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因果推斷導論

因果推斷導論

本書以構建因果推斷基礎知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應計算、因果結構學習、因果機器學習五個篇章為大家介紹智因果推斷的基礎理論、模型、方法、和前沿應用，引領學生步入充滿趣味與挑戰的因果推理領域。

金融人工智能：用Python實現AI量化交易

金融人工智能：用Python實現AI量化交易

本書通過Python示例介紹人工智能技術在金融數據分析中的應用。你將了解如何運用神經網絡、強化學習等深度學習技術預測金融市場。本書分為六大部分。第一部分介紹人工智能算法的核心概念，包括監督學習和神經網絡，并描繪超級人工智能愿景。第二部分討論機器學習技術在金融市場中的應用。第三部分更進一步，討論如何利用神經網絡和強化學習技術解決金融市場中的統計失效問題。第四部分詳述如何利用算法交易解決統計失效問題。第五部分展望未來，探討人工智能會如何改變金融業。第六部分給出以Python實現的神經網絡，可用于時間序列預測。

智能機器人制作完全手冊

智能機器人制作完全手冊

本書匯集了多位創客在智能機器人方面的豐碩成果，不僅為剛接觸機器人制作的初學者提供了從單片機、傳感器選擇到零件設計、組裝過程的詳盡入門教程，覆蓋機器人小車、多足機器人、人形機器人等不同類型，實現遙控、自平衡、語音控制、智能交互等不同功能的豐富實例。通過閱讀這本書，你會全面了解智能機器人的構成，在設計與制作智能機器人方面獲得思路和靈感。

MasterCAM造型與仿真加工項目范例

MasterCAM造型與仿真加工項目范例

本書通過大量的項目任務驅動，不僅使學生在完成任務的過程中完成知識的建構，以典型引路，舉一反三，深化學生對理論知識的理解，而且使教學內容鮮活而生動，促使學生有效掌握。為此，結合多年的教學改革與實踐，在收集和整理國內外最新教材，調研同類教材使用情況的基礎上，提出本教材的建設計劃。

產品經理的AI實戰：人工智能產品和商業落地

產品經理的AI實戰：人工智能產品和商業落地

以前，技術只是工程師操心的事；如今，技術是工程師、產品經理、企業家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強大的技術，進而取得商業上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進行人工智能科普；第二種針對專業技術人員詳細講解人工智能的技術。這兩種書，產品經理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商業的角度講人工智能，以產品的方式讓人工智能落地的書，而本書正是這種少數類型。本書具有針對性強、系統性強、實操性強、原創度高的特點。本書共分為三篇。第一篇是基礎篇，講解技術商業的基本規律、AI技術的實質和邊界、AI的商業格局和應用現狀。第二篇是合格AI產品經理篇、包含合格AI產品經理的能力體系、AI技術-場景適配和AI產品規劃、AI產品經理的職業發展等內容。第三篇是高級AI產品經理篇，包含高級AI產品經理的能力體系、AI技術-場景的洞察、AI商業模式設計等內容。

神經網絡與深度學習：基于MATLAB的仿真與實現

神經網絡與深度學習：基于MATLAB的仿真與實現

本書闡述經典神經網絡及典型的深度學習（神經網絡）方法的基本架構、算法原理及相關問題。在此基礎上，介紹MATLAB中神經網絡工具箱在神經網絡、深度學習中的應用，并給出相應的應用實例。本書可作為高等院校相關專業的本科生、研究生及從事神經網絡及深度學習方面學習及研究工作的專業人員的參考書。

破解深度學習（基礎篇）：模型算法與實現

破解深度學習（基礎篇）：模型算法與實現

本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背后的基礎知識。本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學習的理論與算法基礎，從理論到實戰全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數學概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學習的發展脈絡，從最簡單的多層感知機開始，講解了深度神經網絡的基本原理、常見挑戰、優化算法，以及三大典型模型（基礎卷積神經網絡、基礎循環神經網絡和注意力神經網絡）。本書系統全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學習難度，幫助讀者迅速掌握深度學習的基礎知識。本書適合有志于投身人工智能領域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業的教學用書。

基于深度學習的目標檢測原理與應用

基于深度學習的目標檢測原理與應用

本書遵循循序漸進、深入淺出的理念，引領讀者夯實相關基礎知識，掌握傳統目標檢測方法，再逐步過渡到深度學習的基本概念及分類用法，進而深入講解目標檢測的兩階段深度學習方法、一階段學習方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學習方法、以YOLO系列為代表的一階段學習方法等，層層揭開深度學習用于目標檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

