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本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書，適合初學者和有一定基礎的讀者。機器學習可以分成三大類別，監督式學習、非監督式學習和強化學習。三大類別背后的算法也各有不同。監督式學習使用了數學分析中函數逼近方法、概率統計中的極大似然方法。非監督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學習背后的數學部分來自概率、統計、數學分析以及線性代數等領域。雖然用到的數學較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學習的具體問題來掌握背后的數學原理。因為線性代數和概率理論使用較多，本書在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數的內容加以介紹，如果有需要的同學可以參考。另外，學習任何知識，動手練習加深理解的最新方法，所以本書的每一章都配備了習題供大家實踐和練習。

·7.4萬字

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Python視覺分析應用案例實戰

本書以Python3.10.7為平臺，以實際應用為背景，通過概念、公式、經典應用相結合的形式，深入淺出地介紹了Python圖形圖像處理經典實現。全書共10章，主要包括緒論、邁進Python、Python圖形用戶界面、數據可視化分析、圖像視覺增強分析、圖像視覺復原分析、圖像視覺幾何變換與校正分析、圖像視覺分割技術分析、圖像視覺描述與特征提取分析、車牌識別分析等內容。通過本書的學習，讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，同時感受到利用Python實現圖像視覺處理應用的簡捷、功能強大。本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書，也可作為相關領域科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。

·12.3萬字

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PyTorch深度學習與企業級項目實戰

《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》立足于具體的企業級項目開發實踐，以通俗易懂的方式詳細介紹PyTorch深度學習的基礎理論以及相關的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導讀者入門人工智能深度學習。《PyTorch深度學習與企業級項目實戰》共分18章，內容主要包括人工智能、機器學習和深度學習之間的關系，深度學習框架PyTorch2.0的環境搭建，Python數據科學庫，深度學習基本原理，PyTorch2.0入門，以及13個實戰項目：遷移學習花朵識別、垃圾分類識別、短期電力負荷預測、空氣質量預測、手寫數字識別、人臉識別與面部表情識別、圖像風格遷移、糖尿病預測、基于GAN生成動漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識別項目實戰、X光肺部感染識別項目實戰、樂器聲音音頻識別項目實戰。

·10.8萬字

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解構ChatGPT

ChatGPT的誕生與迭代，昭示著AIGC領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，可能徹底改變人類與計算機的交互方式。因此，大眾對于ChatGPT類產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術語和復雜的數學推導過程，而是采用生動的示例和精致的圖表，重點圍繞ChatGPT的技術變遷、應用變革與挑戰變局，圖文并茂地介紹ChatGPT的動態、產業、應用、價值、監管等相關知識，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的發展歷程、產業布局與行業應用；以通俗易懂的語言解釋ChatGPT的基本原理、模型架構與應用場景；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、對ChatGPT類產品感興趣的讀者閱讀，幫助普通讀者快速入門，為讀者的參與及應用提供參考。

·14.4萬字

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從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

·12.8萬字

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機器學習實戰（視頻教學版）

《機器學習實戰：視頻教學版》基于Python語言詳細講解機器學習算法及其應用，用于讀者快速入門機器學習。《機器學習實戰：視頻教學版》共分12章，內容包括機器學習概述、Python數據處理基礎、Python常用機器學習庫、線性回歸及應用、分類算法及應用、數據降維及應用、聚類算法及應用、關聯規則挖掘算法及應用、協同過濾算法及應用，最后通過3個綜合實戰項目（包括新聞內容分類實戰、泰坦尼克號獲救預測實戰、中藥數據分析項目實戰），幫助讀者對所學技能進行鞏固和提升。本書主要章節都給出了對應的示例及其詳細的分析步驟，方便讀者從編程中掌握機器學習基礎算法及應用。

·10.1萬字

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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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洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰

《洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰》內容分為3篇：第1篇AIGC的蛻變講述AIGC的發展歷史及其背后的智能；第2篇AIGC的應用講述AIGC在文學創作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業制造、健康醫療、金融服務、品牌營銷領域的應用現狀及常用工具；第3篇AIGC的機遇與挑戰講述AIGC的資本與技術前景，同時提出需要注意的風險。

