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本書著重闡述了深度學習時代的計算機視覺算法的工作原理，首先對深度學習與計算機視覺基礎進行了介紹，之后對卷積神經網絡結構的演化過程，以及基于深度學習的目標檢測算法、圖像分割算法、人體姿態估計算法、行人重識別與目標跟蹤算法、人臉識別算法以及圖像超分辨率重建方法進行了介紹。本書系統講解了在日常生活和工作中常見的幾項計算機視覺任務，并著重介紹了在當今深度學習時代，這些計算機視覺任務是如何工作的，可使讀者快速了解這些算法原理，以及其相互之間的關系。本書適合高年級本科生、研究生、教師，以及對人工智能或計算機視覺算法感興趣的工程技術人員閱讀。

·9.9萬字

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空間智能原理與應用

本書從空間信息處理角度出發，將人工智能領域的理論研究與專業實踐相結合，完整介紹人工智能方法及其在空間信息處理中的應用，不僅涵蓋人工智能領域的基礎概念與基本方法，而且探討知識圖譜、計算智能、新興機器學習、深度學習等前沿技術，同時介紹人工智能在地理文本大數據、遙感影像、激光點云等空間信息處理中的應用實例，具有較強的代表性和啟發性。本書可以作為高等院校空間信息與數字技術、遙感科學與技術等專業高年級本科生和研究生學習人工智能技術的教材，也可供計算機、電子信息、自動控制、地球測繪等領域從事空間信息智能處理工作的科技人員學習和參考。

·23.8萬字

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機器學習（第2版）

機器學習是人工智能的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書涵蓋了機器學習和深度學習的基礎知識，主要包括機器學習的概述、統計學基礎、分類、聚類、神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、文本分析、分布式機器學習算法等經典的機器學習基礎知識，還包括卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、目標檢測、自編碼器等深度學習的內容。此外，本書還介紹了機器學習的熱門應用領域推薦系統以及強化學習等主題。本書深入淺出、內容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習題，供讀者鞏固所學知識。

·30.2萬字

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大模型實戰：微調、優化與私有化部署

本書深入淺出地介紹了現代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技術，從對話機器人的發展歷程和人工智能的理念出發，詳細闡述了大模型私有化部署過程，深入剖析了Transformer架構，旨在幫助讀者領悟大模型的核心原理和技術細節。本書的講解風格獨樹一幟，將深奧的技術術語轉化為簡潔明了的語言，案例敘述既嚴謹又充滿趣味，讓讀者在輕松愉快的閱讀體驗中自然而然地吸收和理解AI知識。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識轉化為手頭的實際技能。本書不僅理論知識豐富，實戰案例更能幫助讀者在專業領域內高效地應用AI技術。

·15.8萬字

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基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究

本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰：深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義，闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀，分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等；第2章主要對圖神經網絡進行概要論述，包括基礎的理論、典型的模型方法及應用；第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型；第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題，提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型；第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型；第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題，提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型；第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

·8.1萬字

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智能控制與強化學習：先進值迭代評判設計

在人工智能技術的大力驅動下，智能控制與強化學習發展迅猛，先進自動化設計與控制日新月異。本書針對復雜離散時間系統的優化調節、最優跟蹤、零和博弈等問題，以實現穩定學習、演化學習和快速學習為目標，建立一套先進的值迭代評判學習控制理論與設計方法。首先，對先進值迭代框架下迭代策略的穩定性進行全面深入的分析，建立一系列適用于不同場景的穩定性判據，從理論層面揭示值迭代算法能夠實現離線最優控制和在線演化控制。其次，基于迭代歷史信息，提出一種新穎的收斂速度可調節的值迭代算法，有助于加快學習速度、減少計算代價，更高效地獲得非線性系統的最優控制律。結合人工智能技術，對無模型值迭代評判學習控制的發展前景也進行了討論。本書內容豐富、結構清晰、由淺入深、分析透徹，既可作為智能控制、強化學習、優化控制、計算智能、自適應與學習系統等領域研究人員和學生的參考書，又可供相關領域的技術人員使用。

