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本書是一本理論扎實，同時聯系實際應用的圖書。全書系統地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學習的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學習方法及其在一些重要領域的應用。全書共分6章。第1章從潛結果框架和結構因果模型出發，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統計和機器學習文獻中出現的一些重要的基于機器學習的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學習模型的泛化能力的因果表征學習。第4章介紹因果機器學習如何提高機器學習模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學習在推薦系統和學習排序中的應用。第6章是對全書的一個總結和對未來的展望。本書對結合因果推斷和機器學習的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學習的基礎理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學習的理解。

·14.3萬字

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AIGC基礎與應用

本書深入淺出地講解AIGC基礎知識與實際應用。全書共8章，包括認識AIGC、AIGC的使用方式、AIGC助力高效辦公、AIGC助力學習成長、AIGC豐富生活、AIGC造就繪畫大師、AIGC成就編程小能手、AIGC的發展與展望。本書結合案例講解，將理論與實踐相結合、實用性強，可幫助學生及時鞏固知識，提升操作能力。全書內容豐富、圖文并茂、重點突出、通俗易懂，可作為本科院校和職業院校相關專業的教材，也可作為信息技術領域的專業技術人才的參考書。

·12.8萬字

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智能硬件與機器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV

本書圍繞“低成本玩轉樹莓派”這個主題，講解了如何利用樹莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個低成本的智能硬件平臺，并在其上實現圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監控等機器視覺功能。全書一共11章。第1～4章首先講解了機器視覺在智能硬件領域的應用場景以及智能硬件上4種常見的機器視覺技術方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準備工作；最后通過一些簡單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內容，通過幾個具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉如下機器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機的原始數據、道路和商場的人流統計、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監控等。以上案例循序漸進，環環相扣，所有代碼均可在樹莓派上運行，并可輕松移植到任何ARM開發板上。

·9.1萬字

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樹莓派4與人工智能實戰項目

本書主要介紹樹莓派不同類型的特性，以及樹莓派入門所需要的基礎知識；涵蓋了樹莓派GPIO的不同操作方法，以及樹莓派的I2C總線、SPI總線、UART串口、PWM脈寬調制等偏硬件操作的內容；同時也為讀者準備了一些樹莓派上常見的服務類型的搭建和配置，包括樹莓派推流服務器搭建的方法，常見數據庫MariaDB、PostgreSQL的安裝配置操作，MQTT服務器的搭建配置，DHCP服務器的搭建配置等。此外，還加入了一些比較有趣的實驗，例如利用TensorFlow實現對象檢測，使用OpenCV制作一個樹莓派掃描儀，或利用OpenCV實現換鼻子的實驗，帶領讀者了解樹莓派通過攝像頭能夠實現的一些應用。本書為初學者全面入門了解樹莓派提供了很好的切入點，使讀者可以了解更多樹莓派的使用方法以及操作小技巧。同時，在整體的編程過程中使用了C語言、Python語言及Shell腳本語言等常見語言，對于擁有此類語言編程經驗的用戶更友好。希望讀者能夠在這里找到自己喜歡的實驗，并順利入門樹莓派！

·7.6萬字

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這就是推薦系統：核心技術原理與企業應用

推薦系統作為近年來非常熱門的AI技術落地場景，已廣泛應用于各行業的互聯網應用，從衣食住行到娛樂消費，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統的決策。本書貼合工業級推薦系統，以推薦系統的整體技術框架為切入點，深入剖析推薦系統中的內容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個模塊的核心技術和業界應用，并展開介紹了推薦冷啟動、推薦偏置與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對當前推薦系統領域的熱門前沿技術進行了介紹，包括強化學習、因果推斷、端上智能等。

·11.3萬字

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當我點擊時，算法在想什么？

我們生活在一個由算法構筑的世界：這些基于數據的算法不僅掌控著社會的運轉、篩選著我們的網絡見聞，還構成了自動駕駛、智能家居、前沿醫療、智慧城市乃至元宇宙發展的根本。它們是人類步入智能化新紀元的關鍵驅動力。隨著我們對數字技術的依賴日益加深，數學家和數據研究者得以透過它們窺探我們的日常生活。他們通過收集我們的購物記錄、消費傾向、興趣愛好和旅行路徑等數據，試圖解碼我們的日常行為模式。但是，這些數據驅動的分析結論究竟有多精確？若不深入了解數學的能力與局限，我們又怎能洞悉它是如何悄無聲息地重塑我們的世界？在《當我點擊時，算法在想什么？》中，大衛·薩普特帶領我們深入算法的神秘腹地。薩普特通過對谷歌、臉書、推特、亞馬遜等科技巨頭的數據專家的訪談，拆解了這些科技巨頭的算法模型，為我們破解了它們的算法黑箱、揭示了數字時代智能產品背后的奧秘。只有理解算法背后的運作邏輯，我們才能擺脫算法的控制，并按我們自己的想法塑造算法以及數字科技。

