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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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深度學習應用與實戰

本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環神經網絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經網絡、注意力機制和Transformer的基本結構和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網絡及其應用，主要包括生成對抗網絡的基本概念及其模型的結構和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，并能提高其解決實際問題的能力。

·7.7萬字

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基于機器學習的聲發射信號處理算法研究

本書共5章，介紹了聲發射信號處理方法、研究現狀，結合人工智能發展探討了機器學習在聲發射信號消噪和識別中的應用，研究了K-means聚類算法與小波分析對聲發射信號進行去噪的方法，以及小波分析提取聲發射信號特征的方法，并利用人工神經網絡對聲發射信號特征進行分類識別以確定聲發射信號的類型。本書介紹了部分人工智能前沿動態，適合聲發射信號處理、人工智能方向的研究人員閱讀，也可作為相關專業研究生的參考資料。

·2.3萬字

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小創客學AI

本書通過講述卡通人物小智穿越時空來到2049年，度過了一段奇妙而有趣經歷的方式，將晦澀難懂的人工智能知識通俗化和趣味化，使學生能夠學習到人工智能相關知識，如神經網絡、機器學習；并結合生活化場景讓學生更容易理解人臉識別、語音識別、文字識別等人工智能應用。在每節課的“AI課堂”活動中，制作圖形化編程軟件，通過讓學生動手實踐編寫與課程相關的程序，培養學生的動手能力和計算思維。本書將人工智能知識與日常生活場景相結合，使人工智能知識融入青少年能夠看得見、摸得著、聽得懂的生活場景，是一本符合中小學生學習認知能力的人工智能知識科普讀物。

·4.6萬字

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解碼智能時代2021：來自未來的數智圖譜

在“芯屏器核網”“云聯數算用”和“住業游樂購”對應的三大版圖和15個版塊上進行探索，是我們這本書的內容架構和創作思路。實際上，大數據智能化不僅僅是新技術與新工具，更是一種觀察和認知世界的全新思維方式。我們沒有用技術與產業的語言來講解技術與產業，而是用新思考、新案例與新論證，多維度、系統性與通俗化地為大家呈現大數據智能化這片生機勃勃且潛力巨大的新大陸。

·17.1萬字

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Serverless架構下的AI應用開發：入門、實戰與性能優化

這是一部指導讀者在Serverless架構下開發、部署和運維機器學習項目的實戰性著作。本書由阿里巴巴官方出品，來自阿里云和螞蟻集團的Serverless產品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構師、Serverless工具鏈技術負責人聯合撰寫，全方位地梳理和總結了阿里在Serverless架構下的機器學習實戰經驗，得到了企業界和學術界的10余位專家的高度認可。具體內容上，本書主要包含如下幾個方面：（1）Serverless架構基礎詳細介紹了Serverless架構的概念、特點和應用場景，Serverless架構下的應用開發、部署的流程和方法，以及傳統的Web框架如何向Serverless架構遷移和部署，這些都是在Serverless架構下開發和部署應用必備的基礎知識。（2）機器學習算法和機器學習框架在Serverless架構下的應用詳細講解了支持向量機、神經網絡等各種機器學習常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構的結合，為讀者在Serverless架構下開發機器學習應用打下基礎。（3）Serverless架構下的機器學習項目實戰首先通過幾個實戰案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領域的高頻應用的Serverless化，為傳統的AI應用遷移和部署到Serverless架構給出指引；然后通過兩個綜合案例講解了機器學習應用在Serverless架構上從設計、開發、部署到運維的全流程。（4）Serverless應用性能優化總結了Serverless架構下應用性能優化的方法和經驗，比如冷啟動的優化方案、開發注意事項等。

·12萬字

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人工智能：現代方法（第4版）

本書系統、深入地探討了人工智能（AI）領域的理論和實踐，以統一的風格將當今流行的人工智能思想和術語融合到引起廣泛關注的應用中，真正做到理論和實踐相結合。全書分7個部分，共28章，理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法并追溯了兩千多年前的相關思想，內容主要包括邏輯、概率和連續數學，感知、推理、學習和行動，公平、信任、社會公益和安全；實踐部分完美地踐行了“現代”理念，實際應用選擇當下熱度較高的微電子設備、機器人行星探測器、擁有幾十億用戶的在線服務、AlphaZero、人形機器人、自動駕駛、人工智能輔助醫療等。本書適合作為高等院校人工智能相關專業本科生和研究生的教材，也可以作為相關領域專業人員的參考書。