深度學習案例精粹

深度學習案例精粹

本書主要講述了深度學習中的重要概念和技術，并展示了如何使用TensorFlow實現高級機器學習算法和神經網絡。本書首先介紹了數據科學和機器學習中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓練深度學習模型，以及如何通過訓練深度前饋神經網絡對數字進行分類，如何通過深度學習架構解決計算機視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最后討論了高級的深度學習模型，如生成對抗網絡及其應用。

Sora AI視頻生成、案例解析與場景應用

Sora AI視頻生成、案例解析與場景應用

本書通過81個官方案例解析、120個知識點梳理，深入淺出介紹了Sora的技術原理、特色功能、創新之處、優勢特點、文案工具、腳本創作、提示詞技巧、繪畫工具、創意應用、變現方式等，幫助讀者一本書全面精通Sora的AI視頻生成技術。10大專題內容、108分鐘視頻，手機掃碼可看精華內容，同時贈送了9大超值資源：74組AI繪畫提示詞、104個效果文件、165頁PPT課件、31集《AI攝影》教學視頻、40集《AI辦公》教學視頻、58集《AI助手》教學視頻、12000多組AI繪畫與短視頻提示詞等，幫助讀者輕松學會人像、動物、電影、動畫、城市、建筑等多種題材的AI視頻效果制作。本書適合的人群：一是對AI繪畫、AI短視頻制作感興趣的讀者，二是短視頻內容創作者或行業工作者。本書也可作為視頻相關培訓機構、職業院校的參考教材。

自然語言表示學習：文本語義向量化表示研究與應用

自然語言表示學習：文本語義向量化表示研究與應用

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計算機可處理的、蘊含語義特征的向量的過程。在人工智能領域中，語義表示學習是實現機器理解自然語言的第一步，是機器處理文本數據和完成各種自然語言處理任務的基礎，其性能的優劣直接影響下游任務的效果。因此，語義表示學習具有重要的研究意義和實用價值。本文梳理了文本語義向量化表示的基礎理論，詳細介紹了分布式表示方式、融合知識表示方法、任務導向的表示方法和預訓練語言模型等典型方法，并以機器閱讀理解任務為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領域的實際應用。最后本文對文本語言向量化表示進行了總結和未來研究方向展望。

深度學習與深度合成

深度學習與深度合成

以深度學習為代表的人工智能技術正改變著世界，并且已經步入到人們的日常生活之中。深度合成作為一種人工智能內容合成技術，在2017年引起人們關注。隨著技術的發展，深度合成技術已經衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成和文本生成等多種技術，能夠應用于新聞傳媒、影視制作、娛樂、教育和電子商務等諸多領域。本書面向對深度學習技術感興趣的初學者，內容側重于深度學習和深度合成的基礎知識和實現方法。為了讓盡可能多的讀者通過本書了解深度學習和深度合成，書中沒有使用過多的數學公式，而是從實踐角度介紹深度學習的基本知識，給出了人工神經網絡、深度合成技術以及深度學習系統的實現方法，書中附有的大量關鍵程序代碼力圖幫助讀者結合實踐操作快速入門。

貝葉斯算法與機器學習

貝葉斯算法與機器學習

本書共分為10章，涵蓋了貝葉斯概率、概率估計、貝葉斯分類、隨機場、參數估計、機器學習、深度學習、貝葉斯網絡、動態貝葉斯網絡、貝葉斯深度學習等。本書涉及的應用領域包含機器學習、圖像處理、語音識別、語義分析等。

MindSpore科學計算

MindSpore科學計算

本書全面、系統地探討科學計算的背景、機器學習的重要性以及昇思MindSpore框架在科學計算中的廣泛應用。科學計算作為一門交叉學科，融合了數學、計算機科學與技術等領域的專業知識，在現代科學研究和工程實踐中起著關鍵作用。本書以MindSpore為平臺，深入研究這一全場景AI框架在科學計算中的探索與實踐，通過對基礎理論、行業應用和實際案例的詳細介紹，為讀者提供全方位的學習和參考資料。全書共8章，首先詳細介紹科學計算的基礎理論，包括數學模型、算法原理等，為讀者打下堅實的理論基礎。然后，通過MindSpore在電磁學、生物計算、流體力學、氣象學、材料化學及量子計算等領域的實際案例，幫助讀者深刻理解MindSpore在現實場景中的應用，為未來的科學計算實踐提供實際的指導和參考。本書不僅適合AI、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等相關專業的本科生和研究生閱讀，也可為軟件開發工程師和科研人員提供深入了解MindSpore框架及其實踐的豐富資料。

