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本書是一本體系完整、綜合全面介紹中小學人工智能相關內容的書籍。本書涉及人工智能的歷史與發展，中小學人工智能戰略定位、課程體系建設、計算思維，編程、機器人、知識工程、搜索算法、機器學習、深度學習、人工智能+X、人工智能對教育賦能、人工智能道德倫理與法律以及人工智能未來發展的展望等相關內容。本書可以作為中小學教師教授人工智能課程的輔助書籍，也適合對中小學人工智能教育感興趣的廣大讀者閱讀使用，還可以作為廣大讀者系統了解人工智能相關知識的參考用書。

·18.7萬字

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機器學習基礎：從入門到求職

本書是一本機器學習算法方面的理論+實踐讀物，主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章，主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程，最后結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型，包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型，每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型，包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類，每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式，包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入，同樣給出了詳細的理論推導和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經網絡模型，其中，詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用；深度神經網絡模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。

·12.3萬字

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里武林的沉淪囈語：AI人工智能游戲概念設定集

這是一部基于AI繪畫制作而成的游戲概念藝術畫集，共收錄了40張完整插畫，搭配相應文案，展示了一個豐富的世界——里武林的沉淪囈語。畫集中的插畫作品在傳統武俠風格的基礎上融入了克蘇魯系列的怪誕風格，充滿了奇幻的視覺效果，非常具有視覺沖擊力。此外，每一張插圖都配有AI生成詞和隨機生成圖，充分展示了使用AI繪畫工具生成完整插圖的過程，對此感興趣的讀者也可以根據生成詞進行嘗試。在畫集的開頭，作者闡述了自己對AI繪圖這一熱門話題的深刻思考，希望能夠引發更多的關注與思考。本書畫面精致、內容豐富，適合插畫師、設計師等繪畫行業從業者，游戲、動畫、電影等概念設計領域的從業者，對AI繪畫及武俠風格、克蘇魯風格插畫感興趣的讀者欣賞和學習。

·1.1萬字

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會話式AI：自然語言處理與人機交互

本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分（第1～2章）介紹語言理解的基礎概念與環境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術變革。第2章介紹前置技術，重點涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學習庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機交互相關的核心技術。本書強調理論與實戰并行，在介紹相關核心技術的同時，每章針對相應核心算法展開實戰，在真實中文數據集下驗證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關算法。第3章主要介紹中文分詞技術，包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法，并針對HMM算法進行實戰。第4章主要介紹數據預處理相關內容，重點關注TorchText針對數據預處理與構建數據集的使用。詞向量（第5章）、序列標注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術將分別單獨介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機交互中4個不同類型的高階技術，幫助讀者了解人機交互中的深層技術。其中包括對話生成（第9章）、知識圖譜問答（第10章）、自然語言推理（第11章）和實體語義理解（第12章）。

·13.4萬字

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跨數據中心機器學習：賦能多云智能數算融合

本書基于作者多年的研究成果，詳細介紹了跨數據中心機器學習的訓練系統設計和通信優化技術。本書面向多數據中心間的分布式機器學習系統，針對多數據中心間有限的傳輸帶寬、動態異構資源，以及異構數據分布三重挑戰，自底向上討論梯度傳輸協議、流量傳送調度、高效通信架構、壓縮傳輸機制、同步優化算法、異構數據優化算法六個層次的優化技術，旨在提升分布式機器學習系統的訓練效率和模型性能，突破跨數據中心機器學習的通信瓶頸和數據壁壘，實現多數據中心算力和數據資源的高效整合。

·13.5萬字

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人工智能簡明知識讀本

人工智能技術正在徹底改變人類的認知，重建人機相互協作的關系。史無前例的自動駕駛正在重構我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?

·9.4萬字

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ChatGPT：AIGC時代商業應用賦能

2023年以來，OpenAI相繼發布了聊天機器人模型ChatGPT、新一代多模態大模型GPT-4等產品，以強大的能力俘獲了大量用戶，顛覆了用戶對于AI的認知。本書以ChatGPT為中心，對ChatGPT的相關知識進行詳細的講解。本書共12章，前5章從ChatGPT概述、技術底座、內容變革、產業格局、商業展望5個方面對ChatGPT進行了解讀，幫助用戶全面了解ChatGPT，對其形成完整的認知。第6～12章從傳媒、教育、娛樂、電商、金融、制造和醫療7個方面講解了ChatGPT的應用，展現了ChatGPT的商業價值。本書在講述ChatGPT理論知識的同時，還結合許多相關案例，內容翔實，引人深思。本書面向的讀者對象為對ChatGPT感興趣的人士、AI研究者、AIGC領域從業者、科技企業管理者等，能夠為讀者提供全新見解。

·12.8萬字

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聯邦學習實戰

數據孤島和隱私保護已經成為制約人工智能發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在數據不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智能領域備受關注的熱點。本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。全書由五部分共19章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python和FATE進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python代碼實現，部分案例采用FATE實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。

