我跟你说一个坏消息

本書分為兩大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介紹機器學習的基礎算法；第二部分則使用TensorFlow和Keras，介紹神經網絡與深度學習。此外，附錄部分的內容也非常豐富，包括課后練習題解答、機器學習項目清單、SVM對偶問題、自動微分和特殊數據結構等。書中內容廣博，覆蓋了機器學習的各個領域，不僅介紹了傳統的機器學習模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法，還提供了使用Scikit-Learn進行機器學習的端到端訓練示例。作者尤其對深度神經網絡進行了深入的探討，包括各種神經網絡架構、強化學習，以及如何使用TensorFlow/Keras庫來構建和訓練神經網絡。本書兼顧理論與實戰，既適合在校學生，又適合有經驗的工程師。

·39.5萬字

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新基建下人工智能的未來

本書著重探討新基建背景下我國人工智能的發展及其基礎建設。全書包括基礎、應用和實踐三篇，共9章。基礎篇分析了新基建的背景、概念、短板，以及人工智能的發展與挑戰等，尤其是分析了人工智能與新基建內在的關系；應用篇分析了人工智能在產業融合及在醫療、教育、能源、城市建設、社區建設等領域的驅動作用；實踐篇探討了人工智能的數據建設、軟硬件建設、技術研發、產品研制和人才培育等。推進人工智能新基建，對加快人工智能技術創新、全面提升其與產業融合和為社會賦能的可持續發展能力具有重大價值，這也是本書重點關注的內容。

·14.5萬字

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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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PyTorch 2.0深度學習從零開始學

PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的WordEmbedding、基于循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強化學習實戰、基于MFCC的語音喚醒實戰、基于PyTorch的人臉識別實戰。

·11.3萬字

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AI制勝：機器學習極簡入門

機器學習包括有監督學習、無監督學習和半監督學習，而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題和回歸問題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫深入講解機器學習極大重要算法的實現，內容包括機器學習概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學習、支持向量機、神經網絡、卷積神經網絡、卷積神經網絡分割圖片實戰。

·8.6萬字

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人工智能的故事

本書以人工智能為主題，以其歷史發展為主線，結合相關人物、事件和發明創造，深入淺出、生動全面地講述了人工智能的起源和發展歷程，介紹了主要的人工智能理論、技術和應用。本書將人工智能的相關知識與趣聞軼事融為一體，有點有面，通俗易懂。對于對人工智能感興趣的普通讀者來說，這是一本難得的參考讀物。

·11.5萬字

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妙用DeepSeek：創意落地速通指南

在人工智能技術快速發展的時代，DeepSeek？作為國產自研的高性能？AI模型，在多領域得到廣泛應用。本書是關于DeepSeek的實踐指南，分為基礎認知、開發實戰、高能應用3篇。基礎認知篇介紹DeepSeek的核心功能、使用方法與對話技巧；開發實戰篇講解DeepSeekAPI的申請與使用，以及部署方法；高能應用篇展示DeepSeek在多媒體生成、辦公軟件、智能助手方面的應用。本書內容由淺入深，涵蓋從基礎概念到技術實操，再到多場景應用，全面、系統且實用。本書適合想要盡快上手DeepSeek的初學者、希望利用其提升工作效率的職場人士、對部署模型感興趣的技術愛好者，以及需要將AI創意方案落實到多種應用場景的創意工作者閱讀。

·3.3萬字

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生成式AI：人工智能的未來

一本書全面了解生成式AI的發展與創作能力，并為我所用。20世紀60年代，AI的概念就被提出，其商業應用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風靡，AI從實驗室走進個人電腦，也將就此改變商業與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技術，帶來的潛在回報十分可觀。AI的發展勢不可當，已經由擅長分析的傳統AI過渡到擅長創作的生成式AI，并加速向這個時代的每一個人走來。生成式AI的發展如火如荼，為人們的工作和生活帶來了許多便利。在這本書中，大部分文字、圖片，以及每章末尾有些讓人摸不著頭腦的笑話，均是由AI生成的，涵蓋ChatGPT、Quillbot、Midjourney、Dall-E、Dream.AI、Lexica、Grammarly、ClippingMagic和Tome等眾多目前流行的AI應用。