圖深度學習從理論到實踐

圖深度學習從理論到實踐

圖神經網絡是人工智能的一個熱點方向，從圖的視角解讀大數據，可以靈活建模復雜的信息交互關系，吸引大量學者的關注并在多個工業領域得到廣泛應用。《圖深度學習從理論到實踐》由淺入深，全面介紹圖神經網絡的基礎知識、典型模型方法和應用實踐?！秷D深度學習從理論到實踐》不僅包括一般的深度學習基礎和圖基礎知識，還涵蓋了圖表示學習、圖卷積、圖注意力、圖序列等典型圖網絡模型，以京東自研的Galileo平臺為代表的圖學習框架，以及圖神經網絡在電商推薦和流量風控方面的兩個典型工業應用。《圖深度學習從理論到實踐》既適合對數據挖掘、機器學習方向以及圖建模交叉方向感興趣的高年級本科生和研究生作為教材使用，也適合互聯網電商、金融風控、社交網絡分析、藥物研發等企業的從業者參考學習。

區塊鏈技術及應用

區塊鏈技術及應用

本書系統詳實地介紹了區塊鏈技術和應用，主要包括三大部分內容：由淺入深地介紹了區塊鏈技術緣起、演進過程、技術原理和發展趨勢；分享并解析了落地應用案例，以華為云區塊鏈服務為例示范了區塊鏈應用實踐的過程；分析探究了區塊鏈的價值、未來發展趨勢以及有關區塊鏈的其他問題，為區塊鏈應用的開發和創新提供多視角的思路。本書的目標讀者是所有想充分了解區塊鏈技術和應用的人群。本書既包含區塊鏈基礎知識，又有對區塊鏈應用場景以及發展趨勢的探究，可以幫助非專業人員系統地了解區塊鏈；同時，本書也有對一些技術原理、算法和應用實踐的討論，期望幫助開發工程師更加快速、深入地投入區塊鏈的開發工作當中。

傳感器技術及應用

傳感器技術及應用

本書既詳細闡述了各類傳感器的基本原理、工作特性，又著重分析了其接口電路的設計原理和工程應用實例。全書共12章，第1、2章介紹傳感器的概念、分類及基本特性；第3～11章分別講述電阻式、電感式、電容式、壓電式、磁電及磁敏式、熱電偶、超聲波、光電式、數字式、固態圖像、紅外、光纖、集成式傳感器的工作原理、性能、接口電路和實際應用。第12章介紹傳感器的典型應用實例。

駕馭ChatGPT：學會使用提示詞

駕馭ChatGPT：學會使用提示詞

本書主要介紹了ChatGPT和AI作畫提示詞的寫作技術，不僅包括如何利用角色扮演、具體翔實和舉例提示等原則寫出高效、有趣的提示詞，如何將提示詞應用于提升效率、創意思考和加速學習，還包括思維鏈技術、工具調用、程序調用、使用LangChain庫構建應用等進階內容。本書有大量應用示例，可讀性極強，適合對自然語言處理、機器學習和人工智能等領域感興趣的讀者閱讀。無論是初學者還是從業者，都能通過本書全面了解和深入掌握ChatGPT和AI作畫提示詞。

DeepSeek原理與項目實戰：大模型部署、微調與應用開發

DeepSeek原理與項目實戰：大模型部署、微調與應用開發

DeepSeek是一種基于Transformer架構的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構、混合精度訓練、分布式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理和任務定制化能力。本書系統性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術及其在實際開發中的深度應用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術實現和應用實踐。本書通過深度講解與實用案例相結合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發的完整流程，學習新技術的實現方法與優化策略，全面提升在大模型領域的理論素養與開發能力。

人工智能導論（通識版）

人工智能導論（通識版）

本書是一本全面介紹人工智能概念和新發展、新興技術、產業應用和安全倫理思考的通識類圖書，分為認知篇、前沿篇、行業篇、思考篇四部分，從人工智能的發展歷程、模型等基礎知識講起，通過智能機器人、自動駕駛、大模型、AI生成等熱門應用讓讀者對人工智能技術有直觀的認識和理解，并從多個領域對人工智能存在問題進行了深度分析。本書內容既有人工智能技術的深度，也有行業應用的廣度，對人工智能技術進行全面剖析。本書適合對人工智能感興趣的讀者使用，也適合零基礎讀者學習人工智能概念性、原理性內容使用。

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