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機器學習入門：數(shù)學原理解析及算法實踐
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機器學習入門：數(shù)學原理解析及算法實踐

本書面向初學者，介紹了機器學習的基本方法，循序漸進的闡述了其中的數(shù)學原理，讓讀者能夠知其然，然后知其所以然。書中結(jié)合應(yīng)用場景，列舉了大量編程實例幫助讀者開展動手實踐，理論與實踐相輔相成，對算法原理產(chǎn)生更加直觀和感性的認識。作者希望能夠通過本書幫助讀者揭開人工智能領(lǐng)域的神秘面紗，走進人工智能和機器學習的大門，了解其中的奧秘，甚至成為該領(lǐng)域的學習者、研究者和實踐者。

董政 ·人工智能 ·10.1萬字

智能制造時代的研發(fā)智慧：知識工程2.0
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智能制造時代的研發(fā)智慧：知識工程2.0

本書的副書名指出知識工程2.0是智能制造時代的研發(fā)智慧，書中的討論對象和舉例均以研發(fā)企業(yè)或研發(fā)過程為背景。但這只是因為研發(fā)過程是知識最密集、產(chǎn)出最豐富和應(yīng)用最深入的過程，并不代表本書所提的方法不適用于非研發(fā)型企業(yè)。非研發(fā)型企業(yè)或非研發(fā)過程的知識工程方法是本書所提方法的子集，大部分方法進行適應(yīng)性改造，即可適用于這些企業(yè)或過程。

田鋒 ·人工智能 ·13.9萬字

云計算：在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用
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云計算：在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用

本書首先在分析國內(nèi)外智能交通系統(tǒng)建設(shè)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了智慧交通云的概念，并對智慧交通云做了簡要介紹，深入講解了云計算的關(guān)鍵技術(shù)、智慧交通云的總體框架、智慧交通云的建設(shè)內(nèi)容；然后就智慧交通云的關(guān)鍵技術(shù)，如基于云計算的交通信息采集與處理、基于云計算的交通控制、基于云計算的交通誘導、基于云計算的交通控制與誘導協(xié)同等進行了詳細的論述，最后探討了智慧交通云系統(tǒng)設(shè)計的相關(guān)問題。本書可供道路交通管理部門、建設(shè)部門、科研機構(gòu)和生產(chǎn)廠家等參考，也可作為交通類、計算機類相關(guān)專業(yè)本科生、研究生的參考資料。

梅朵 鄭黎黎 楊慶芳 ·人工智能 ·9.9萬字

ROS機器人開發(fā)實踐
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ROS機器人開發(fā)實踐

本書以《ROS探索總結(jié)》系列博文為基礎(chǔ)，重新整理了ROS相關(guān)基礎(chǔ)要點，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設(shè)計原理；在此基礎(chǔ)上，本書以實踐為重心，講解大量機器視覺、機器語音、機械臂控制、SLAM和導航、機器學習等多方面ROS應(yīng)用的實現(xiàn)原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內(nèi)容，幫助讀者在實現(xiàn)ROS基礎(chǔ)功能的同時深入理解基于ROS的機器人開發(fā)，將書中的內(nèi)容用于實踐。

胡春旭 ·人工智能 ·17萬字

用Python動手學機器學習
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用Python動手學機器學習

本書是面向機器學習新手的入門書，從學習環(huán)境的搭建開始，圖文并茂地介紹了學習機器學習所需的Python知識和數(shù)學知識，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合數(shù)學式、示例程序、插圖等，抽絲剝繭般地對有監(jiān)督學習中的回歸與分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習的算法與應(yīng)用、手寫數(shù)字識別、無監(jiān)督學習的算法等進行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細的數(shù)學式推導過程，大大降低了機器學習的學習門檻，即使沒有學過Python、數(shù)學基礎(chǔ)不太好，也可以看懂。

(日)伊藤真 ·人工智能 ·9.1萬字

玩賺ChatGPT：人人都能用的工作好幫手
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玩賺ChatGPT：人人都能用的工作好幫手