·8.7萬字

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奇點到來：AIGC引爆增長新范式

增長是企業利用計算機、大數據、人工智能等新技術實現經營增長的新思路和新方法，本書作為該領域的入門級讀物，介紹了AIGC在增長領域的技術和實戰應用。本書分為4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要針對有興趣了解AIGC背后技術原理、增長模式的變化以及截至2023年3月業界、學術界的最新技術進展的讀者；第3部分包含AI的基礎知識、基礎模型，并從實戰應用角度介紹作為應用開發者如何高效上手與利用最新的開源技術與API，適合有一定技術基礎的讀者。

·21.9萬字

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AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術及其相關話題，介紹AIGC的技術原理、專業知識和應用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術的基本概念和發展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎技術棧和拓展技術棧；第四、五章分別討論了AIGC技術在文本生成和圖像生成兩個領域的現狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術應用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產業鏈及未來前景；第八章主要關注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術進行了總結與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為復雜的概念進行了生動易懂的闡述。本書適合AIGC從業人員、相關技術人員以及相關專業的學生參考和學習。

·12.8萬字

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人工智能新時代：核心技術與行業賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發展藍圖規劃，目的是幫助讀者認識人工智能，找到入局人工智能領域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術，包括NLP、機器學習、大數據、物聯網、區塊鏈等；下篇總結了人工智能對交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業實現商業化落地的。本書從多個角度出發，描繪了一幅完整的人工智能發展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領域的必備參考書。本書十分適合互聯網行業管理者、創業者、人工智能技術領域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬字

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ChatGPT漫談

本書深度探討了構建和訓練ChatGPT模型涉及的核心技術，以及ChatGPT在各種實際應用中的作用。全書精心劃分為三部分，其中第1章為第1部分，第2章為第2部分，第3章和第4章為第3部分。首先，詳細闡述了機器學習的歷史演變與各種學習范式，同時也揭示了在人工智能生成內容（AIGC）領域下，圖像處理和自然語言處理技術的歷史發展趨勢；接下來，對ChatGPT的運行機制和關鍵算法進行深度解析，包括大規模模型結構、上下文學習、強化學習、涌現機制等，引導讀者深刻理解ChatGPT的本質和相應算法原理；最后，從應用角度出發，展示了ChatGPT在推動生產力變革方面的潛力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫療等行業的影響和未來前景。閱讀本書后，讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務不同層次的讀者。對于初學者，它可作為一部理解深度學習技術的入門教材；對于從事自然語言處理研究、應用實踐的科研人員和工程技術人員，它提供了深度的理論洞見和實踐參考；對于那些在文本工作領域從業的人士，本書同樣有著重要的參考價值。

·10.8萬字

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Sora革命：重塑人工智能

Sora是一個文本生成視頻工具，本書介紹了Sora在視頻生成領域的巨大潛力。本書共9章，系統講解人工智能的演進、Sora的應用實踐、Sora深度解析、Sora的挑戰與未來等。本書內容全面、圖文并茂、經典易懂，適合想要學習Sora的初學者，以及想要學習文本生成文本、文本生成圖片、文本生成視頻等內容的人工智能愛好者、自媒體從業人員、短視頻制作者、設計師、相關專業的企業和高校人員閱讀。

·3.2萬字

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知識圖譜從0到1：原理與Python實戰

本書旨在幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念。通過清晰的解釋和實例，讀者將深入了解知識圖譜的構建、表示、推理等關鍵知識點。此外，本書通過提供代碼實戰，引導讀者親自動手構建知識圖譜，并應用各種技術和工具進行實踐。這種實踐性的講解方法可幫助讀者更深入地理解知識圖譜的實際應用。本書的目標是幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念，并通過代碼實戰構建知識圖譜。同時，本書也提供了關于大語言模型與知識圖譜相結合的內容，讓讀者進一步探索這兩個領域的交叉點。本書內容對于人工智能基礎研究有一定的參考意義，既適合專業人士了解知識圖譜、深度學習和人工智能的前沿熱點，也適合對人工智能感興趣的讀者閱讀，同時本書也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