·13.8萬字

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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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移動終端人工智能技術與應用開發

本書適合那些對人工智能感興趣，且具備一定移動終端應用程序開發經驗的讀者。如果您掌握一定的JAVA、C++或Python語言開發知識，同時具備Android操作系統或IOS操作系統的應用的開發經驗，將能迅速掌握基本的移動終端人工智能應用開發方法。如果您只是對人工智能技術感興趣，相信本書也能帶您了解人工智能技術是如何在移動終端上部署和運行的。

·15.1萬字

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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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自動駕駛算法與芯片設計

目前自動駕駛的一個發展趨勢就是智能化。隨著人工智能的飛速發展以及各種新型傳感器的涌現，汽車智能化形成趨勢，輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實現需要借助于攝像頭、雷達、激光雷達等新增的傳感器數據，其中視頻處理需要大量并行計算。然而，傳統CPU算力不足，而DSP擅長圖像處理，對于深度學習卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓練，但它過于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來，認為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動駕駛的芯片設計為最終目標，來論述設計一個面向未來的自動駕駛SoC芯片的學術支撐和工程實踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動駕駛目前遇到的挑戰和研究方向。第2～6章重點講述環境感知以及規劃控制方面的算法設計；第7～10章重點講述深度學習模型的優化和深度學習芯片的設計；第11章和第12章重點講述具有安全功能的自動駕駛軟件架構設計；第13章介紹5G車聯網。

·15.7萬字

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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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用ChatGPT輕松玩轉機器學習與深度學習

本書共14章，主要內容包括探索性數據分析、有監督學習（線性回歸、SVM、決策樹等）、無監督學習（降維、聚類等），以及深度學習的基礎原理和應用等。

·18萬字

會員

人工智能簡史

本書全面講述人工智能的發展史，幾乎覆蓋人工智能學科的所有領域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統、神經網絡、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。本書作者和書中諸多人物或為師友或相熟相知，除了詳實的考證還有有趣的軼事。本書既適合專業人士了解人工智能鮮為人知的歷史，也適合對人工智能感興趣的大眾讀者作為入門的向導。

·16.7萬字

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如何教人工智能說人話？

AI的本質是什么？自然語言和人工語言的區別在哪里？ChatGPT究竟是人工智能發展道路上的里程碑，還是某種誤入歧途的“假AI”？我們不許諾美麗空洞的AI前景，而是告訴讀者，未來的AI之路到底有多少激流險灘——對于統計學工具與硬件升級的片面崇拜，對于智能科學基本原理的蔑視，是目前AI研究的大危機。在我們看來，萬眾期待的ChatGPT，只是新時代的“牛頓煉金術”。

·17.8萬字

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AI源碼解讀：推薦系統案例（Python版）

本書以人工智能發展為時代背景，通過20個實際案例系統介紹了機器學習模型和算法，為工程技術人員提供較為詳細的實戰方案，以便深度學習。在編排方式上，全書側重介紹創新項目的過程，分別從整體設計、系統流程、實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練及模型應用，并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能技術的開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、出現的問題及解決方法，可供讀者舉一反三，二次開發。本書將系統設計、代碼實現以及運行結果展示相結合，語言簡潔，講解深入淺出、通俗易懂，不僅適合Python編程的愛好者，而且適合作為高等院校相關專業的教材，還可作為智能應用創新開發專業技術人員的參考用書。

·4.2萬字

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人工智能新時代：核心技術與行業賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發展藍圖規劃，目的是幫助讀者認識人工智能，找到入局人工智能領域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術，包括NLP、機器學習、大數據、物聯網、區塊鏈等；下篇總結了人工智能對交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業實現商業化落地的。本書從多個角度出發，描繪了一幅完整的人工智能發展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領域的必備參考書。本書十分適合互聯網行業管理者、創業者、人工智能技術領域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬字

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AI源碼解讀：數字圖像處理案例（Python版）

本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現，算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基于深度學習的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。本書根據當前人工智能RNN深度學習的發展成果，具體設計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現，算法流程及Python代碼實現。其主要內容包括：基于深度學習的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學易用。

·6萬字

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人工智能技術

本書介紹了人工智能概覽、機器學習、深度學習、人工智能主流開發框架、華為全棧全場景AI戰略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實驗等內容？這是一本華為ICT學院人工智能課程培訓的教材。本書是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國內外現有教材和相關文獻后編寫的？全書注重理論與實踐的結合，注重算法與框架的實際應用與實現方法，注重創新思維的訓練與培養？本書既可作為高等院校人工智能課程的培訓教材，也可作為自動化？電氣工程及其自動化？計算機科學與技術？電子信息工程等專業學生“人工智能”課程的本科生？研究生教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考？

·13.6萬字

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