本書以工作場景和具體任務(wù)來驅(qū)動，包括53個場景展示、85項任務(wù)模擬、237次提問示范，讓完全不懂技術(shù)的小白，也能成為ChatGPT工具使用方面的行家。本書通過詳細講解具體任務(wù)的提問與追問方法，讓ChatGPT成為每個人的工作好幫手，幫助人們提升工作效能，打造超能個體與超能團隊。

唐振偉編著 ·人工智能 ·13.8萬字

機器學習中的加速一階優(yōu)化算法
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機器學習中的加速一階優(yōu)化算法

機器學習是關(guān)于從數(shù)據(jù)中建立預測或描述模型，以提升機器解決問題能力的學科。在建立模型后，需要采用適當?shù)膬?yōu)化算法來求解模型的參數(shù)，因此優(yōu)化算法是機器學習的重要組成部分。但是傳統(tǒng)的優(yōu)化算法并不完全適用于機器學習，因為通常來說機器學習模型的參數(shù)維度很高或涉及的樣本數(shù)巨大，這使得一階優(yōu)化算法在機器學習中占據(jù)主流地位。本書概述了機器學習中加速一階優(yōu)化算法的新進展。書中介紹了各種情形下的加速一階優(yōu)化算法，包括確定性和隨機性的算法、同步和異步的算法，以求解帶約束的問題和無約束的問題、凸問題和非凸問題，對算法思想進行了深入的解讀，并對其收斂速度提供了詳細的證明。本書面向的讀者對象是機器學習和優(yōu)化領(lǐng)域的研究人員，包括人工智能、信號處理及應(yīng)用數(shù)學特別是計算數(shù)學專業(yè)高年級本科生、研究生，以及從事人工智能、信號處理領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)的工程師。

林宙辰 李歡 方聰 ·人工智能 ·6.9萬字

TensorFlow機器學習
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TensorFlow機器學習

TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領(lǐng)域研究和應(yīng)用的熱門對象。本書主要介紹如何通過TensorFlow來構(gòu)建真實世界的機器學習系統(tǒng)，旨在讓讀者學以致用，能盡快地上手項目。本書的特色是通過實例來向讀者介紹TensorFlow的經(jīng)典知識。本書共有12章，包含手寫識別器、貓狗分類器、翻譯器、文本含義查找、金融中的機器學習、醫(yī)療應(yīng)用等多個實例，完整地向讀者展示了實現(xiàn)機器學習應(yīng)用的全流程。本書適合想要學習、了解TensorFlow和機器學習的讀者閱讀。如果讀者知道基本的機器學習概念，并對Python語言有一定的了解，那么能夠更加輕松地閱讀本書。

(越)全華 (巴基)沙姆斯·烏爾·阿齊姆 (美)西福·艾哈邁德 ·人工智能 ·7萬字

DeepSeek使用秘笈：從入門到精通的100個實用技巧
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DeepSeek使用秘笈：從入門到精通的100個實用技巧

本書以“從入門到精通”為邏輯主線，從基礎(chǔ)操作指南到提示詞深度優(yōu)化，系統(tǒng)拆解DeepSeek的核心能力。書中給出的100個DeepSeek實用技巧，既講究由淺入深，又講究實戰(zhàn)落地，從0到1教你如何讓DeepSeek幫你提高效率：針對辦公、創(chuàng)作、營銷等高頻場景，提煉文檔處理、工具應(yīng)用等實戰(zhàn)技巧；聚焦金融、教育、交通等七大行業(yè)，解析AI技術(shù)落地場景與解決方案；同時介紹了本地部署、智能體開發(fā)等應(yīng)用指南，通過場景化案例幫助讀者將技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)力。

王吉斌 祝麗麗 吳佳瑩等 ·人工智能 ·12.7萬字

增強型分析：AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)決策與案例實踐
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增強型分析：AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)決策與案例實踐