·8.1萬字

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移動機器人自主控制

移動機器人自主控制不僅是機器人領域的重要問題，也是人工智能研究中的熱點課題之一。本書首先系統介紹移動機器人的結構和特點，以及移動機器人自主控制的關鍵技術等內容；然后詳細研究人工智能理論與方法在移動機器人導航、路徑規劃、機器人視覺、環境感知、同步定位與建圖、多機器人協作等方面的具體解決思路，并給出實驗結果和分析；最后介紹移動機器人自主控制的進展。

·16.7萬字

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人工智能入行實戰：從校園到職場

本書主要講解人工智能的技術發展和行業現狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業工作的知識和方法。本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數據的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業者所需要的專業技術，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能的行業概況，并將人工智能行業的崗位分為算法崗、工程崗、數據崗和產品崗，詳細介紹各崗位的工作內容、能力要求、發展方向等。隨后，本書講解在人工智能行業求職的方法，包括求職前的準備工作和求職過程中的注意事項。最后，本書通過3位人工智能行業新人的入行經歷，以及對5位有一定工作經驗的人工智能從業者的采訪，幫助讀者切實了解人工智能行業，并為讀者樹立求職信心。本書可作為想要入行人工智能領域的高校學生或在職人士的就業指導，亦可作為人工智能行業的人力資源師、獵頭、行業分析師等的參考圖書。

·9.3萬字

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突破邊界：AI大模型驅動數智化能力變革

數智化能力的演進發展正在對個人、企業、社會、國家產生革命性影響。數智化能力將成為企業最重要的生產資料、最寶貴的物質財富、最有效的競爭手段。本書對某電信運營商AI大模型體系內涵、合作生態和重點開放能力進行了闡釋，介紹了AI大模型在企業發展中的應用，從企業能力建設的角度，分析它帶來的機遇與挑戰，并提供一系列戰略建議和實踐案例。同時，本書介紹了數智化能力演進過程，重點展示了業務能力、數據能力、技術能力等數智化能力的典型應用場景，并提出了數智化能力的規劃建設方法，對處于數字化轉型中的企業具有參考價值。

·13.7萬字

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神經網絡與深度學習：基于TensorFlow框架和Python技術實現

Python、TensorFlow、神經網絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。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；然后介紹神經網絡的基礎知識以及神經網絡基本應用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現；最后介紹兩種熱門的深度神經網絡——卷積神經網絡和循環神經網絡的理論與實現。本書內容由淺入深，循序漸進，實踐性強，包含豐富的仿真實例。

·4.7萬字

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MLOps權威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實踐，然后介紹了如何設置持續集成和持續交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進行持續改進的想法。與云計算相關的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺）。之后介紹了機器學習互操作性、構建MLOps命令行工具和微服務。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術。結尾介紹了一些真實案例研究，以及執行MLOps時面臨的挑戰。

·17.2萬字

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人工智能算法Python案例實戰

本書從概念和數學原理上對人工智能所涉及的數據處理常用算法、圖像識別、語音識別、自然語言處理、深度學習幾個主要方面進行了闡述，并以Python為主要工具進行了相應的編程實踐，以使讀者對人工智能相關技術有更直觀和深入的理解。此外，本書也用幾個獨立的章節從原理和實踐上介紹了量子計算、區塊鏈技術、并行計算、增強現實等與人工智能密切相關的前沿技術。本書適合對人工智能領域感興趣并有一定數學基礎的相關人員閱讀，也可作為高等院校相關專業的教學參考書。

·18.4萬字

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人工智能十萬個為什么：熱AI冷知識

本書是由智能相對論創始人曾響鈴聯合旗下幾位資深分析師深入一線企業調研后，并結合行業發展現狀及未來發展趨勢預測完成的一本人工智能冷知識普及書籍。本書全面、詳盡地介紹了人工智能最先落地的幾個熱門領域：智能機器人、醫療服務業、教育、娛樂、健康等，覆蓋了人們接觸人工智能的各種場景，并對其背后的人工智能技術進行深入淺出地解釋，是一本有趣的人工智能行業科普讀物。

