不朽情缘五滴血能打多少钱

本書介紹了ChatGPT的前世今生，重點(diǎn)聚焦普通人如何使用ChatGPT獲得工作和生活效率的提升，各行各業(yè)如何通過ChatGPT來改變自己的賽道狀態(tài)。使用ChatGPT的寶典以及普及ChatGPT背后的技術(shù)，普通人可以看懂而且也富有科普性。同時(shí)，把AIGC中的生成視頻、圖像和文本也做了介紹，并提供了大量的工具。最后本書認(rèn)為通過ChatGPT到AIGC,千行百業(yè)都會(huì)發(fā)生革命性變革，應(yīng)對新變化，只能擁抱新變化，掌握ChatGPT，快人一步。本書四色印刷，所有插圖均為人工智能繪制，為本書增加了很多趣味性。

·8.1萬字

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高性能超標(biāo)量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)

《高性能超標(biāo)量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》基于當(dāng)前主流的高性能CPU設(shè)計(jì)規(guī)格，全面介紹了高性能超標(biāo)量CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì)，并做出對應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)及超標(biāo)量流水線背景知識(shí)（第1章）；CPU前端，包括指令提取單元、分支預(yù)測單元、指令譯碼單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計(jì)（第2、3章）；分支預(yù)測單元的原理、設(shè)計(jì)和優(yōu)化，寄存器重命名與發(fā)射隊(duì)列的原理和設(shè)計(jì)（第4、5章）；執(zhí)行單元與浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)（第6、7章）；訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計(jì)（第8章）；重排序緩沖的原理及設(shè)計(jì)（第9章）；IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例（第10章）。微架構(gòu)設(shè)計(jì)對應(yīng)于指令的生命周期，為讀者提供直觀和清晰的視角，便于讀者對高性能CPU設(shè)計(jì)深入理解。《高性能超標(biāo)量CPU：微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書，或用作高等院校計(jì)算機(jī)及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級本科生的教學(xué)參考用書，也可供對CPU設(shè)計(jì)感興趣的讀者閱讀。

·16.1萬字

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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(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(huì)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(shí)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(jià)其價(jià)值的方法，助你實(shí)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(huì)，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(shí)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(jì)和運(yùn)營的人員、與人工智能相關(guān)的技術(shù)人員、想認(rèn)識(shí)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(yàn)工具。

·14.3萬字

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圖解人工智能

近年，人工智能熱潮席卷而來。本書以圖解的方式網(wǎng)羅了人工智能開發(fā)必備的基礎(chǔ)知識(shí)，內(nèi)容涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、圖像和語音的模式識(shí)別、自然語言處理、分布式計(jì)算等熱門技術(shù)。全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術(shù)的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術(shù)的整體印象，為今后深入探索該領(lǐng)域打下基礎(chǔ)。另外，書中設(shè)有專欄和“小貼士”，介紹了相關(guān)術(shù)語的背景知識(shí)，可幫助讀者擴(kuò)充知識(shí)面，進(jìn)一步理解相關(guān)技術(shù)。

·10.4萬字

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深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)是人工智能研究的重要領(lǐng)域，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的科學(xué)。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)體系進(jìn)行系統(tǒng)的梳理，力求從基礎(chǔ)理論、經(jīng)典模型和前沿應(yīng)用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)。全書共16章。第1章是緒論，簡要介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念及相互關(guān)系，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程和產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行闡述；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)規(guī)則、正則化方法、模型評估方法等基礎(chǔ)知識(shí)；第3～8章介紹多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制與反饋網(wǎng)絡(luò)；第9章介紹深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的相關(guān)內(nèi)容；第10～13章介紹受限玻爾茲曼機(jī)和深度置信網(wǎng)絡(luò)、棧式自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第14章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)；第15章介紹深度學(xué)習(xí)的可解釋性；第16章介紹多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。深度學(xué)習(xí)是源于對含有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行的研究，以便建立和模擬人腦的學(xué)習(xí)過程。本書整理了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從簡單到復(fù)雜的模型，歸納和總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論、方法和應(yīng)用實(shí)踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)或非計(jì)算機(jī)專業(yè)的參考用書，也可以作為人工智能領(lǐng)域的科技工作者或科研機(jī)構(gòu)工作人員的參考用書。