增強型分析是數(shù)據(jù)科學的未來，本書講解了如何通過前沿的大數(shù)據(jù)技術(shù)和AI技術(shù)實現(xiàn)智能的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策，即增強型分析。本書的三位作者是來自德勤、前華為和前IBM的資深數(shù)據(jù)科學家，在大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域至少都有10年以上的工作經(jīng)驗，他們將各自多年來在“構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型，解決實際業(yè)務(wù)問題”方面積累的經(jīng)驗全部總結(jié)在了這本書中。全書的內(nèi)容由兩條主線貫穿：技術(shù)主線：一方面講解了預測模型、序列分析、預測分析、Prescriptive分析等前沿數(shù)據(jù)處理技術(shù)，一方面講解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技術(shù)如何為數(shù)據(jù)分析賦能。業(yè)務(wù)主線：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大時代背景下，如何通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)智慧營銷、智慧風險管控，實現(xiàn)由初級的“主動營銷”到“被動營銷”，再到“全渠道協(xié)同營銷”等營銷手段的升級應(yīng)用。本書的重點聚焦在本質(zhì)內(nèi)容上，即數(shù)據(jù)處理、算法及模型、“模型洞見到業(yè)務(wù)決策”的分析等。

彭鴻濤 張宗耀 聶磊 ·人工智能 ·11.9萬字

機器學習與學習資源適配
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機器學習與學習資源適配

本書針對學習者在選擇合適的學習資源時所面臨的學習資源問題，利用深度學習技術(shù)分別對學習者模型、學習者的反饋信息、學習者的社交關(guān)系和學習資源的知識圖譜等方面的內(nèi)容進行建模研究。本書采用定量與定性的研究方式評估了所提出的學習資源適配模型，并實現(xiàn)和開發(fā)了學習資源適配服務(wù)平臺，從理論和實證研究相結(jié)合的角度對學習資源適配技術(shù)進行了系統(tǒng)性的研究。本書圖文并茂，既有詳細的模型算法圖，又有嚴謹?shù)墓酵茖Ш蛯嶒烌炞C，所構(gòu)建的模型能夠有效的提高學習資源適配的準確率，使學習者在進行在線學習過程中，獲得更加個性化的學習體驗，以此提高學習者的學習體驗和學習效率，具有一定的理論研究價值和較高應(yīng)用可行性。

劉海等編著 ·人工智能 ·11.2萬字

智能簡史：從大爆炸到元宇宙
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智能簡史：從大爆炸到元宇宙

本書系統(tǒng)講述智能現(xiàn)象的簡要歷史。全書共分為10章。第1章介紹本書的寫作背景、對智能的不同定義、圍繞智能現(xiàn)象的問題、本書對智能現(xiàn)象的新假說；第2章介紹宇宙從無到有的過程、不安分的宇宙、改變以穩(wěn)定宇宙；第3章介紹物理學中的智能現(xiàn)象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原則、量子隱形傳態(tài)；第4章介紹化學的簡要發(fā)展歷程、耗散結(jié)構(gòu)、熵增等產(chǎn)生；第5章介紹生物學中的智能現(xiàn)象、生命的定義、生命為什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、動物中的智能；第6章介紹大腦中的新皮質(zhì)結(jié)構(gòu)、人類特殊的思維方式、關(guān)于大腦的理論、信息過載與信息繭房；第7章介紹1950年以前的智能機器、人工智能的誕生、符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義、學派之爭與統(tǒng)一、通用人工智能、智能的本質(zhì)和智能科學；第8章回顧人類科技歷史中涉及的幾個重要因素，介紹促進宇宙穩(wěn)定的技術(shù)發(fā)明、物質(zhì)網(wǎng)聯(lián)、能源網(wǎng)聯(lián)、信息網(wǎng)聯(lián)、獲取智能、基于智能網(wǎng)聯(lián)的自動駕駛、基于智能網(wǎng)聯(lián)的集體強化學習、對智能的數(shù)學建模；第9章介紹元宇宙的背景、元宇宙的概念與特征、元宇宙涉及的主要技術(shù)、元宇宙的演進；第10章給出了本書的總結(jié)與未來展望。本書是科普讀物，也可以作為人工智能學習、研究、開發(fā)的參考用書。