·13.9萬字

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自動駕駛：人工智能理論與實踐

本書參照產業界自動駕駛技術研發的基本流程，充分借鑒了產業界在自動駕駛技術領域中的實際研發經驗，以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為實驗教具和運行環境，深入淺出地講解自動駕駛技術的原理與實際應用，為初學者打開一扇通往人工智能世界的大門。本書以幫助初學者如何從無到有地打造出具備自動駕駛功能的智能小車為主線，內容分為看車（了解自動駕駛）、造車（設計智能小車）、開車（收集訓練數據）、寫車（編寫自動駕駛模型）、算車（訓練和優化自動駕駛模型）、玩車（部署并驗證自動駕駛模型）6章。初學者可以通過邊學習理論知識邊動手實踐的方式，系統學習人工智能的算法理論和應用實例。本書沒有堆砌艱深晦澀的公式推導，力求將枯燥難解的算法原理及模型進行直觀的講解，希望讀者在學習的過程中，了解現實中自動駕駛技術的發展并獲得運用人工智能解決自動駕駛難題的樂趣。

·14.9萬字

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量子人工智能

量子計算與人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不斷發展。本書旨在采用對深度學習愛好者友好的方式，構建量子人工智能應用。全書共13章，第1章和第2章系統介紹量子計算機發展脈絡和量子計算編程的基礎知識。第3~7章分別介紹不同的深度學習方法和在這些算法邏輯上構建量子啟發算法的方式，用量子線路中的相位作為神經網絡的可學習參數，重構為量子神經網絡算子。這些算子可以在PyTorch環境中直接調用。第8章和第9章是量子人工智能的進階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經網絡基于Torch.Script技術進行算子化的內容。第10~13章通過在原生的深度學習PyTorch環境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，并分別實現了對材料晶體結構相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預測、藥物虛擬篩選中親和能的預測及基因表達藥物設計等案例。

·7.6萬字

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PyTorch 2.0深度學習從零開始學

PyTorch是一個開源的機器學習框架，它提供了動態計算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓練自己的神經網絡，目前是機器學習領域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學習從零開始學》共分15章，內容包括PyTorch概述、開發環境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實戰、深度學習理論基礎、MNIST分類實戰、數據處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實戰、PyTorch數據處理與模型可視化、實戰ResNet卷積網絡模型、有趣的WordEmbedding、基于循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強化學習實戰、基于MFCC的語音喚醒實戰、基于PyTorch的人臉識別實戰。

·11.3萬字

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機器學習中的統計思維（Python實現）

機器學習是人工智能的核心，而統計思維則是機器學習方法的核心：從隨機性中尋找規律性。例如，利用損失最小化思想制定學習策略，采用概率最大化思想估計模型參數，利用方差對不確定性的捕捉構造k維樹，采用貝葉斯公式構建分類決策模型，等等。只有樹立正確的統計思維，才能準確高效地運用機器學習方法開展數據處理與分析。本書以統計思維的視角，揭示監督學習中回歸和分類模型的核心思想，幫助讀者構建理論體系。

·18萬字

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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來驅動，包括53個場景展示、85項任務模擬、237次提問示范，讓完全不懂技術的小白，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。

·13.8萬字

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PyTorch深度學習應用實戰

《PyTorch深度學習應用實戰》以統計學/數學為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎，講解PyTorch的主體架構及最新的模塊功能，包括常見算法與相關套件的使用方法，例如對象偵測、生成對抗網絡、深度偽造、圖像中的文字辨識、臉部辨識、BERT/Transformer、聊天機器人、強化學習、自動語音識別、知識圖譜等。本書配有大量案例及圖表說明，同時以程序設計取代定理證明，縮短學習過程，增加學習樂趣。

·15.2萬字

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ChatGPT大模型：技術場景與商業應用

ChatGPT作為人工智能領域的一大進步，引起了熱議，其強大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數規模超過千萬的機器學習模型，主要應用于語音識別、計算機視覺等領域。本書聚焦大模型，對大模型的技術場景和商業應用展開詳細敘述。本書主要從典型應用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎概念、產業格局、帶來的新型商業模式進行講解，展現了大模型的發展現狀和商業化潛力。其次，本書從數據服務、智能搜索、辦公工具、對話式AI、休閑娛樂、生產制造、智慧營銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應用場景，并闡述了大模型在這些領域的應用現狀、應用潛力、企業探索實踐等。

