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遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用。本書的編寫目的是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。全書主要分為背景與概念、方法與技術、擴展與探索及應用與展望四大部分。在這四大部分中，我們詳盡介紹了遷移學習的背景、概念、方法和應用。除此之外，本書還配有相關的代碼、數據和論文資料，最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。本書適合對遷移學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。

·14.5萬字

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會話式AI：自然語言處理與人機交互

本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分（第1～2章）介紹語言理解的基礎概念與環境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術變革。第2章介紹前置技術，重點涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學習庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機交互相關的核心技術。本書強調理論與實戰并行，在介紹相關核心技術的同時，每章針對相應核心算法展開實戰，在真實中文數據集下驗證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關算法。第3章主要介紹中文分詞技術，包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法，并針對HMM算法進行實戰。第4章主要介紹數據預處理相關內容，重點關注TorchText針對數據預處理與構建數據集的使用。詞向量（第5章）、序列標注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術將分別單獨介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機交互中4個不同類型的高階技術，幫助讀者了解人機交互中的深層技術。其中包括對話生成（第9章）、知識圖譜問答（第10章）、自然語言推理（第11章）和實體語義理解（第12章）。

·13.4萬字

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推薦系統：產品與算法解析

本書以媒介變遷為整體脈絡，通過幾類推薦產品的發展趨勢來探討推薦產品創新的核心驅動力，以及由具體產品特性引發的技術變革。全書內容分為5部分。第一部分從宏觀視角探討推薦產品從0到1進行創新的產品思路和技術思路；第二部分介紹革新傳統紙質媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關鍵算法設計和產品設計；第三部分介紹構建線上社交網絡的社交和社區推薦，以及如何通過協同過濾算法模擬社交網絡；第四部分從產品、生態和算法設計的角度，介紹革新傳統影視行業的視頻推薦；第五部分以阿里推薦產品及其新興的競爭產品為例，介紹革新傳統貨架電商的商品推薦。

·21.4萬字

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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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人工智能在商業銀行的應用與實踐

進入了以數字化、信息化為主的工業3.0時代，人工智能取得了飛速發展并正引領著社會高速發展，邁向以智能化著稱的4.0時代。隨著商業銀行的全球化發展、信息科技的深度應用，商業銀行和人工智能已經呈現出了互相促進的態勢。但不容忽視的是，在智能化轉型的過程中，人工智能所引發的風險也必須引起重視，如何規避可能產生的風險，提出有效的解決方案，使所有相關流程合法合規，也是商業銀行在社會發展中所應當承擔的責任。本書核心部分詳細介紹了人工智能技術在商業銀行的應用實踐，有利于具體指導商業銀行中人工智能體系的建設，填補國內相關經驗分享的空白。

·11.5萬字

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中國人工智能創新鏈產業鏈技術專利發展研究

本書延循創新鏈、產業鏈這一主線，對我國人工智能專利進行了體系化研究。上篇聚焦AI創新鏈，分別從AI基礎通用技術、關鍵技術、支撐技術描繪我國AI技術創新全貌，并構建高價值專利評估體系，深層次地解析AI創新的趨勢動能；下篇聚焦AI產業鏈，圍繞智慧城市、智慧交通、智慧醫療、智慧金融、智慧工業、智慧教育、智慧農業七大應用場景進行了重點研究，對元宇宙和數字人兩項新興領域進行了專利分析，采用定性與定量相結合的方法對我國人工智能產業應用進行了展現；最后，圍繞創新鏈產業鏈融合，從專利視角進行了總結和展望。

·8.8萬字

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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神經網絡的原理與應用。并通過學習神經網絡的優化方法，您將掌握如何優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，讓您輕松實現個性化創作。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）多模態模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態模型，觸碰視覺和文字的奇妙交織，領略多模態智能的廣闊前景。

·16.7萬字

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人工智能

本書向讀者介紹當代人工智能技術的入門知識,特別是以深度學習為代表的機器學習方法。本書主要內容包括人工智能在模擬人類視覺、聽覺、語言、行為、思維五個方面的最新進展,覆蓋了當前人工智能應用最廣泛的幾個領域,包括人臉識別、語音識別、聲紋識別、自然語言理解、機器人設計等。本書介紹的很多算法都需要動手實踐才能有更好的理解。讀者可以下載本書的實驗套件(htp://iok.storg),邊學邊做,才能真正領略人工智能的神奇與瑰麗。abocl.唯其如此,本書是一本科普著作,沒有復雜的數學公式,適用于任何對人工智能技術感興趣的讀者。書中提到的每項關鍵技術都提供了參考文獻,有志于深入理解人工智能算法的讀者可以按圖索驥,深入鉆研。

·9.6萬字

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虹膜識別關鍵技術的研究與應用

本書首先介紹了虹膜識別技術相關的概念和應用，重點對虹膜定位、眼瞼和眼睫毛檢測、虹膜特征提取等虹膜識別關鍵技術進行了研究，提出了相應的算法。研究了如何從虹膜特征中提取密鑰，并將密鑰與高級加密標準AES結合應用于圖像加密。

·5.5萬字

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機器學習的產業實踐之路

本書的內容章節分為四個部分，從技術原理到項目實踐再到商業戰略，逐層放開視野。內容涉及基于人工智能技術在產業中做創新業務的方法論，通過交流“思想”和“應用方法論”，使大家掌握機器學習的深層次思想，并理解商業、產品和技術的深層關系。