(加)于非 ·人工智能 ·6.9萬字

人人都離不開的算法：圖解算法應(yīng)用
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人人都離不開的算法：圖解算法應(yīng)用

你是否發(fā)現(xiàn)，購物、短視頻、資訊等平臺背后的智能推薦算法，不斷分析著你的購物偏好和瀏覽習慣；價格算法時刻計算調(diào)整著你能購買到的商品價位；導航算法、網(wǎng)約車平臺算法和無人駕駛汽車算法等等，時刻影響著我們的出行……無論是否愿意，我們的生活已被算法包圍。為了幫助大家全面認知我們當前所身處的世界，消弭技術(shù)發(fā)展過快帶來的困擾與隱憂，《人人都離不開的算法——圖解算法應(yīng)用》一方面從人工智能算法的五大核心應(yīng)用領(lǐng)域—公共、商業(yè)、醫(yī)療、工業(yè)、金融的典型場景出發(fā)，以通俗化、故事化和漫畫化的具體事例，深入解讀算法是如何在各行各業(yè)具體發(fā)揮作用和對日常生活的影響；另一方面，將從算法的責任監(jiān)管和立法治理等角度，闡述算法開發(fā)與應(yīng)用者們應(yīng)該如何守好倫理底線，讓科技向善而行。《人人都離不開的算法——圖解算法應(yīng)用》脈絡(luò)清晰，圖文并茂，無論你是工作中會接觸到算法應(yīng)用的從業(yè)人員，還是對算法應(yīng)用感到好奇的小白，本書都有助于你打開視野，看到算法在實際應(yīng)用中的波瀾壯闊。

許正軍等編著 ·人工智能 ·5.4萬字

解構(gòu)ChatGPT
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解構(gòu)ChatGPT

ChatGPT的誕生與迭代，昭示著AIGC領(lǐng)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?nèi)祟惻c計算機的交互方式。因此，大眾對于ChatGPT類產(chǎn)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(yè)術(shù)語和復雜的數(shù)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(shù)變遷、應(yīng)用變革與挑戰(zhàn)變局，圖文并茂地介紹ChatGPT的動態(tài)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用、價值、監(jiān)管等相關(guān)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(fā)展歷程、產(chǎn)業(yè)布局與行業(yè)應(yīng)用；以通俗易懂的語言解釋ChatGPT的基本原理、模型架構(gòu)與應(yīng)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(tài)、對ChatGPT類產(chǎn)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(yīng)用提供參考。

何靜 向安玲編著 ·人工智能 ·14.4萬字

語音優(yōu)先：智能語音技術(shù)驅(qū)動的交互界面設(shè)計與語音機器人設(shè)計
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語音優(yōu)先：智能語音技術(shù)驅(qū)動的交互界面設(shè)計與語音機器人設(shè)計

本書涵蓋了語音應(yīng)用程序的各個方面,不僅深入淺出地討論了對話技術(shù)，還手把手告訴我們智能語音交互設(shè)計的各種細節(jié)，充滿了有用的技巧和實踐,是一本語音用戶界面（VUI）設(shè)計指南和實戰(zhàn)手冊。

(美)艾哈邁德·布齊德等 ·人工智能 ·9.6萬字

精通ROS機器人編程（原書第3版）
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精通ROS機器人編程（原書第3版）

本書提供了實用且易于理解的示例，對ROS機器人編程的高級概念進行了全面的介紹。本書首先介紹用ROS進行機器人編程所需的基本概念和ROS框架，討論了如何用運動規(guī)劃庫和ROS導航棧對機器人進行仿真和交互，還討論了ROS插件、控制器和節(jié)點、各種ROS接口（如何把I/O開發(fā)板、傳感器和執(zhí)行器等與ROS連接起來），以及如何用ROS和ROS-Industrial對復雜機器人進行仿真。最后，本書介紹了ROS的故障排除和最佳實踐。

