金沙bb电子糖果

本書是北京市教委“高校支持北京市小學教育特色發(fā)展項目”（簡稱“高參小”）工作中，結(jié)合小學特色項目打造過程中的實際需要和低年級小學生的特點而編寫的機器人搭建類教材。書中內(nèi)容從生活中的實例出發(fā)，以培養(yǎng)學生的科學素養(yǎng)和動手創(chuàng)新能力為目標，以實踐項目的形式，通過機器人實例和搭建配圖，闡述機器人結(jié)構(gòu)原理、構(gòu)建并進行一體化設計，講解初級機器人的機械結(jié)構(gòu)搭建，引導學生去想象和思考，為學生將來構(gòu)建出自己的機器人奠定基礎。本書可以作為小學低年級的機器人教材，也可以作為小學機器人愛好者的啟蒙讀本，還可以作為家長指導孩子搭建機器人的參考用書。

·2.9萬字

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AI助理：用ChatGPT輕松搞定工作

未來必將是一個人人擁有AI助理的時代，提前了解、掌握AI工具的使用方法，我們就會在競爭中領(lǐng)先半個身位。本書結(jié)合ChatGPT等已發(fā)布的AI工具，從文字處理、繪畫、PPT制作、數(shù)據(jù)分析、翻譯等多個應用場景切入，詳盡介紹了如何用這些工具來提升工作效率。不管你是職場新人，還是經(jīng)驗豐富的老手，都可以用本書所講的方法來武裝自己，變身“職場鋼鐵俠”，更好地勝任工作需要，更具有創(chuàng)造力和競爭力。

·9.3萬字

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遷移學習導論

遷移學習作為機器學習和人工智能領(lǐng)域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)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(guān)領(lǐng)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(shù)、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(guān)的代碼、數(shù)據(jù)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(guān)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(huán)境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術(shù)變革。第2章介紹前置技術(shù)，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(guān)的核心技術(shù)。本書強調(diào)理論與實戰(zhàn)并行，在介紹相關(guān)核心技術(shù)的同時，每章針對相應核心算法展開實戰(zhàn)，在真實中文數(shù)據(jù)集下驗證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關(guān)算法。第3章主要介紹中文分詞技術(shù)，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(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預處理相關(guān)內(nèi)容，重點關(guān)注TorchText針對數(shù)據(jù)預處理與構(gòu)建數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)，幫助讀者了解人機交互中的深層技術(shù)。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(tǒng)：產(chǎn)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(chǎn)品的發(fā)展趨勢來探討推薦產(chǎn)品創(chuàng)新的核心驅(qū)動力，以及由具體產(chǎn)品特性引發(fā)的技術(shù)變革。全書內(nèi)容分為5部分。第一部分從宏觀視角探討推薦產(chǎn)品從0到1進行創(chuàng)新的產(chǎn)品思路和技術(shù)思路；第二部分介紹革新傳統(tǒng)紙質(zhì)媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關(guān)鍵算法設計和產(chǎn)品設計；第三部分介紹構(gòu)建線上社交網(wǎng)絡的社交和社區(qū)推薦，以及如何通過協(xié)同過濾算法模擬社交網(wǎng)絡；第四部分從產(chǎn)品、生態(tài)和算法設計的角度，介紹革新傳統(tǒng)影視行業(yè)的視頻推薦；第五部分以阿里推薦產(chǎn)品及其新興的競爭產(chǎn)品為例，介紹革新傳統(tǒng)貨架電商的商品推薦。

·21.4萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習：基于TensorFlow框架和Python技術(shù)實現(xiàn)

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領(lǐng)域的熱門關(guān)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(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡基本應用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現(xiàn)；最后介紹兩種熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的理論與實現(xiàn)。本書內(nèi)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(yè)銀行的應用與實踐

進入了以數(shù)字化、信息化為主的工業(yè)3.0時代，人工智能取得了飛速發(fā)展并正引領(lǐng)著社會高速發(fā)展，邁向以智能化著稱的4.0時代。隨著商業(yè)銀行的全球化發(fā)展、信息科技的深度應用，商業(yè)銀行和人工智能已經(jīng)呈現(xiàn)出了互相促進的態(tài)勢。但不容忽視的是，在智能化轉(zhuǎn)型的過程中，人工智能所引發(fā)的風險也必須引起重視，如何規(guī)避可能產(chǎn)生的風險，提出有效的解決方案，使所有相關(guān)流程合法合規(guī)，也是商業(yè)銀行在社會發(fā)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(shù)在商業(yè)銀行的應用實踐，有利于具體指導商業(yè)銀行中人工智能體系的建設，填補國內(nèi)相關(guān)經(jīng)驗分享的空白。