·31.8萬字

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應用人工智能：工程方法（原書第2版）

大多數的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關注AI應用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務？在哪種情況下應該選擇哪種庫、框架和服務？如何將它們整合到一個具有良好用戶體驗、易于維護的AI應用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結合當前的新興技術和具體實例給出了很好的答案。本書首先介紹AI的定義以及AI的簡要發展史，接著介紹主要的AI方法，包括機器學習和知識表示，之后給出AI應用程序架構設計的指導原則，最后聚焦于AI的各個分領域，包括信息檢索、自然語言處理及計算機視覺。書中涵蓋大量應用實例，其中，虛擬博物館實例貫穿全書。此外，本書還提供相關AI產品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發自己的應用。

·5.3萬字

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PyTorch神經網絡實戰：移動端圖像處理

本書主要介紹人工智能研究領域中神經網絡的PyTorch架構，對其在多個領域的應用進行系統性的歸納和梳理。書中的案例有風景圖分類、人像前景背景分割、低光照圖像增法、動漫頭像生成、畫風遷移、風格轉換等，對每項視覺任務的研究背景、應用價值、算法原理、代碼實現和移動端部署流程進行了詳細描述，并提供相應的源碼，適合讀者從0到1構建移動端智能應用。本書適合對人工智能實際應用感興趣的本科生、研究生、深度學習算法工程師、計算機視覺從業人員和人工智能愛好者閱讀，書中介紹的各項視覺任務均含有相應的安卓平臺部署案例，不僅對學生參加比賽、課程設計具有參考意義，對相關從業人員的軟件架構和研發也具有啟發價值。

·9.6萬字

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AI進化論：解碼人工智能商業場景與案例

10余位研究人員，歷時1年多，涉及8個領域，走訪全國上百家企業，深入調研人工智能在各個產業的商業應用。全彩印刷，9章內容，13個表格，122幅統計圖、流程圖、設計圖……精彩呈現人工智能未來發展面臨的挑戰與機遇。

·9.2萬字

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多智能體技術及應用

多智能體系統是分布式人工智能的一個重要分支。本書介紹了多智能體建模的基本理論與技術，將基于多智能體的模型應用于自然與環境、智能城市、交通、地理信息與空間智能、社會與民生、復雜網絡等，涵蓋了智能交通、智能城市、地理空間智能和人工智能社會等方面的系統智能建模與問題優化求解。本書主要面向各高等院校本科人工智能專業、計算機等專業開設多智能體系統課程或相關專業開設人工智能的通識核心課程需求，也可以作為研究生、科研院所科技工作者及相關企業的工程技術人員閱讀參考。

·16.2萬字

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基于深度學習的目標檢測原理與應用

本書遵循循序漸進、深入淺出的理念，引領讀者夯實相關基礎知識，掌握傳統目標檢測方法，再逐步過渡到深度學習的基本概念及分類用法，進而深入講解目標檢測的兩階段深度學習方法、一階段學習方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學習方法、以YOLO系列為代表的一階段學習方法等，層層揭開深度學習用于目標檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

·9.1萬字

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AI改變設計 : 人工智能時代的設計師生存手冊

我們是否會被人工智能取代？我們要如何在人工智能時代下成為更好的設計師？這正是作者寫這本書的目的。希望通過這本書，能為大家深入淺出地講解現在的人工智能是什么，尤其是為沒有開發經驗的設計師講解清楚人工智能的歷史背景和現有技術；再結合一些人工智能和設計的案例，讓大家清楚現在和未來我們能做什么、怎么做；最后通過對一些跨界設計師的采訪，希望能給大家帶來一些啟發。

·11.1萬字

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駕馭ChatGPT：學會使用提示詞

本書主要介紹了ChatGPT和AI作畫提示詞的寫作技術，不僅包括如何利用角色扮演、具體翔實和舉例提示等原則寫出高效、有趣的提示詞，如何將提示詞應用于提升效率、創意思考和加速學習，還包括思維鏈技術、工具調用、程序調用、使用LangChain庫構建應用等進階內容。本書有大量應用示例，可讀性極強，適合對自然語言處理、機器學習和人工智能等領域感興趣的讀者閱讀。無論是初學者還是從業者，都能通過本書全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作畫提示詞。

·6.3萬字

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機器學習實戰：模型構建與應用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創建不同應用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務的場景。

·12.4萬字

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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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計算機視覺40例從入門到深度學習（OpenCV-Python）

本書對計算機視覺涉及的知識點進行了全面、系統、深入的梳理，旨在幫助讀者快速掌握該領域的核心關鍵知識點。全書包含5個部分，第1部分基礎知識導讀篇，主要對計算機視覺涉及的基礎知識進行介紹，方便基礎比較薄弱、甚至沒有基礎的同學能夠快速掌握相關前導知識，快速入門計算機視覺領域。第2部分基礎案例篇主要介紹了圖像處理領域最常見的案例。第3部分機器學習篇主要對機器學習及使用OpenCV實現機器學習進行了介紹。第4部分深度神經網絡篇介紹了深度學習相關的基礎知識和相關案例。第5部分人臉識別對人臉識別的相關應用進行了較為具體的介紹。

·22.7萬字

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人工智能

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屬性

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