·20萬字

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深度學(xué)習(xí)與目標(biāo)檢測：工具、原理與算法

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展、計(jì)算能力的提升和視覺數(shù)據(jù)的增加，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在圖像搜索、智能相冊、人臉閘機(jī)、城市智能交通管理、智慧醫(yī)療等諸多領(lǐng)域都取得了令人矚目的成績。越來越多的人開始關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺包含多個(gè)分支，其中圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、目標(biāo)跟蹤等是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最重要的幾個(gè)研究課題。本書介紹的目標(biāo)檢測技術(shù)，本質(zhì)上就是通過計(jì)算機(jī)運(yùn)行特定的算法，檢測圖像中一些受關(guān)注的目標(biāo)。當(dāng)今時(shí)代，我們很容易在互聯(lián)網(wǎng)上找到目標(biāo)檢測算法的開源代碼，運(yùn)行代碼并不是什么難事，但理解其中的原理卻有一定的難度。我們編寫本書的目的就是由淺入深地向讀者講解目標(biāo)檢測技術(shù)，用相對通俗的語言來介紹算法的背景和原理，在讀者“似懂非懂”時(shí)給出實(shí)戰(zhàn)案例。實(shí)戰(zhàn)案例的代碼已全部通過線下驗(yàn)證，代碼并不復(fù)雜，可以很好地幫助讀者理解算法細(xì)節(jié)，希望讀者在學(xué)習(xí)理論之后可以親自動(dòng)手實(shí)踐。目標(biāo)檢測的理論和實(shí)踐是相輔相成的，希望本書可以帶領(lǐng)讀者走進(jìn)目標(biāo)檢測的世界。

·8.6萬字

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AI制勝：機(jī)器學(xué)習(xí)極簡入門

機(jī)器學(xué)習(xí)包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題和回歸問題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫深入講解機(jī)器學(xué)習(xí)極大重要算法的實(shí)現(xiàn)，內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割圖片實(shí)戰(zhàn)。

·8.6萬字

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圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)熱點(diǎn)方向，從圖的視角解讀大數(shù)據(jù)，可以靈活建模復(fù)雜的信息交互關(guān)系，吸引大量學(xué)者的關(guān)注并在多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》由淺入深，全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、典型模型方法和應(yīng)用實(shí)踐。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》不僅包括一般的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和圖基礎(chǔ)知識(shí)，還涵蓋了圖表示學(xué)習(xí)、圖卷積、圖注意力、圖序列等典型圖網(wǎng)絡(luò)模型，以京東自研的Galileo平臺(tái)為代表的圖學(xué)習(xí)框架，以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電商推薦和流量風(fēng)控方面的兩個(gè)典型工業(yè)應(yīng)用。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》既適合對數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)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(lián)網(wǎng)電商、金融風(fēng)控、社交網(wǎng)絡(luò)分析、藥物研發(fā)等企業(yè)的從業(yè)者參考學(xué)習(xí)。

·9.5萬字

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大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)入門：從大數(shù)據(jù)到人工智能

本書跟從大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用的融合之路，通過分析和解讀整個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能核心技術(shù)，希望能給讀者提供一個(gè)大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的入門學(xué)習(xí)和應(yīng)用參考指南。本書前半部分內(nèi)容重在核心技術(shù)解讀：包括大數(shù)據(jù)智能的概論、大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的多維解讀、深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)的分析，大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用三段論和敏捷大數(shù)據(jù)方法論的提出等內(nèi)容。后半部分內(nèi)容重在應(yīng)用實(shí)踐的探討，深入分析了當(dāng)前大數(shù)據(jù)智能獨(dú)角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產(chǎn)品和技術(shù)，并從個(gè)人學(xué)習(xí)到工程實(shí)踐，從企業(yè)應(yīng)用到政府治理，從業(yè)務(wù)理解到技術(shù)選型等多個(gè)層面，逐一解讀大數(shù)據(jù)智能技術(shù)在學(xué)習(xí)、應(yīng)用過程中面臨的關(guān)鍵問題、陷阱，并給出參考意見。本書通過核心技術(shù)解讀幫助讀者學(xué)習(xí)、理解、應(yīng)用大數(shù)據(jù)智能，具有重要的參考價(jià)值。本書適合的讀者包括關(guān)注大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的在校學(xué)生、個(gè)人學(xué)習(xí)者和研發(fā)工程師、技術(shù)主管、企業(yè)高管、政府管理人員等。