·11.5萬字

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中國人工智能創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)專利發(fā)展研究

本書延循創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)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(chuàng)新鏈，分別從AI基礎通用技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)、支撐技術(shù)描繪我國AI技術(shù)創(chuàng)新全貌，并構(gòu)建高價值專利評估體系，深層次地解析AI創(chuàng)新的趨勢動能；下篇聚焦AI產(chǎn)業(yè)鏈，圍繞智慧城市、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧金融、智慧工業(yè)、智慧教育、智慧農(nóng)業(yè)七大應用場景進行了重點研究，對元宇宙和數(shù)字人兩項新興領(lǐng)域進行了專利分析，采用定性與定量相結(jié)合的方法對我國人工智能產(chǎn)業(yè)應用進行了展現(xiàn)；最后，圍繞創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈融合，從專利視角進行了總結(jié)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(tài)模型

本書旨在幫助沒有任何人工智能技術(shù)基礎的工程師們?nèi)嬲莆誂IGC的底層技術(shù)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(shù)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(nèi)容：（1）AIGC技術(shù)基礎深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的原理與應用。并通過學習神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法，您將掌握如何優(yōu)化和提升神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)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(zhì)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(shù)，為您展現(xiàn)圖像生成技術(shù)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(gòu)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(lǐng)略多模態(tài)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(shù)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(nèi)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(lǐng)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(lǐng)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(shù)學公式,適用于任何對人工智能技術(shù)感興趣的讀者。書中提到的每項關(guān)鍵技術(shù)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(guān)鍵技術(shù)的研究與應用

本書首先介紹了虹膜識別技術(shù)相關(guān)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(guān)鍵技術(shù)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(jié)合應用于圖像加密。

·5.5萬字

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機器學習的產(chǎn)業(yè)實踐之路

本書的內(nèi)容章節(jié)分為四個部分，從技術(shù)原理到項目實踐再到商業(yè)戰(zhàn)略，逐層放開視野。內(nèi)容涉及基于人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中做創(chuàng)新業(yè)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(yè)、產(chǎn)品和技術(shù)的深層關(guān)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(shù)的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關(guān)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(jié)合當前的新興技術(shù)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(fā)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(gòu)設計的指導原則，最后聚焦于AI的各個分領(lǐng)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(guān)AI產(chǎn)品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發(fā)自己的應用。

·5.3萬字

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PyTorch神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)：移動端圖像處理

本書主要介紹人工智能研究領(lǐng)域中神經(jīng)網(wǎng)絡的PyTorch架構(gòu)，對其在多個領(lǐng)域的應用進行系統(tǒng)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(zhuǎn)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(xiàn)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(gòu)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(yè)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(guān)從業(yè)人員的軟件架構(gòu)和研發(fā)也具有啟發(fā)價值。

·9.6萬字

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AI進化論：解碼人工智能商業(yè)場景與案例

10余位研究人員，歷時1年多，涉及8個領(lǐng)域，走訪全國上百家企業(yè)，深入調(diào)研人工智能在各個產(chǎn)業(yè)的商業(yè)應用。全彩印刷，9章內(nèi)容，13個表格，122幅統(tǒng)計圖、流程圖、設計圖……精彩呈現(xiàn)人工智能未來發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與機遇。

·9.2萬字

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多智能體技術(shù)及應用

多智能體系統(tǒng)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(shù)，將基于多智能體的模型應用于自然與環(huán)境、智能城市、交通、地理信息與空間智能、社會與民生、復雜網(wǎng)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(tǒng)智能建模與問題優(yōu)化求解。本書主要面向各高等院校本科人工智能專業(yè)、計算機等專業(yè)開設多智能體系統(tǒng)課程或相關(guān)專業(yè)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(guān)企業(yè)的工程技術(shù)人員閱讀參考。

·16.2萬字

會員

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(lǐng)讀者夯實相關(guān)基礎知識，掌握傳統(tǒng)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(xiàn)在的人工智能是什么，尤其是為沒有開發(fā)經(jīng)驗的設計師講解清楚人工智能的歷史背景和現(xiàn)有技術(shù)；再結(jié)合一些人工智能和設計的案例，讓大家清楚現(xiàn)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?guī)硪恍﹩l(fā)。

·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(shù)，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(chuàng)意思考和加速學習，還包括思維鏈技術(shù)、工具調(diào)用、程序調(diào)用、使用LangChain庫構(gòu)建應用等進階內(nèi)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(lǐng)域感興趣的讀者閱讀。無論是初學者還是從業(yè)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(zhàn)：模型構(gòu)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(chuàng)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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人工智能

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