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人工智能程序員面試筆試寶典

人工智能程序員面試筆試寶典

《人工智能程序員面試筆試寶典》是一本講解人工智能面試筆試的百科全書，在寫法上，除了講解常見的面試筆試知識點，還引入了相關示例和筆試題輔以說明，讓讀者能夠更加容易理解。《人工智能程序員面試筆試寶典》將人工智能面試筆試過程中各類知識點一網打盡，在內容的廣度上，通過各種渠道，搜集了近3年來知名IT企業針對人工智能崗位面試涉及的知識點，包括但不限于人工智能、計算機網絡、操作系統、算法等，所選擇的知識點均為企業招聘考查的知識點。在講解的深度上，本書由淺入深分析每一個知識點，并提煉歸納，同時，引入相關知識點，并對知識點進行深度剖析，讓讀者不僅能夠理解這個知識點，還能在遇到相似問題的時候，也能游刃有余地解決。本書對知識點進行歸納分類，結構合理，條理清晰，對于讀者進行學習與檢索意義重大。

深入淺出神經網絡與深度學習

深入淺出神經網絡與深度學習

本書深入講解神經網絡和深度學習技術，側重于闡釋深度學習的核心概念。作者以技術原理為導向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數字識別項目示例，介紹神經網絡架構、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經網絡等內容，以及如何利用這些知識改進深度學習項目。學完本書后，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決復雜的模式識別問題。

深度學習案例精粹

深度學習案例精粹

本書主要講述了深度學習中的重要概念和技術，并展示了如何使用TensorFlow實現高級機器學習算法和神經網絡。本書首先介紹了數據科學和機器學習中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓練深度學習模型，以及如何通過訓練深度前饋神經網絡對數字進行分類，如何通過深度學習架構解決計算機視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最后討論了高級的深度學習模型，如生成對抗網絡及其應用。

AI效率手冊：從ChatGPT開啟高效能

AI效率手冊：從ChatGPT開啟高效能

ChatGPT是當下最新、最熱門的工具、效率工具，但為什么不同的人使用效果天差地別，整體上來說：一是認知上的不足；二是方法上的不足。這正是本書要解決的問題。本書不僅讓讀者會用ChatGPT，更嘗試讓讀者意識到自己需要構建一個完整的學習體系，同時本書提供構建這個學習體系的方法。有了這個學習體系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。讀者能夠根據自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在淺嘗輒止，也不相信宣稱的人人都能用ChatGPT賺錢。

Unity人工智能實戰（原書第2版)

Unity人工智能實戰（原書第2版)

第1章探究幾個有趣的移動算法，這些算法基于CraigReynolds與IanMillington開發的轉向行為（steeringbehavior)原則，是絕大多數高級游戲和其他一些依賴于移動的算法（比如尋路算法家族)的基礎。第2章涵蓋了用于導航復雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結構來表示游戲世界的方法，以及幾個用于尋路的算法，每種算法針對的場景有所不同。第3章解釋不同的決策制定技術，這些技術能夠靈活地適應不同類型的游戲，并且足夠健壯地讓我們構建模塊化的決策制定系統。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內部原理，解釋如何掌握NavMesh的強大之處，以及實時優化。第5章涉及幾篇不同的教程，把不同的agent協調成一個整體，比如基于圖表（如路徑點和勢力圖)制定戰術策略的編隊技巧。第6章探究了幾種在agent上模擬感官刺激的不同方式。我們將學習如何使用已知的工具來創建這些模擬器：碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發棋類游戲的一個算法家族，以及創建AI的基于回合的游戲技術。第8章探索機器學習領域，該章是我們學習并將機器學習技術應用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內容生成來實現游戲可重玩性的幾種不同技術。該章是生成不同類型的內容的指南。第10章介紹一些新技術，以及使用前幾章中學過的算法創建不完全符合特定類別的新行為。