·13.3萬字

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金融智能：AI如何為銀行、保險、證券業賦能

過去，金融業的運轉依賴于人工作業。在筆者的印象中，20世紀90年代的銀行柜臺和證券交易大廳總是擠滿了人——有來存工資的職員，有來收匯貨款的企業會計，有盯完大盤后去窗口排隊等待交易的股民……涉及錢的業務，手續總是繁多冗雜，填表蓋章按手印，常常一等就是大半天。客戶焦急，因為時間就是金錢；工作人員任務繁重，恨不得長出三頭六臂，學會分身之術。

·13萬字

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MATLAB在電子信息工程中的應用

MATLAB語言具有使用方便、輸入簡捷及編程效率高等特點，本書主要向讀者介紹了MATLABR2008的基礎知識和電子仿真技術，并詳細介紹了集成在MATLAB中的Simulink軟件包。書中的內容涉及MATLAB基礎知識、MATLAB常用語法、Simulink應用、控制系統數學模型的MATLAB描述及建模、MATLAB在控制系統中的應用、數字信號處理在MATLAB中的實現、濾波器模型、MATLAB在通信系統中的應用及示例、通信系統的評估及MATLAB示例等。

·14.9萬字

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AI輔助編程實戰

本書深入探討了AI（人工智能）如何革新軟件開發領域，從AI輔助編程的演變、優勢與挑戰到具體的工具與技術實現，為開發者打開了一個全新的世界。全書共10章，第1章介紹了編程的歷史演變和生成式AI的崛起；第2章深入技術細節，解釋了AI輔助編程工具的主要功能和工作原理；第3章討論了提示工程的重要性，以及如何與AI工具進行有效溝通；第4章和第5章通過GitHubCopilot和其他AI編程工具的案例，展示了AI在實際開發中的應用；第6章擴展到通用大語言模型，如ChatGPT和GPT-4，探討了它們在日常任務處理中的應用；第7章和第8章覆蓋了軟件開發的早期階段和代碼編寫過程，展示了AI如何輔助決策、提高學習效率和代碼質量；第9章討論了調試、測試和部署過程中AI的作用；第10章總結了AI輔助編程的一些啟示，包括學習曲線、優勢、不足及對未來工作的影響。本書適合軟件開發者、編程愛好者、技術項目經理、高等院校計算機科學專業的學生及對AI在編程領域的應用感興趣的專業人士閱讀。

·11萬字

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規則時代：虛擬現實、人工智能和區塊鏈構建的游戲化未來

將來，電影《頭號玩家》將成為現實。人類將花費越來越多的時間在類似游戲那樣的虛擬空間中生活，形成一個由游戲規則形成的虛擬世界。虛擬現實技術將成為進入這個虛擬世界的入口，人工智能技術成為構建虛擬世界與現實世界共同運行的規則基礎，機器人將負責在人工智能指揮下成為執行AI規則的執行者，負責現實世界大部分功能的正常運轉。換言之，未來的社會結構將由虛擬和現實共同組成，現實世界是基礎，但虛擬世界將會是人們活動的主要空間。期待這樣的未來嗎？

·18.1萬字

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機器人制作從入門到精通（第3版）

本書從仿生機器人的角度出發，以實例形式詳細介紹了當今流行的機器人設計、選材和制作方法，意在讓讀者以最快的速度掌握制作小型機器人所需的知識和技能，提高制作水平。本書第3版在第2版的基礎上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內容更加豐富。書中收錄的17個精彩實例涵蓋了模擬機器人、神經網絡機器人、數字機器人、數字式電子計算機等4大門類，內容包括機器人的工作原理、設計思路和具體實現方法，可以循序漸進地助你從入門者進階為高手。

·7.6萬字

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機器學習實戰：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原書第3版）