·15.2萬字

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AIGC提示工程師精進之道

本書是一本關于AIGC提示工程師的實用指南，講解了成為優秀AIGC提示工程師所需的技術特長和知識、溝通和協作能力、持續學習和自我提升方法等。本書分為3篇，共13章。第1篇為AIGC提示工程師基礎，內容包括AI崛起下的新職業──AIGC提示工程師、設計高效提示的基本原則、常用的提示方法以及提示工程實踐中的常見問題等；第2篇為提示進階技巧，內容包括優化提示的除錯過程、解決復雜問題的高級提示技巧、提升提示效果的高級技巧以及酷炫的生成式AI繪圖與視頻平臺等；第3篇為提示應用實戰，內容包括語言和翻譯提示技巧、社交對話提示技巧、知識查詢和解答提示技巧、創意和故事寫作提示技巧以及創新應用的提示技巧等。本書適合AI開發者、數據科學家、軟件工程師，以及其他對AI及其應用領域感興趣的讀者學習使用。

·12萬字

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自動駕駛：人工智能理論與實踐

本書參照產業界自動駕駛技術研發的基本流程，充分借鑒了產業界在自動駕駛技術領域中的實際研發經驗，以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為實驗教具和運行環境，深入淺出地講解自動駕駛技術的原理與實際應用，為初學者打開一扇通往人工智能世界的大門。本書以幫助初學者如何從無到有地打造出具備自動駕駛功能的智能小車為主線，內容分為看車（了解自動駕駛）、造車（設計智能小車）、開車（收集訓練數據）、寫車（編寫自動駕駛模型）、算車（訓練和優化自動駕駛模型）、玩車（部署并驗證自動駕駛模型）6章。初學者可以通過邊學習理論知識邊動手實踐的方式，系統學習人工智能的算法理論和應用實例。本書沒有堆砌艱深晦澀的公式推導，力求將枯燥難解的算法原理及模型進行直觀的講解，希望讀者在學習的過程中，了解現實中自動駕駛技術的發展并獲得運用人工智能解決自動駕駛難題的樂趣。

·14.9萬字

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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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漫畫圖解人工智能

本書通過有趣的插圖和簡潔的文字帶您漫步在人工智能的世界中，與您分享這個非凡工具帶來的驚奇和震撼，同時幫助您了解它如何運行以及它的局限性。作者在每個章節都揭示了人工智能的某一特性，并充分評估了這一領域的種種可能性。作者還探討了研究人員面臨的挑戰及社會人工智能問題等。

·7.1萬字

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人工智能與我們：AI100問

作為一個崛起中的新興力量，人工智能不僅僅是一種技術，它的發展除了在科學和產業發展領域產生影響之外，還將對現行人類的社會規范、生活模式產生非常深遠的影響。隨著第三次人工智能潮的到來，人們對人工智能及其未來的發展充滿強烈的興趣和諸多的疑問——什么是人工智能？人工智能對人類生活會有哪些深遠影響？我們又能通過人工智能實現什么樣的生活？《人工智能與我們》采用問答形式，針對人們普遍關心的100個人工智能問題，從人類生活的多個方面一一作答，幫助讀者輕松了解人工智能究竟是什么，它與數字經濟、大數據、5G等熱點話題有什么關系，人工智能將會給未來社會和人們的生活帶來怎樣的切實的影響，等等。全書不僅可以作為普通讀者的科普讀物，還可以為政府管理者、企業家提供信息和決策幫助。

·8.6萬字

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ROS機器人項目開發11例（原書第2版）

本書涵蓋新的ROS發行版中的項目——ROSMelodicMoreniawithUbuntuBionic（18.04）。從基本原理開始，本書向你介紹了ROS-2，并幫助你了解它與ROS-1的不同之處。你將能夠在ROS中建模并構建工業移動機械手臂，并在Gazebo9中進行模擬。然后，你將了解如何使用狀態機處理復雜的機器人應用程序，以及一次處理多個機器人。本書還向你介紹了新的、流行的硬件，如Nvidia的JetsonNano、華碩修補板和BeagleboneBlack，并允許你探索與ROS的接口。

·12.8萬字

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涌現：AI大模型賦能千行百業

AI大模型正成為數字經濟時代的新質生產力，它將對經濟社會的各行各業產生重大影響。本書詳細介紹了AI大模型在各個領域的無限潛力和廣闊前景。從精準農業的種植建議到智能制造的質量控制和精益生產，從醫療診斷的精準高效到文化傳媒的智能化創新，從旅游業的個性化服務到教育領域的智能化輔助，從零售業的創新應用到交通運輸業的智能化變革，AI大模型正在深度融入并引領各領域和行業的數字化轉型。本書不僅提供全面的行業洞察，而且給出了相關的策略指導和實踐指南，助力讀者搶占先機，實現高效創新。本書既可作為政府相關部門負責人及企業高級管理人員的參考資料，也可作為人工智能產業相關單位、科研院所人員及高校人工智能相關專業師生的培訓用書。