類腦智能：大腦情感學習模型的應用研究

類腦智能：大腦情感學習模型的應用研究

類腦智能技術是當前國際重要的科技前沿，研究類腦智能技術對發展新型信息產業意義重大。本書介紹了一種新穎的類腦模型—大腦情感學習模型，并介紹了其學習算法、改進技術及應用。大腦情感學習模型根據哺乳動物大腦邊緣系統的結構建立，在模擬生物智能行為上表現出了良好的自適應性能，模型結構簡單，運算速度快。本書共9章，分為3篇：基礎篇、改進篇和應用篇?；A篇主要介紹大腦情感學習模型的研究現狀、神經生理學基礎與學習算法；改進篇主要介紹大腦情感學習模型的改進技術，通過加入監督學習和競爭學習機制改進模型性能；應用篇主要介紹將改進的大腦情感學習模型用于混沌時間序列預測、疾病診斷、表情識別及人機情感交互等領域的例子。

MasterCAM造型與仿真加工項目范例

MasterCAM造型與仿真加工項目范例

本書通過大量的項目任務驅動，不僅使學生在完成任務的過程中完成知識的建構，以典型引路，舉一反三，深化學生對理論知識的理解，而且使教學內容鮮活而生動，促使學生有效掌握。為此，結合多年的教學改革與實踐，在收集和整理國內外最新教材，調研同類教材使用情況的基礎上，提出本教材的建設計劃。

智能語音處理

智能語音處理

本書從智能化社會對語音處理提出的新要求出發，按照導論—基礎理論—應用實踐的順序，系統地介紹了智能語音處理涉及的基礎理論、基本技術、主要方法以及典型的智能語音處理應用。首先概述了智能語音處理的相關背景；接著介紹了智能語音處理涉及的基礎理論和相關技術，包括稀疏和壓縮感知、隱變量模型、組合模型、人工神經網絡和深度學習；然后結合具體算法，介紹了智能語音處理的典型應用，包括語音壓縮編碼、語音增強、語音轉換、說話人識別、骨導語音增強；最后對智能語音處理的未來發展進行了展望。本書內容廣泛，重點突出，既有深入淺出的原理闡述，又有創新科研成果的總結凝練，理論與實際結合緊密，可讀性強。本書可以作為高等院校人工智能、電子信息工程、物聯網工程、數據科學與大數據技術、通信工程等專業高年級本科生以及智能科學與技術、信號與信息處理、網絡空間安全、通信與信息系統等學科研究生的參考教材，也可供從事語音處理技術研究與應用的科研及工程技術人員參考。

Python機器學習：基于PyTorch和Scikit-Learn

Python機器學習：基于PyTorch和Scikit-Learn

本書深入介紹了機器學習領域的基本概念和方法，除介紹了Python機器學習庫和用機器學習庫搭建神經網絡模型的方法外，還介紹了機器學習算法的數學理論、工作原理、使用方法、實現細節以及如何避免機器學習算法實現過程中的常見問題。本書涵蓋了多種用于文本和圖像分類的機器學習與深度學習方法，以及用于生成新數據的生成對抗網絡（GAN）和用于訓練智能體的強化學習，還介紹了深度學習的新動態，包括圖神經網絡和用于自然語言處理（NLP）的大型transformer。本書講解清晰，示例生動，理論和實踐部分相對平衡，既可以作為機器學習領域初學者的入門教程，也可以作為讀者開發機器學習項目時的參考書。

自主AI設計：方法與實踐

自主AI設計：方法與實踐

本書將介紹如何將早期AI的實用性與深度學習能力和工業控制技術結合起來，在現實世界中做出穩健的決策。作者使用具體的例子、最基本的理論和經過驗證的架構框架，展示了如何教授自主AI明確的技能和策略。讀者將了解何時以及如何使用和組合各種AI架構設計模式，以及如何設計高級AI，而無須操作神經網絡或機器學習算法。學生、流程操作員、數據科學家、機器學習算法專家以及擁有和管理工業流程的工程師都可以使用本書中的方法來設計自主AI。