·13.2萬字

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基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經網絡設計

模糊與神經網絡是兩種常用的智能信息處理技術，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，具有非常廣闊的應用前景。本書以fuzzyTECH和MATLAB軟件平臺對模糊與神經網絡技術進行了綜合講解并介紹了它們的應用，以使讀者更全面地了解模糊與神經網絡領域的最新研究成果。

·16.1萬字

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互聯網下半場

互聯網的上半場已經落幕，隨著IT技術的進一步發展，移動互聯網、智聯網、物聯網、人工智能一一涌現，互聯網下半場已經到來！掌握了這六大鐵律，就掌握了它的入場券：粉絲即用戶、媒介即渠道、內容即品牌、一切皆是分享、一切皆是社交、游戲化思維。現在，新風口已經登場。入口隨時隨地，意味著財富隨時隨地。本書系統梳理了互聯網上半場和下半場的發展歷程，以及互聯網下半場將引發的商業變革。從實操策略著手，解決以下問題：如何抓住新風口；如何從品牌、產品、營銷、IP等多個角度入手創造全新的價值；同時詳細剖析傳統企業和互聯網企業成功轉型的案例。

·12.1萬字

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虛擬現實：商業化應用及影響

虛擬現實技術近年來得到全球頂級科技公司的重視，風投機構和各路媒體也開始炒作“VR”概念。伴隨著科技進步，許多業內人士表示“VR時代”很快就要來臨，那將是一個難以想象的巨大市場。本書的目的就是幫助讀者了解虛擬現實的概念和特點，并由此衍生出關于虛擬現實技術的商業化潛力和社會影響的一些討論。本書共五篇十三章。首先從對人類感官的介紹入手，闡述虛擬現實與人類感官之間的關系；其次，介紹了虛擬現實的技術原理和主流軟硬件解決方案；再次，介紹虛擬現實行業對人類的消費行為和人類社會的商業模式所產生的影響；最后，簡要討論了虛擬現實技術可能會對人類社會所產生的影響。本書適合于想要了解虛擬現實但又缺少相關知識的非專業人士閱讀。

·10.1萬字

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神經網絡與機器人科研項目申請與實踐

本書分為神經網絡與機器人項目申請，神經網絡與計算機項目申請，機械臂理論項目申請、進展與結題，機械臂實物項目申請與進展，時變問題神經網絡求解項目申請、評議與進展，和基函數、多類與海量神經網絡項目申請與評議共六部分，每一部分都是由相關的申請報告，進展報告，同行反饋意見和/或結題報告系統化地構成，并整理出具有啟發性的總結。值得指出的是，同行評議意見一般都非常中肯，問題指出也非常到位；對同行評議意見的認真分析總結以及對應的申報書改進與完善是非常重要和有益的。

·17.3萬字

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玩轉機器人：DIY智能小車機器人

本書主要介紹使用UG軟件、Proteus軟件、AltiumDesigner軟件進行智能小車機器人設計的方法。本書內容涉及UG軟件的模型繪制、模型裝配和運動仿真，Proteus軟件的電路設計和電路仿真，AltiumDesigner軟件的元件庫繪制、原理圖繪制和PCB繪制。本書從機械結構、電路設計、PCB設計三部分對智能小車機器人進行詳細講解，完整介紹了動力模塊零部件繪制、車體模塊零部件繪制、零部件裝配與運動仿真、基礎電路仿真、基于51單片機的智能小車機器人仿真、基于Arduino單片機的智能小車機器人仿真、元件庫繪制和PCB設計。通過學習本書，讀者可以在熟悉UG軟件、Proteus軟件、AltiumDesigner軟件操作的同時體會智能小車機器人的設計思路，為自己設計智能小車機器人打下基礎。

·4.3萬字

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機器學習的算法分析和實踐