·16.6萬字

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人工智能的神話或悲歌

本書稿是一本科技哲學的文集，多數是關于人工智能問題的，但不限于人工智能，也涉及基因編輯，還有一篇討論“宇宙社會學”——劉慈欣設想的一個存在于科幻中的理論，雖然不是被承認的學科，但其中包含重要的現實意義。主要論文有：《一個反存在的存在論問題》，《近憂遠慮：人工智能的倫理學和存在論分析》，《人工智能的自我意識何以可能？》，《人工智能會是一個要命的問題嗎？》，《是人的問題還是人工智能的問題？——回應博古睿研究院（BerggruenInstitute）關于人工智能的問題》，《完美是最好的嗎？》，《人類可能會死于好事而不是壞事》，《最壞可能世界與“安全聲明”——來自的問題》，《未來的合法限度》，《要命的不是人工智能統治世界,而是人可能先亡于它創造的一切好事》等。書稿較為集中探討了現代人工智能的區分、本質、危險、可能的解決辦法等問題，具有前沿學術價值。

·11.3萬字

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超有趣的GPT：AI公子逆襲記

AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是如何擁有創造力的？圖像和文本生成如何做到以假亂真？什么是ChatGPT？人工智能的未來會怎樣？這些問題都會在這個有趣的故事中被一一解答。本書講述了AI公子為了在心愛的千金小姐的招親大會中獲勝而努力學習的幽默故事。本書討論了AI與人類學習的相似性，結合AI公子的學習過程講述ChatGPT核心技術的發展脈絡。本書適合對ChatGPT感興趣的人員閱讀。

·2.9萬字

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自然語言處理應用與實戰

本書系統介紹了自然語言處理及深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領域的相關知識。全書共15章，分為4個部分。第1部分是自然語言處理基礎，首先介紹自然語言處理的相關概念和基本技能，然后介紹詞向量技術和實現方法，最后介紹關鍵詞提取技術。第2部分是自然語言處理核心技術，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學習框架、FastText模型文本分類和基于深度學習的文本分類。第3部分是序列標注，介紹序列標注的具體應用，如HMM詞性標注和HMM命名實體識別等常見的自然語言處理應用場景。第4部分是預訓練模型，它在很大程度上促進了自然語言處理的發展，這部分內容關注預訓練模型的具體應用，如ALBERT的命名實體識別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。

·6萬字

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AI爆款文案：巧用AI大模型讓文案變現插上翅膀

本書通過對10款人工智能應用的介紹及調試，幫助讀者快速掌握人工智能輔助文案變現的方式。本書共10章，分別講解AI智能創作，AI爆款文案寫作工具，人工智能輔助泛流量文案、泛商業文案、私域文案創作，利用人工智能實現文案變現的底層邏輯，以及在今日頭條、百家號、小紅書、知乎等平臺及不同展示形式下進行文案創作的實戰案例等。

·12.2萬字

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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。

·14.8萬字

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TensorFlow 2.0神經網絡實踐

本書通過聚焦于開發基于神經網絡的解決方案來介紹機器學習，首先將從熟悉構建深度學習解決方案所需的概念和技術開始，然后介紹如何創建分類器、構建目標檢測和語義分割神經網絡、訓練生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速開發過程。學完本書之后，讀者將能夠使用TF2.0開發任何機器學習問題的解決方案，并能將它們部署到生產環境之中。

·12.5萬字

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AIGC提示詞美學定義

本書是關于AIGC（生成式人工智能）技術與作品美學定義方向的探索指南，旨在從美學定義的視角，為創作者提供審美要素、風格要素與應用方向要素的系統指導。在AIGC技術迅速發展的今天，本書強調技術僅是工具，真正的創新源于對美學的深刻理解和高水準的創意思考，我們旨在培養讀者形成優秀的美學定義能力，以指導AI生成更高水平、更具深度的優質作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發展歷程等內容，第二章至第八章分別從光、材質、藝術流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統展示了在使用AIGC技術生成畫面時，如何進行審美要素定義、風格要素定義和應用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術創作感興趣的設計師、藝術家和創意工作者閱讀。無論是希望提升個人創作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創新力和競爭力的專業人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發創作靈感，走出作品同質化的陷阱，為其在廣闊的藝術領域產出多樣的高質量作品指明方向。

·3.2萬字

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因果推斷與機器學習