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企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕:深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)+Alluxio解密
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《企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕:深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)+Alluxio解密》分為盤古人工智能框架開發(fā)專題篇、機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)篇、分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇,分別對人工智能開發(fā)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)案例及Alluxio系統(tǒng)進(jìn)行透徹解析。盤古人工智能框架開發(fā)專題篇,通過代碼講解多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計算及可視化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和特征歸一化等內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)篇,選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最具代表性的經(jīng)典案例,透徹講解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理、簡單線性回歸、多元線性回歸、多項式回歸、支持向量回歸、決策樹回歸、隨機(jī)森林回歸等回歸算法,邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹分類、隨機(jī)森林分類等分類算法、k均值聚類、層次聚類等聚類算法,以及關(guān)聯(lián)分析算法,并對回歸模型、分類模型進(jìn)行性能評估。分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇,詳細(xì)講解Alluxio架構(gòu)、部署、底層存儲及計算應(yīng)用、基本用法、運行維護(hù)等內(nèi)容。

王家林 段智華編著 ·人工智能 ·19.9萬字

AI落地:讓人工智能為你所用
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面對人工智能(AI)這一技術(shù)名詞和概念,你是否以為它門檻高、特復(fù)雜、難以落地?面對人工智能產(chǎn)品爆發(fā)式涌現(xiàn),你是否擔(dān)心它會奪走你的工作,進(jìn)而產(chǎn)生恐慌和憂慮?面對日常見到的“人工智障”工具,你是否對人工智能產(chǎn)生過質(zhì)疑?進(jìn)入人工智能時代,你能夠做什么?需要掌握哪些技能?如何讓技術(shù)為自己服務(wù)?本書結(jié)合人工智能落地的方法和案例,采用通俗易懂的語言,為你揭開人工智能的面紗,教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場景,以及評價其價值的方法,助你實現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。書中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對比,以便讓你了解技術(shù),還總結(jié)了人工智能落地的步驟和評估方法來幫助讀者找到人工智能落地潛在的機(jī)會,使讀者能夠在閱讀完本書內(nèi)容后,對于人工智能的應(yīng)用場景及如何實際操作成功落地部署有一定的了解。此外,閱讀本書,讀者還可以了解目前人工智能技術(shù)的局限及后續(xù)的技術(shù)發(fā)展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產(chǎn)品設(shè)計和運營的人員、與人工智能相關(guān)的技術(shù)人員、想認(rèn)識和充分了解人工智能發(fā)展的人員閱讀。關(guān)注作者公眾號:AI落地方法論,獲得課程、AI體驗工具。

王海屹 ·人工智能 ·14.3萬字

生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南(第2版)
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生成對抗網(wǎng)絡(luò)毫無疑問是當(dāng)今熱門的人工智能技術(shù)之一,曾被美國《麻省理工科技評論》評選為“全球十大突破性技術(shù)”。《生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南》是一本結(jié)合基礎(chǔ)理論與工程實踐的入門型書籍,深入淺出地講解了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的各類模型以及技術(shù)發(fā)展。本書面向機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)人員、在校相關(guān)專業(yè)學(xué)生以及具備一定基礎(chǔ)的人工智能領(lǐng)域愛好者。通過本書的學(xué)習(xí),能夠了解生成對抗網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理,并通過書中的代碼實例深入技術(shù)細(xì)節(jié)。本書共分12個章節(jié),其中前半部分分別介紹了目前研究領(lǐng)域已經(jīng)較為成熟的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,比如DCGAN、WGAN等等,以及大量不同結(jié)構(gòu)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)變種。本書后半部分介紹了文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成、離散數(shù)據(jù)的生成以及當(dāng)前前沿的高質(zhì)量生成技術(shù),結(jié)尾總結(jié)了目前生成對抗網(wǎng)絡(luò)在行業(yè)應(yīng)用中的研究與發(fā)展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上新技術(shù)的前沿,成為人工智能時代的先行者。

史丹青編著 ·人工智能 ·10萬字

AIGC提示詞美學(xué)定義
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本書是關(guān)于AIGC(生成式人工智能)技術(shù)與作品美學(xué)定義方向的探索指南,旨在從美學(xué)定義的視角,為創(chuàng)作者提供審美要素、風(fēng)格要素與應(yīng)用方向要素的系統(tǒng)指導(dǎo)。在AIGC技術(shù)迅速發(fā)展的今天,本書強(qiáng)調(diào)技術(shù)僅是工具,真正的創(chuàng)新源于對美學(xué)的深刻理解和高水準(zhǔn)的創(chuàng)意思考,我們旨在培養(yǎng)讀者形成優(yōu)秀的美學(xué)定義能力,以指導(dǎo)AI生成更高水平、更具深度的優(yōu)質(zhì)作品。本書共8章,第一章簡要介紹了AIGC的定義和發(fā)展歷程等內(nèi)容,第二章至第八章分別從光、材質(zhì)、藝術(shù)流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面,向讀者系統(tǒng)展示了在使用AIGC技術(shù)生成畫面時,如何進(jìn)行審美要素定義、風(fēng)格要素定義和應(yīng)用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術(shù)創(chuàng)作感興趣的設(shè)計師、藝術(shù)家和創(chuàng)意工作者閱讀。無論是希望提升個人創(chuàng)作的深度和廣度,還是渴望在AIGC時代保持創(chuàng)新力和競爭力的專業(yè)人士,都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發(fā)創(chuàng)作靈感,走出作品同質(zhì)化的陷阱,為其在廣闊的藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)出多樣的高質(zhì)量作品指明方向。

傅炯 ·人工智能 ·3.2萬字

Unity人工智能實戰(zhàn)(原書第2版)
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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(fā)的轉(zhuǎn)向行為(steeringbehavior)原則,是絕大多數(shù)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(chǔ)。第2章涵蓋了用于導(dǎo)航復(fù)雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結(jié)構(gòu)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(shù),這些技術(shù)能夠靈活地適應(yīng)不同類型的游戲,并且足夠健壯地讓我們構(gòu)建模塊化的決策制定系統(tǒng)。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內(nèi)部原理,解釋如何掌握NavMesh的強(qiáng)大之處,以及實時優(yōu)化。第5章涉及幾篇不同的教程,把不同的agent協(xié)調(diào)成一個整體,比如基于圖表(如路徑點和勢力圖)制定戰(zhàn)術(shù)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(xué)習(xí)如何使用已知的工具來創(chuàng)建這些模擬器:碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發(fā)棋類游戲的一個算法家族,以及創(chuàng)建AI的基于回合的游戲技術(shù)。第8章探索機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,該章是我們學(xué)習(xí)并將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內(nèi)容生成來實現(xiàn)游戲可重玩性的幾種不同技術(shù)。該章是生成不同類型的內(nèi)容的指南。第10章介紹一些新技術(shù),以及使用前幾章中學(xué)過的算法創(chuàng)建不完全符合特定類別的新行為。

(智利)豪爾赫·帕拉西奧斯 ·人工智能 ·5.1萬字

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