为什么不朽情缘这么难打出血

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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AI落地：讓人工智能為你所用

面對人工智能（AI）這一技術名詞和概念，你是否以為它門檻高、特復雜、難以落地？面對人工智能產品爆發式涌現，你是否擔心它會奪走你的工作，進而產生恐慌和憂慮？面對日常見到的“人工智障”工具，你是否對人工智能產生過質疑？進入人工智能時代，你能夠做什么？需要掌握哪些技能？如何讓技術為自己服務？本書結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，助你實現降本增效的目標。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，還總結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會，使讀者能夠在閱讀完本書內容后，對于人工智能的應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的局限及后續的技術發展方向。本書適合正在或希望從事人工智能產品設計和運營的人員、與人工智能相關的技術人員、想認識和充分了解人工智能發展的人員閱讀。關注作者公眾號：AI落地方法論，獲得課程、AI體驗工具。

·14.3萬字

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知識系統與知識圖譜

本書主要介紹知識系統、知識服務、知識管理及知識工程的相關內容，共三個部分。第一部分主要介紹知識系統與知識服務，這部分從知識的定義出發，闡述知識服務的產生及與知識系統的關系，并詳細介紹了四種典型的知識系統，著重介紹其發展歷史、種類特征和體系框架等。第二部分主要介紹知識管理與知識工程，這部分內容圍繞知識管理展開，涵蓋知識管理的產生與發展、關鍵技術、系統類型及常用的知識管理平臺等。第三部分重點分析當前知識系統中的重點、難點和關鍵技術，并且詳細介紹作者科研團隊在知識鑒別、知識分析、知識導航、專家推薦及知識云等方面的最新研究成果。與此同時，本書還介紹作者科研團隊提出的創新算法在知識系統中的應用，并以原型系統的形式予以展示。

·13.8萬字

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巧用ChatGPT快速提高職場晉升力

本書共分為10章，從ChatGPT的基本知識、技術原理和應用場景出發，探討了如何運用ChatGPT提升職場競爭力。

·11.4萬字

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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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機器學習與Python實踐

機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域.本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機器學習的基礎知識；第2部分（第4～10章）討論一些經典而常用的機器學習方法（決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3部分（第11～16章）為進階知識，內容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監督學習、概率圖模型、規則學習以及強化學習等.每章都附有習題并介紹了相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。本書可作為高等院校計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

·11.9萬字

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大數據智能核心技術入門：從大數據到人工智能

本書跟從大數據和人工智能應用的融合之路，通過分析和解讀整個數據驅動智能核心技術，希望能給讀者提供一個大數據智能核心技術體系的入門學習和應用參考指南。本書前半部分內容重在核心技術解讀：包括大數據智能的概論、大數據智能核心技術體系的多維解讀、深度學習關鍵技術要點的分析，大數據智能應用三段論和敏捷大數據方法論的提出等內容。后半部分內容重在應用實踐的探討，深入分析了當前大數據智能獨角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產品和技術，并從個人學習到工程實踐，從企業應用到政府治理，從業務理解到技術選型等多個層面，逐一解讀大數據智能技術在學習、應用過程中面臨的關鍵問題、陷阱，并給出參考意見。本書通過核心技術解讀幫助讀者學習、理解、應用大數據智能，具有重要的參考價值。本書適合的讀者包括關注大數據和人工智能相關技術領域的在校學生、個人學習者和研發工程師、技術主管、企業高管、政府管理人員等。

·13.9萬字

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知識圖譜從0到1：原理與Python實戰

本書旨在幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念。通過清晰的解釋和實例，讀者將深入了解知識圖譜的構建、表示、推理等關鍵知識點。此外，本書通過提供代碼實戰，引導讀者親自動手構建知識圖譜，并應用各種技術和工具進行實踐。這種實踐性的講解方法可幫助讀者更深入地理解知識圖譜的實際應用。本書的目標是幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念，并通過代碼實戰構建知識圖譜。同時，本書也提供了關于大語言模型與知識圖譜相結合的內容，讓讀者進一步探索這兩個領域的交叉點。本書內容對于人工智能基礎研究有一定的參考意義，既適合專業人士了解知識圖譜、深度學習和人工智能的前沿熱點，也適合對人工智能感興趣的讀者閱讀，同時本書也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