深度學習案例精粹：基于TensorFlow與Keras

深度學習案例精粹：基于TensorFlow與Keras

本書以實戰為主，通過豐富的實戰案例向讀者介紹深度學習可應用和落地的項目，書中所有案例都基于Python+TensorFlow2.5+Keras技術，可用于深度學習課程的實戰訓練。本書配套示例源碼、PPT課件、思維導圖、數據集、開發環境與答疑服務。全書共分11章。第1章講解深度學習的概念、流程、應用場景、模型分類和框架選擇，第2~11章列舉深度學習的項目實戰案例，包括手寫體識別、數據集分類、情感分類、文本情感分類、編碼器、漢字拼音轉換、中文文本分類、多標簽文本分類、人臉檢測、人臉識別、語音漢字轉換。本書內容詳盡、案例豐富，是深度學習初學者必備的參考書，適合有基礎、亟待提升自己技術水平的人工智能從業人員，也可作為高等院校和培訓機構人工智能及相關專業的教材使用。

深度學習計算機視覺實戰

深度學習計算機視覺實戰

本書是一本看懂計算機視覺的實戰指南，使用理論與實踐相結合的思想，真正一站式搞定理論學習、算法開發到模型部署上線。全書內容共分為四個部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學習和計算機視覺基礎，如計算機視覺領域的經典網絡和常見的目標檢測算法；第二部分包括第3～6章，主要講解圖像處理知識，結合應用案例，對知識點進行分析說明；第三部分包括第7～11章，主要講解計算機視覺中的實戰項目，對實現細節做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基于TensorFlowLite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺都有對應的支持與優化加速方案，方便讀者使用。本書中的上百個知識點與50多個案例都是作者工程應用中的經驗總結，每章末尾均有“進階必備”，給讀者提供更多的拓展知識。本書適合計算機視覺的初學者、計算機視覺算法開發人員、對深度學習有興趣的用戶或者亟須工程落地使用的用戶，也適合作為高校相關專業的學生教材使用。

人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉AI

人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉AI

本書借助國內使用率高，并擁有自主知識產權的國產編程軟件Mind+，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設計并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項目，啟蒙編程與AI知識，并學會利用AI技術解決生活中的許多問題。讀者通過自主設計程序來實現AI的相關功能，體驗AI應用，獲得快樂、成就感，培養對AI的興趣與理解。本書非常適合作為圖形化編程與AI技術入門體驗的學習用書，適合對圖形化編程有基本了解、對AI感興趣的學生，以及開設編程、AI課程的老師學習、實踐。

大話機器人

大話機器人

本書第0章為緒論，對機器人的需求及教育現狀進行概述；第1章主要介紹機器人定義、機器人分類、機器人組成部件及相關技術參數等基本概念；第2章系統闡述前工業機器人時代國內外機器人的起源和發展歷史，以及現代機器人的暢想；第3章主要介紹工業機器人到現代機器人的發展歷程，包括第一代、第二代和第三代機器人；第4章主要介紹當前機器人在各行業領域中的應用狀況；第5章預測了機器人發展的兩個趨勢，即“向人”和“向機器”的對立屬性發展，并圍繞道德、法律、責任、義務、權利等對機器人倫理問題進行了討論。本書對機器人發展歷史進行全面而系統的梳理，圖文并茂，調動學生對機器人的興致，并為教師配備了電子教案，方便教師開展教學。本書可作為高等院校各類專業的機器人普及教材，也可為相關人員了解和認識機器人提供參考。

大圣陪你學AI：人工智能從入門到實驗（下冊）

大圣陪你學AI：人工智能從入門到實驗（下冊）

本書以孫悟空師徒學習AI為題材，通過主人公孫大圣學習AI知識和方法，并教授其他師兄弟了解AI知識，幫助他們通過百度AI技術掌握特殊技能，實現夢想。全書分8章，分別通過卡通故事給少兒讀者講解幾項簡單的AI技術，然后通過百度AI平臺讓讀者參與實驗了解AI技術是什么。本書以少兒讀者為對象，以卡通動漫的形式科普AI知識和技術，為少兒打開AI夢想的大門。

人工智能視域下機器學習在教育研究中的應用

人工智能視域下機器學習在教育研究中的應用

隨著人工智能技術的發展，越來越多的人工智能工具被應用于教育領域，成為教師教學和學生學習的得力助手。例如，教育機器人可以幫助教師完成一些課堂輔助性或重復性的工作，如點名、布置、批改作業、出卷、閱卷、學情分析等，還可以幫助教師收集、整理資料、輔助教師備課和進行科研活動等，有效減輕教師負擔，提高工作效率。教師可以將主要精力關注在改革教學方法、創新教育內容，促進學生思維發展等關鍵問題。當前，個性化學習越來越受重視，實現個性化學習是教育領域追求的終極目標。然而，要想做到因材施教，需要對每一個學生的學習行為和學習效果進行深入分析。