(印)郎坦·約瑟夫等 ·人工智能 ·15.5萬字

Prompt魔法：提示詞工程與ChatGPT行業(yè)應(yīng)用
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Prompt魔法：提示詞工程與ChatGPT行業(yè)應(yīng)用

這是一本能指引我們每個人贏在AI時代的著作，它將教會我們在各種場景中熟練使用ChatGPT等AI工具和編寫提示詞，大幅提升我們的工作效率，讓我們實現(xiàn)AI普惠，成為AI高手。本書的幾位作者都是AI領(lǐng)域的技術(shù)專家和應(yīng)用布道者，本書是他們豐富實踐經(jīng)驗的總結(jié)。閱讀本書，你將獲得以下知識和技能：認識AICC將給社會和個體帶來的深刻影響及其背后的本質(zhì)，包括AIGC如何引發(fā)生產(chǎn)效率革命、如何重新定義腦力勞動、如何調(diào)整社會分工、如何重新分配社會價值等；ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、StableDiffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和選型；提示詞（Prompt）編寫的入門指南、基本原則、黃金公式和進階技巧；AIGC輔助文案寫作、文稿翻譯、數(shù)據(jù)分析、郵件撰寫、PPT制作、工作總結(jié)、知識整理、圖片生成等；程序設(shè)計、藝術(shù)設(shè)計、游戲開發(fā)與設(shè)計、自媒體、市場營銷、產(chǎn)品和運營、金融、教育、科研、咨詢、學習等10余個行業(yè)和領(lǐng)域的AIGC應(yīng)用場景和提示詞寫作技巧；用好AI工具，成為AI時代的超級個體。全書有200余個案例，200余個提示詞模版，人人一看就懂，一學就會。

丁博生 張似衡等 ·人工智能 ·14.8萬字

自然語言處理技術(shù)：文本信息抽取及應(yīng)用研究
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自然語言處理技術(shù)：文本信息抽取及應(yīng)用研究

信息抽取的目的是從海量互聯(lián)網(wǎng)文本信息中抽取結(jié)構(gòu)化知識，是知識圖譜自動化構(gòu)建、更新的基礎(chǔ)，為信息檢索、推薦系統(tǒng)、智能問答等諸多研究領(lǐng)域提供底層知識推理支撐并取得了重大突破，是推動人工智能技術(shù)由感知走向認知的關(guān)鍵要素，具有重要的研究意義和實用價值。本書梳理了命名實體識別、關(guān)系抽取、事件抽取等相關(guān)研究方向的知識資源、基礎(chǔ)理論和實踐應(yīng)用，詳細介紹了實體關(guān)系聯(lián)合抽取、弱監(jiān)督關(guān)系抽取、基于遷移學習的關(guān)系抽取、多實例聯(lián)合事件抽取、基于因變量的事件模板推導等前沿理論研究，并以領(lǐng)域知識圖譜、事理圖譜等為例，詳細介紹了信息抽取在圖譜構(gòu)建中的應(yīng)用。最后本書對信息抽取進行了總結(jié)和未來研究方向展望。

黃河燕等編著 ·人工智能 ·18萬字

人工智能簡史（第2版）
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人工智能簡史（第2版）

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進行了全面回顧和深度點評。第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關(guān)系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業(yè)性、思想性和趣味性，既適合缺少專業(yè)背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學習的指導。

尼克 ·人工智能 ·18.3萬字

基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
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基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的智能信息處理技術(shù)，它們都能模擬人的智能行為，解決不確定、非線性、復雜的控制與分類問題，具有非常廣闊的應(yīng)用前景。本書以fuzzyTECH和MATLAB軟件平臺對模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行了綜合講解并介紹了它們的應(yīng)用，以使讀者更全面地了解模糊與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的最新研究成果。

周潤景 張麗娜 ·人工智能 ·16.1萬字

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