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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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元學習：基礎與應用

本書介紹了元學習方法的發展歷史、起源、思想、近來流行的元學習方法，以及這些方法的組織思路、改進方案、相互繼承、如何應用。本書共11章，分為兩部分：元學習方法思想的介紹和元學習應用場景中模型的介紹。這些內容介紹了如何在元學習框架下融入強化學習、模仿學習、在線學習、無監督學習、遷移學習等，實現對實際應用中深度模型的改進，以適應復雜多變的實際任務。

·19.7萬字

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巧用ChatGPT進行數據分析與挖掘

這既是一本引導讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學習Python數據分析與挖掘方法的著作，又是一本指導讀者如何使用ChatGPT精準、高效地進行Python數據分析與挖掘實操的著作。從讀者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經驗的讀者學習Python數據分析的門檻，又為有經驗的Python數據分析師提供了大量實用的AI數據分析技巧，幫助他們快速轉型為具備AI能力的數據分析師。從核心內容的角度看，本書不僅講解了如何在數據預處理、數據清洗、數據可視化等基礎的數據分析環節使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預測分析等高級的數據建模環節使用AI工具。

·16.9萬字

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人工智能算法基礎

在人工智能時代下，本書將帶領讀者通過學習一些簡單的計算機數據結構和相關算法，來提高使用編程語言的能力，從而探索更加廣闊的編程世界。本書主要介紹了線性表、棧與隊列、遞歸、搜索和排序、樹、圖等常用的數據結構和算法的概念和最基本的應用。本書引入了各種各樣的生活知識來類比，并充分運用圖形語言來體現抽象內容，對數據結構所涉及的一些經典算法逐行分析、多算法比較。本書有趣易讀，算法講解細致深刻，是一本非常適合算法入門的讀物。本書可作為青少年的自學參考書，也可作為中學生學習人工智能所應用的算法的參考教材。

·5.6萬字

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深度學習應用與實戰

本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環神經網絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經網絡、注意力機制和Transformer的基本結構和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網絡及其應用，主要包括生成對抗網絡的基本概念及其模型的結構和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，并能提高其解決實際問題的能力。

·7.7萬字

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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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人工智能原理與實踐

人工智能的日益廣泛的應用和普及，而要深入理解人工智能，我們必須全面理解底層的各類機器學習算法基本原理并能駕馭人工智能各種應用。《人工智能原理與實踐》分為13章，前7章為原理篇。原理篇中，我們重點討論機器學習模型建模的全部流程，各類常用的機器學習算法原理，深度學習和強化學習原理，機器學習涉及的優化論原理，以及機器學習和自然語言處理技術。后面6章為實戰篇，我們重點討論信用卡場景中的客戶細分，保險行業中的生活事件時間序列預測，電商交易中欺詐客戶預測，信用卡和金融貸款場景中的風控預測，房價估值和預測，以及股市短期回報率預測等多個實際應用場景。《人工智能原理與實踐》理論知識覆蓋面廣而又保留了有價值的推導，特別適合在各個行業工作的數據科學從業者，在校學習的人工智能和數據科學專業學生，科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學者和愛好者。

·15.9萬字

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金融智能：AI如何為銀行、保險、證券業賦能

過去，金融業的運轉依賴于人工作業。在筆者的印象中，20世紀90年代的銀行柜臺和證券交易大廳總是擠滿了人——有來存工資的職員，有來收匯貨款的企業會計，有盯完大盤后去窗口排隊等待交易的股民……涉及錢的業務，手續總是繁多冗雜，填表蓋章按手印，常常一等就是大半天。客戶焦急，因為時間就是金錢；工作人員任務繁重，恨不得長出三頭六臂，學會分身之術。