·78.7萬字

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ChatGPT大模型：技術場景與商業應用

ChatGPT作為人工智能領域的一大進步，引起了熱議，其強大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數規模超過千萬的機器學習模型，主要應用于語音識別、計算機視覺等領域。本書聚焦大模型，對大模型的技術場景和商業應用展開詳細敘述。本書主要從典型應用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎概念、產業格局、帶來的新型商業模式進行講解，展現了大模型的發展現狀和商業化潛力。其次，本書從數據服務、智能搜索、辦公工具、對話式AI、休閑娛樂、生產制造、智慧營銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應用場景，并闡述了大模型在這些領域的應用現狀、應用潛力、企業探索實踐等。

·13.2萬字

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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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機器學習基礎：從入門到求職

本書是一本機器學習算法方面的理論+實踐讀物，主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章，主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程，最后結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型，包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型，每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型，包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類，每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式，包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入，同樣給出了詳細的理論推導和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經網絡模型，其中，詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用；深度神經網絡模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。

·12.3萬字

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ChatGPT：AIGC時代商業應用賦能

2023年以來，OpenAI相繼發布了聊天機器人模型ChatGPT、新一代多模態大模型GPT-4等產品，以強大的能力俘獲了大量用戶，顛覆了用戶對于AI的認知。本書以ChatGPT為中心，對ChatGPT的相關知識進行詳細的講解。本書共12章，前5章從ChatGPT概述、技術底座、內容變革、產業格局、商業展望5個方面對ChatGPT進行了解讀，幫助用戶全面了解ChatGPT，對其形成完整的認知。第6～12章從傳媒、教育、娛樂、電商、金融、制造和醫療7個方面講解了ChatGPT的應用，展現了ChatGPT的商業價值。本書在講述ChatGPT理論知識的同時，還結合許多相關案例，內容翔實，引人深思。本書面向的讀者對象為對ChatGPT感興趣的人士、AI研究者、AIGC領域從業者、科技企業管理者等，能夠為讀者提供全新見解。

·12.8萬字

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人工智能核心：神經網絡（青少科普版）

本書主要講解了圖像和文本在計算機中的表達和計算方法、神經網絡的基本原理，并以圈叉棋為例講解了計算機在圖像分類問題上挑戰人類的卷積神經網絡技術，以單詞拼寫為例講解了處理文本和語音的循環神經網絡技術。讀者只需要具備基礎的加減乘除計算能力，就可以不借助計算機而掌握書中的所有技術和原理，并嘗試實現書中的所有實例。可以說，這本書的真正目的是實現作者的期望：人人都會人工智能！

·3.4萬字

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人工智能算法基礎

在人工智能時代下，本書將帶領讀者通過學習一些簡單的計算機數據結構和相關算法，來提高使用編程語言的能力，從而探索更加廣闊的編程世界。本書主要介紹了線性表、棧與隊列、遞歸、搜索和排序、樹、圖等常用的數據結構和算法的概念和最基本的應用。本書引入了各種各樣的生活知識來類比，并充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及的一些經典算法逐行分析、多算法比較。本書有趣易讀，算法講解細致深刻，是一本非常適合算法入門的讀物。本書可作為青少年的自學參考書，也可作為中學生學習人工智能所應用的算法的參考教材。

·5.6萬字

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移動終端人工智能技術與應用開發

本書適合那些對人工智能感興趣，且具備一定移動終端應用程序開發經驗的讀者。如果您掌握一定的JAVA、C++或Python語言開發知識，同時具備Android操作系統或IOS操作系統的應用的開發經驗，將能迅速掌握基本的移動終端人工智能應用開發方法。如果您只是對人工智能技術感興趣，相信本書也能帶您了解人工智能技術是如何在移動終端上部署和運行的。

·15.1萬字

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人工智能原理與實踐

人工智能的日益廣泛的應用和普及，而要深入理解人工智能，我們必須全面理解底層的各類機器學習算法基本原理并能駕馭人工智能各種應用。《人工智能原理與實踐》分為13章，前7章為原理篇。原理篇中，我們重點討論機器學習模型建模的全部流程，各類常用的機器學習算法原理，深度學習和強化學習原理，機器學習涉及的優化論原理，以及機器學習和自然語言處理技術。后面6章為實戰篇，我們重點討論信用卡場景中的客戶細分，保險行業中的生活事件時間序列預測，電商交易中欺詐客戶預測，信用卡和金融貸款場景中的風控預測，房價估值和預測，以及股市短期回報率預測等多個實際應用場景。《人工智能原理與實踐》理論知識覆蓋面廣而又保留了有價值的推導，特別適合在各個行業工作的數據科學從業者，在校學習的人工智能和數據科學專業學生，科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學者和愛好者。