·9.6萬字

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ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調

《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇，專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論，更注重實踐應用，通過豐富的案例和場景，引導讀者從理論走向實踐，真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案，內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材，助力培養新一代的大模型領域人才。

·13萬字

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機器學習的算法分析和實踐

本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書，適合初學者和有一定基礎的讀者。機器學習可以分成三大類別，監督式學習、非監督式學習和強化學習。三大類別背后的算法也各有不同。監督式學習使用了數學分析中函數逼近方法、概率統計中的極大似然方法。非監督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學習背后的數學部分來自概率、統計、數學分析以及線性代數等領域。雖然用到的數學較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學習的具體問題來掌握背后的數學原理。因為線性代數和概率理論使用較多，本書在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數的內容加以介紹，如果有需要的同學可以參考。另外，學習任何知識，動手練習加深理解的最新方法，所以本書的每一章都配備了習題供大家實踐和練習。

·7.4萬字

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Python視覺分析應用案例實戰

本書以Python3.10.7為平臺，以實際應用為背景，通過概念、公式、經典應用相結合的形式，深入淺出地介紹了Python圖形圖像處理經典實現。全書共10章，主要包括緒論、邁進Python、Python圖形用戶界面、數據可視化分析、圖像視覺增強分析、圖像視覺復原分析、圖像視覺幾何變換與校正分析、圖像視覺分割技術分析、圖像視覺描述與特征提取分析、車牌識別分析等內容。通過本書的學習，讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，同時感受到利用Python實現圖像視覺處理應用的簡捷、功能強大。本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書，也可作為相關領域科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

·12.3萬字

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PyTorch深度學習與企業級項目實戰

《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》立足于具體的企業級項目開發實踐，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深度學習與企業級項目實戰》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的環境搭建，Python數據科學庫，深度學習基本原理，PyTorch2.0入門，以及13個實戰項目：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、X光肺部感染識別項目實戰、樂器聲音音頻識別項目實戰。

·10.8萬字

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解構ChatGPT

ChatGPT的誕生與迭代，昭示著AIGC領域向前邁出了重要一步，以更為擬人的人工智能提高了人機對話效率和自然程度，可能徹底改變人類與計算機的交互方式。因此，大眾對于ChatGPT類產品的認識和學習將對自身成長與社會進步大有裨益。為幫助讀者快速了解ChatGPT，本書避免使用過多的專業術語和復雜的數學推導過程，而是采用生動的示例和精致的圖表，重點圍繞ChatGPT的技術變遷、應用變革與挑戰變局，圖文并茂地介紹ChatGPT的動態、產業、應用、價值、監管等相關知識，同時鞭辟入里地提出深入思考的方向與未來命題。全書以循序漸進的邏輯介紹ChatGPT的發展歷程、產業布局與行業應用；以通俗易懂的語言解釋ChatGPT的基本原理、模型架構與應用場景；以別具一格的視野洞察ChatGPT的時代意義、社會價值與倫理風險。本書適合想要深入了解人工智能前沿動態、對ChatGPT類產品感興趣的讀者閱讀，幫助普通讀者快速入門，為讀者的參與及應用提供參考。

·14.4萬字

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從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch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、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

·12.8萬字

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機器學習實戰（視頻教學版）

《機器學習實戰：視頻教學版》基于Python語言詳細講解機器學習算法及其應用，用于讀者快速入門機器學習。《機器學習實戰：視頻教學版》共分12章，內容包括機器學習概述、Python數據處理基礎、Python常用機器學習庫、線性回歸及應用、分類算法及應用、數據降維及應用、聚類算法及應用、關聯規則挖掘算法及應用、協同過濾算法及應用，最后通過3個綜合實戰項目（包括新聞內容分類實戰、泰坦尼克號獲救預測實戰、中藥數據分析項目實戰），幫助讀者對所學技能進行鞏固和提升。本書主要章節都給出了對應的示例及其詳細的分析步驟，方便讀者從編程中掌握機器學習基礎算法及應用。

·10.1萬字

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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

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