·13萬字

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人工智能：改變未來的顛覆性技術

本書結合國內外人工智能的發展和zui新應用技術，在概述人工智能的定義及發展的基礎上，系統地講解了人工智能站上風口、人工智能給可穿戴設備插上翅膀、人工智能是智能家居的目標、人工智能決定機器人的未來、人工智能是“工業4.0”之魂、人工智能正在重塑人類的生產生活等內容。本書在寫作上力求保證科學性、先進性和可讀性，內容新穎、通俗易懂，適合從事發展規劃、金融投資、戰略研究、企業管理等領域的人員及對人工智能有興趣的讀者閱讀。

·17.7萬字

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人工智能導論

本書主要講述人工智能的基礎知識與基礎理論，并通過大量的人工智能應用幫助讀者快速了解人工智能相關技術。本書共10章，分別為人工智能概述、人工智能基礎知識、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、人工智能技術應用場景、智能機器人和人工智能的挑戰與未來。本書內容豐富，講解細致，注重技術發展變化。本書既可作為高校大數據專業、云計算專業、人工智能技術專業、信息管理專業、計算機網絡專業的教材，又可作為人工智能與大數據愛好者的參考書。

·16.8萬字

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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。

·11.4萬字

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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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統計學習必學的十個問題：理論與實踐

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理論和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設分布的非參數模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨立同分布假設的時間序列算法。

·6.7萬字

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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。基礎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。

·5.9萬字

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移動機器人原理與設計（原書第2版）

本書介紹設計移動機器人的不同工具和方法，主要內容包括三維建模、反饋線性化、無模型控制、導引、實時定位、辨識、卡爾曼濾波器和貝葉斯濾波器等，涵蓋執行器、傳感器、導航和控制理論等方面。相比上一版，本版新增了貝葉斯濾波器的內容，在線性和高斯情況下，貝葉斯濾波等價于卡爾曼濾波，了解貝葉斯濾波有助于讀者更好地學習卡爾曼濾波。

·10萬字

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Python+ChatGPT辦公自動化實戰

本書對Python在職場辦公領域的應用進行了系統梳理與介紹。全書共12章，第1～6章主要圍繞與Python辦公自動化相關的基礎知識展開；第7～12章包括走進ChatGPT，文件操作自動化，Word、PPT辦公自動化，Excel辦公自動化，PDF文檔操作自動化和郵件發送，數據分析與可視化等內容。本書提供了豐富的案例，并配有相關資源，以增強讀者的實戰能力。本書內容易學易懂，適合追求高效工作、對辦公自動化感興趣的產品經理、運營人員等職場人士閱讀。

·11.9萬字

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Python3智能數據分析快速入門

本書作者從實踐出發，總結了智能數據分析常用的方法，深入淺出地介紹了智能數據分析編程過程中的相關知識。書中涵蓋Python環境搭建、Python基礎語法、控制語句、函數、面向對象編程、數值計算、數據處理、繪圖、模型構建等內容，還配套提供了程序代碼及數據。此外，每章的最后均提供課后習題，幫助讀者快速掌握Python的使用方法。

·11.5萬字

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人工智能核心：神經網絡（青少科普版）

本書主要講解了圖像和文本在計算機中的表達和計算方法、神經網絡的基本原理，并以圈叉棋為例講解了計算機在圖像分類問題上挑戰人類的卷積神經網絡技術，以單詞拼寫為例講解了處理文本和語音的循環神經網絡技術。讀者只需要具備基礎的加減乘除計算能力，就可以不借助計算機而掌握書中的所有技術和原理，并嘗試實現書中的所有實例。可以說，這本書的真正目的是實現作者的期望：人人都會人工智能！

·3.4萬字

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AI提示工程實戰：從零開始利用提示工程學習應用大語言模型

本書介紹提示工程的基本概念和實踐，旨在幫助讀者了解如何構建高質量的提示內容。內容包括：認識大語言模型、ChatGPT應用體驗、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI庫、提示工程、提示類型、基于提示工程應用Python數據分析等。

·14萬字

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大圣陪你學AI：人工智能從入門到實驗（上冊）

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。

·2.4萬字

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