·9.6萬字

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計算機視覺的對象級場景理解及其應用

本書圍繞圖像場景內容理解這個核心，從圖像場景的語義理解、圖像空間的幾何理解、對象級場景解析三個方面進行詳細闡述。從章節結構來說，第1章緒論部分概述了圖像場景內容理解的背景與意義以及發展歷程；第2章、第3章的內容分別對應場景語義和場景幾何的理解，是從場景級圖像內容理解入手；在第4章轉入對象級圖像內容理解；第5章概述了對象級場景理解在人工智能中的應用。本書適合人工智能、智能車輛、視覺處理等領域的專業技術人員閱讀使用。

·9.7萬字

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基于人工智能的自主磨拋系統

本書主要論述了基于人工智能的自主磨拋系統構建的一般性方法、流程及核心技術，主要從三部分進行論述：第一部分，介紹磨削拋光及工業機器人的背景知識，并對基礎理論進行了概述；第二部分論述了基于人工智能的自主磨拋系統的整體構建過程，從系統的構建方案及軟硬件組成開始，依次討論了磨拋系統的核心技術，包括控制策略、軌跡規劃和機器視覺系統，著重介紹了基于自主控制的智能算法，并對整體系統的輔助部分進行了簡要介紹；第三部分則給出了智能自主磨拋系統在工業實踐中的應用案例。

·14.2萬字

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人工智能訓練師基礎（上冊）

本書基于《人工智能訓練師國家職業技能標準（2021年版）》，對“人工智能訓練師”這一新興職業給予了清晰的描述。全書從人工智能的相關技術入手，介紹了人工智能領域的發展歷程和相關知識，重點講述了人工智能訓練師的職業技能鑒定要求和各等級從業人員工作要求，講述了人工智能訓練師相關的工作內容及流程方法，包括數據采集和處理、數據標注、智能系統運維、業務分析、智能訓練、智能系統設計、培訓與指導等方面，對人工智能訓練相關工作做了系統的描述和指導。本書可以幫助新入行的人員較快熟悉行業知識和崗位技能，幫助已入行的人員明晰自身的崗位能力定位和職業發展方向。

·16.2萬字

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生成對抗網絡入門指南（第2版）

生成對抗網絡毫無疑問是當今熱門的人工智能技術之一，曾被美國《麻省理工科技評論》評選為“全球十大突破性技術”。《生成對抗網絡入門指南》是一本結合基礎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絡的各類模型以及技術發展。本書面向機器學習從業人員、在校相關專業學生以及具備一定基礎的人工智能領域愛好者。通過本書的學習，能夠了解生成對抗網絡的技術原理，并通過書中的代碼實例深入技術細節。本書共分12個章節，其中前半部分分別介紹了目前研究領域已經較為成熟的生成對抗網絡模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結構的生成對抗網絡變種。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、離散數據的生成以及當前前沿的高質量生成技術，結尾總結了目前生成對抗網絡在行業應用中的研究與發展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上新技術的前沿，成為人工智能時代的先行者。

·10萬字

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深度學習入門與實踐

大約在一百年前，電氣化改變了交通運輸行業、制造業、醫療行業、通信行業，如今AI帶來了同樣巨大的改變。AI的各個分支中發展最為迅速的方向之一就是深度學習。本書主要涉及以下內容：第1部分是神經網絡的基礎，學習如何建立神經網絡，以及如何在數據上面訓練它們。第2部分進行深度學習方面的實踐，學習如何構建神經網絡與超參數調試、正則化以及一些高級優化算法。第3部分學習卷積神經網絡(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些經典模型。它經常被用于圖像領域，此外目標檢測、風格遷移等應用也將涉及。最后在第4部分學習序列模型，以及如何將它們應用于自然語言處理等任務。序列模型講到的算法有循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、注意力機制。

