和信息處理相關專業(yè)的高年級本科生和研究生，以及人工智能領域的研究員和學者閱讀；也適合關注人工智能應用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學研究人士等閱讀。

·20.4萬字

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被算法操控的生活：重新定義精準廣告、大數(shù)據(jù)和AI

這是一個“算法世界”：建立在數(shù)據(jù)之上的算法指導社會的運行、決定我們能在網上看到什么；它更是自動駕駛、智能管家、未來醫(yī)療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數(shù)據(jù)，就無法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過采訪谷歌和劍橋分析公司的數(shù)據(jù)專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型，薩普特帶我們直擊智能產品背后的秘密、思考數(shù)字科技給社會帶來的風險。我們對科技和互聯(lián)網的日益依賴，使數(shù)據(jù)研究者能夠收集與我們有關的數(shù)據(jù)，比如買過哪些東西、對哪些話題感興趣等。借助這些數(shù)據(jù)，他們能夠窺視我們的日常、預測我們的行為，并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇，并放大了社會偏見和歧視的威力。通過探討最前沿的人工智能技術，本書還揭露了一個驚人事實：人工智能必須以大數(shù)據(jù)和算法為基礎，我們的生活可能永遠無法出現(xiàn)真正的超級AI。

·14.8萬字

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人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉AI

本書借助國內使用率高，并擁有自主知識產權的國產編程軟件Mind+，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設計并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項目，啟蒙編程與AI知識，并學會利用AI技術解決生活中的許多問題。讀者通過自主設計程序來實現(xiàn)AI的相關功能，體驗AI應用，獲得快樂、成就感，培養(yǎng)對AI的興趣與理解。本書非常適合作為圖形化編程與AI技術入門體驗的學習用書，適合對圖形化編程有基本了解、對AI感興趣的學生，以及開設編程、AI課程的老師學習、實踐。

·3.1萬字

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揭秘大模型：從原理到實戰(zhàn)

本書從技術角度深度解析大模型的原理，從大模型的基礎概念及領域發(fā)展現(xiàn)狀入手，概述大模型的理論基礎，介紹OpenAIGPT、清華大學GLM、MetaLlama等主流大模型的技術原理，并從大模型參數(shù)高效微調、大模型指令微調、大模型訓練優(yōu)化和大模型推理優(yōu)化等多角度解析大模型背后的技術，帶領讀者全方位掌握大模型的原理和實踐方法。本書最后介紹私有大模型的構建，手把手指導讀者做技術選型并搭建自己的私有大模型。本書適合人工智能領域有大模型開發(fā)需求或對大模型技術感興趣的技術人員閱讀，也適合普通用戶擴展了解大模型的前沿應用。

·12.2萬字

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機器學習：軟件工程方法與實現(xiàn)

本書視角獨特，將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中，重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1）機器學習的軟件工程方法：用軟件工程（SoftwareEngineering）中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現(xiàn)在測試驅動開發(fā)（TDD）方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數(shù)據(jù)科學標準化環(huán)境，以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2）機器學習全生命周期：書中全面呈現(xiàn)了機器學習項目開發(fā)的完整鏈路，以項目需求為起點，歷經樣本定義、數(shù)據(jù)處理、建模、模型上線、模型監(jiān)控、模型重訓或重建。流程中的大部分節(jié)點獨立成章，闡述充分，并且不是單純地闡述理論，而是重在實踐。同時，聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法，使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3）提出機器學習是一門實驗學科：書中有大量的工業(yè)實踐代碼，例如數(shù)據(jù)分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規(guī)模模型上線系統(tǒng)架構和對應代碼包等，對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科，工具、方法和策略的重要性，并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數(shù)值分析計算領域優(yōu)化求解（梯度、牛頓、拉格朗日、凸優(yōu)化）等主題，而重在展現(xiàn)機器學習的實際應用，以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面，本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度，給讀者良好的閱讀體驗。

·22.4萬字

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AI公文寫作一本通：用ChatGPT和文心一言提高公文寫作質量和寫作效率

公文寫作是各類組織機構都會涉及的一項重要工作，但傳統(tǒng)的公文寫作存在容易出錯、風格不一致、效率低等問題。在人工智能（AI）技術快速發(fā)展的浪潮中，公文寫作這項工作也可以借助AI完成“升級”，實現(xiàn)質量和效率的提升。本書共17章，第1章以《黨政機關公文處理工作條例》為依據(jù)，介紹公文的特點、作用、寫作要點、分類等；第2章介紹常用的AI寫作工具；第3章至第17章按照“用公文范本訓練AI，撰寫提示詞，優(yōu)化提示詞，精修初稿”的思路，分別介紹運用AI工具撰寫15類公文的具體方法。此外，第3章至第17章還提供了各類公文的常用句式及金句，供讀者參考使用。