·15.9萬字

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AI辦公高手速成：工具與提效技巧大全

這是一套可以幫助所有職場人士通過使用AI工具，快速成為辦公高手的實用教程。本書以超簡單的方式詳細介紹了18款主流AI工具從入門到進階的使用方法，即便是零基礎人士也能通過本書輕松實現效率倍增。書中包含覆蓋10個典型辦公場景、50多個具體崗位的125個實戰案例，每個案例都配有詳細的操作步驟和精美的圖示。為了提高讀者的學習效率，降低學習成本，本書還附贈了150分鐘同步教學視頻、170多個素材與效果文件。28款AI工具（附錄中10款）：百度文庫、騰訊文檔、訊飛智文、Kimi、通義、橙篇、文心一格、豆包、ProcessOn、即夢AI、可靈AI、剪映、天工AI、文心一言、訊飛星火、秘塔AI搜索、ChatGPT、智譜清言等。10個AI辦公場景：文檔處理、表格處理、PPT制作、文案生成、圖像生成、視頻生成、人事管理、編程輔助、營銷策劃、職場提效。50多個具體崗位：人力資源、行政、財務、市場營銷、文案策劃、活動策劃、文學創作、科研輔助、廣告設計、文檔校對與編輯、新聞報道撰寫、影評創作、旅游規劃與攻略制定、代碼編寫、雜志與海報設計、動畫設計等。

·9.4萬字

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來，主動和chatGPT交朋友吧！

人工智能的新紀元！——7天和chatGPT的對話實錄；42個工作和生活的應用場景；AI與人類思維的強力碰撞；讓你充分了解AI正在改變什么，它能為你做什么。機器和人、虛擬世界和真實世界、現在與未來，這些邊界正在以我們無法預計的速度被各個擊破！

·9.4萬字

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人工智能時代生存指南

繼2016年初擊敗李世石后，2017年，AlphaGo卷土重來對戰柯潔，喚起了全世界對人工智能（AI）的關注甚至警覺。而在比賽之外，人工智能和自動化技術正在悄然融入我們的日常生活，這預示著一個新的智能時代的開始。當技術的演進超出我們的認知，隨之而來的慌亂不可避免，擔憂人工智能取代人類似乎還很遙遠，但人工智能帶來的倫理和法律難題、自動化技術對低端崗位的“逐步蠶食”卻近在眼前。如何緩解技術焦慮癥，跟上這個急速變動的時代？終身學習，是我們在人工智能時代的宿命，你需要一本人工智能時代生存指南。

·8.4萬字

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Arduino開發實戰指南：智能家居卷

智能家居，又稱智能住宅，在國外常用SmartHome表示。通俗來說，智能家居是將燈光、家電、家庭影院、燃氣預警、遠程控制、電動窗簾、安防設備、背景音樂等連接成一個網絡——物聯網，通過一臺智能家居主機（控制管理系統）進行統一管理，實現家居設備的自動化和智能化控制，給使用者帶來最大程度的高效、便捷、舒適與安全的體驗。使用者可通過語音、短信、手機或平板電腦觸摸屏、無線遙控器、上網設備等在家里或通過網絡遠程控制家用設備。我們想象一下，在回家的路上，你可以提前用手機打開家中的空調和熱水器；晚上走進自己家的門廳時，對著門廳直接說“開燈”，門廳的燈就亮了；開門時，安卓密碼鎖功能開啟，系統會自動打開電子門鎖，安防撤防；坐在沙發上用手機遙控自己家的電視、空調；睡覺前在床上就可以用手機關閉所有房間的燈光。這一切是多么愜意啊！

·4.7萬字

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深度學習與機器人

本書基于卷積神經網絡和圖像識別方法，介紹了PyTorch和PaddlePaddle兩種框架，并結合移動機器人講解了具體的開發過程。書中所用的硬件平臺，帶有兩個攝像頭傳感器，為機器人和無人駕駛車輛多攝像頭導航提供了理論指導。書中提到的模擬沙盤，正是機器人作為園區巡檢或無人配送實例的縮影。通過基于理論的實踐，本書不局限于具體的平臺和場景，可以作為實現深度學習的通用化方法。本書源于工程化實踐，抽象為具體方法和案例，為學習基于深度學習的機器人技術提供了指南。

·5.8萬字

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大模型工程化：AI驅動下的數據體系