·15.2萬字

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生成式人工智能

ChatGPT一經問世，在全球范圍內引起巨大轟動，GPT-4接入未來辦公軟件更是讓人震驚，而且技術正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以這些技術為代表的生成式人工智能（AIGC）是否為新一輪的技術革命？它到底能做什么，具有哪些優勢和場景應用趨勢？面對新技術，未來商業的機會在哪里，對我們個人又有著什么樣的影響？……這些問題對于我們理解當下，面向未來都十分重要。本書基于作者的專業背景和長期實踐，系統介紹生成式人工智能的內在邏輯與應用，并將其與產業發展，理論和實際相結合，幫助讀者從本源了解生成式人工智能，結合未來趨勢和發展為讀者指明方向。

·10.8萬字

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深度學習全書：公式+推導+代碼+TensorFlow全程案例

《深度學習全書——公式+推導+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說明深度學習的概念，包括數理基礎，特點是結合編程解題，加深讀者印象，第二篇說明TensorFlow的學習地圖，從張量、自動微分、梯度下降乃至神經層的實踐，逐步解構神經網絡，第三篇介紹CNN算法、影像應用、轉移學習等，第四篇則進入自然語言處理及語音識別的領域，介紹RNN/BERT/Transformer算法、相關應用等，最后，介紹了強化學習的基礎知識，包括馬爾可夫決策過程、動態規劃、蒙特卡洛、QLearning算法，當然，還有相關案例實踐。

·16.8萬字

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人工智能導論

本書致力于推動人工智能的普及教育，結合最新的人工智能科學技術的發展成果，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關知識，重點介紹了人工智能的孕育、人工智能的誕生、人工智能的復蘇、人工智能的高速發展、人工智能的應用分支和哲學與思考等方面，在每章節后都有與之對應的章節習題，供學習者學習，以強化學生解決問題的能力。

·16.7萬字

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計算機視覺應用與實戰

本書圍繞計算機視覺在農業、醫學、工業等領域的案例，深入淺出地講解計算機視覺核心的模型與關鍵技術。本書中所有案例的代碼均能在達內時代科技集團自主研發的AIX-EBoard人工智能實驗平臺上部署與實施，實現了教學場景化、學習趣味化。本書分為三個部分，循序漸進地介紹計算機視覺相關技術的理論基礎和各案例的實踐步驟。第1部分基于OpenCV介紹傳統視覺應用的基礎算法，同時實現輪廓提取、全景圖像拼接等案例的實踐；在傳統視覺應用的基礎上，第2部分講解基于機器學習和深度學習的視覺應用，結合不同行業的案例對圖像進行分析處理，如水果識別、病蟲害識別、相似圖像搜索、眼底血管圖像分割等。第3部分聚焦市場關注度較高的一些新興視覺應用的原理及實現，如從二維圖像到三維空間的重建、計算機視覺在移動設備中的應用、實時圖像和視頻的風格遷移等。本書適合人工智能相關專業的本科生、專科生及計算機初學者閱讀，既可以作為應用型本科院校和高等職業院校人工智能專業的教材，也可以作為相關領域從業者的學習和參考用書。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，深入理解和掌握相關原理與方法，提高解決實際問題的能力。

·8.3萬字

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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。

·3.1萬字

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ChatGPT時代：ChatGPT全能應用一本通

本書共16章，內容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生動展示了ChatGPT在教育與學術、商業管理、新媒體、辦公、求職等12個領域的實際運用，同時探討了ChatGPT當前面臨的挑戰以及大模型的未來發展方向。

·12萬字

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OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰

本書主要面向OpenCV領域的研究與開發人員，采用原理結合實戰的方式，介紹OpenCV4的機器學習算法模塊與深度神經網絡模塊中的核心算法原理與C++編程實戰。全書共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎知識、基本圖像操作和機器學習基礎知識；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機森林、Boosting算法和支持向量機等機器學習算法與編程實戰；第9~10章，介紹神經網絡與深度神經網絡的基本原理與編程實戰，并提供了不同深度學習模型的部署示例代碼。

·10.3萬字

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AI改變設計 : 人工智能時代的設計師生存手冊