Spark機器學習進階實戰

Spark機器學習進階實戰

本書一共分三大部分：基礎篇（1-2章）對Spark機器學習進行概述、并通過Spark機器學習開始進行數據分析；算法篇（3-8章）針對分類、聚類、回歸、協同過濾、關聯規則、降維等算法進行詳細講解，并進行案例支持；綜合案例篇（9-12章）重點通過異常檢測、用戶畫像、廣告點擊率預估、智慧交通大數據4個綜合場景，詳細講解基于Spark機器學習的綜合應用。

深度對話GPT-4提示工程實戰

深度對話GPT-4提示工程實戰

人工智能技術的發展日新月異，提示工程不僅極大地提高了人工智能在各個領域的應用效率和準確性，還為人類打開了一扇通往智能化世界的大門。大語言模型如同一位博學多才的智者，擁有處理和理解自然語言的超凡能力。提示工程可以看作與這位智者溝通的橋梁和工具，其關鍵在于如何提出精準而富有啟發性的問題，激發大語言模型的創造力和解決問題的能力。本書作者通過與GPT-4的深度對話，精心梳理了一系列重要的提示工程實踐秘訣。全書共7章，從了解大語言模型的進化之路開始，循序漸進地介紹了提示詞及提示工程的知識和實踐技巧，并結合GPT-4在各領域的應用案例展現了大語言模型的強大魅力。此外，本書還基于AzureOpenAIStudio平臺講解了具體的應用開發實踐。本書適合對大語言模型及提示工程感興趣的讀者閱讀，書中豐富的案例能幫助讀者全面了解和掌握提示工程及其應用。

知識圖譜實戰：構建方法與行業應用

知識圖譜實戰：構建方法與行業應用

這是一本綜合介紹知識圖譜構建與行業實踐的著作，是作者多年從事知識圖譜與認知智能應用落地經驗的總結，得到了多位知識圖譜資深專家的推薦。本書以通俗易懂的方式來講解知識圖譜相關的知識，尤其對從零開始構建知識圖譜過程中需要經歷的步驟，以及每個步驟需要考慮的問題都給予較為詳細的解釋。本書基于實際業務進行抽象，結合知識圖譜的7個構建步驟，深入分析知識圖譜技術應用以及8個行業綜合案例的設計與實現。全書分為基礎篇、構建篇、實踐篇，共16章內容?；A篇（第1章），介紹知識圖譜的定義、分類、發展階段，以及構建方式、邏輯技術架構、現狀與應用場景等。構建篇（第2～8章），詳細介紹知識抽取、知識表示、知識融合、知識存儲、知識建模、知識推理、知識評估與運維等知識圖譜構建的核心步驟，并結合實例講解應用方法。實踐篇（第9～16章），詳細講解知識圖譜的綜合應用，涵蓋知識問答評測、知識圖譜平臺、智能搜索、圖書推薦系統、開放領域知識問答、交通領域知識問答、汽車領域知識問答、金融領域推理決策。

MLOps工程實踐：工具、技術與企業級應用

MLOps工程實踐：工具、技術與企業級應用

這是一本能指導企業利用MLOps技術構建可靠、高效、可復用、可擴展的機器學習模型從而實現AI工程化落地的著作。由國內AI領域的獨角獸企業第四范式的聯合創始人和技術VP領銜撰寫，從工具、技術、企業級應用、成熟度評估4個維度對MLOps進行了全面的講解。本書深入淺出、循序漸進地講解了如何在實際項目中利用MLOps進行機器學習模型的部署、監控與優化，以及如何利用MLOps實現持續集成與持續交付等高效的工作流程。通過企業級的MLOps案例和解決方案，幫助讀者輕松掌握MLOps的設計思路以及如何應用MLOps解決實際問題。

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