·13.9萬字

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突破邊界：AI大模型驅(qū)動(dòng)數(shù)智化能力變革

數(shù)智化能力的演進(jìn)發(fā)展正在對個(gè)人、企業(yè)、社會(huì)、國家產(chǎn)生革命性影響。數(shù)智化能力將成為企業(yè)最重要的生產(chǎn)資料、最寶貴的物質(zhì)財(cái)富、最有效的競爭手段。本書對某電信運(yùn)營商AI大模型體系內(nèi)涵、合作生態(tài)和重點(diǎn)開放能力進(jìn)行了闡釋，介紹了AI大模型在企業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用，從企業(yè)能力建設(shè)的角度，分析它帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，并提供一系列戰(zhàn)略建議和實(shí)踐案例。同時(shí)，本書介紹了數(shù)智化能力演進(jìn)過程，重點(diǎn)展示了業(yè)務(wù)能力、數(shù)據(jù)能力、技術(shù)能力等數(shù)智化能力的典型應(yīng)用場景，并提出了數(shù)智化能力的規(guī)劃建設(shè)方法，對處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的企業(yè)具有參考價(jià)值。

·13.7萬字

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人工智能時(shí)代生存指南

繼2016年初擊敗李世石后，2017年，AlphaGo卷土重來對戰(zhàn)柯潔，喚起了全世界對人工智能（AI）的關(guān)注甚至警覺。而在比賽之外，人工智能和自動(dòng)化技術(shù)正在悄然融入我們的日常生活，這預(yù)示著一個(gè)新的智能時(shí)代的開始。當(dāng)技術(shù)的演進(jìn)超出我們的認(rèn)知，隨之而來的慌亂不可避免，擔(dān)憂人工智能取代人類似乎還很遙遠(yuǎn)，但人工智能帶來的倫理和法律難題、自動(dòng)化技術(shù)對低端崗位的“逐步蠶食”卻近在眼前。如何緩解技術(shù)焦慮癥，跟上這個(gè)急速變動(dòng)的時(shí)代？終身學(xué)習(xí)，是我們在人工智能時(shí)代的宿命，你需要一本人工智能時(shí)代生存指南。

·8.4萬字

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元學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與應(yīng)用

本書介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進(jìn)方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)對實(shí)際應(yīng)用中深度模型的改進(jìn)，以適應(yīng)復(fù)雜多變的實(shí)際任務(wù)。

·19.7萬字

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通用人工智能：初心與未來

至少從20世紀(jì)50年代起，人們就開始大肆宣傳可能很快就會(huì)創(chuàng)造出一種能夠與人類智能的全部范圍和水平相匹配的機(jī)器。現(xiàn)在，我們已經(jīng)成功地創(chuàng)造出了能夠解決特定問題的機(jī)器，其準(zhǔn)確度達(dá)到甚至超過了人類，但我們?nèi)匀粺o法獲得通用智能。這本書想和大家探討一下還需要做什么樣的努力才能不僅獲得專用智能，還能獲得通用智能。如果讀者對智能感興趣，想了解更多關(guān)于如何建造自主機(jī)器的知識(shí)，或者擔(dān)心這些機(jī)器突然有一天會(huì)以一種被稱為“技術(shù)奇點(diǎn)”的方式統(tǒng)治世界，請閱讀本書。通過閱讀本書，讀者將會(huì)了解到：盡管人工智能已經(jīng)變得越來越復(fù)雜而強(qiáng)大，但計(jì)算機(jī)科學(xué)還遠(yuǎn)未創(chuàng)造出通用人工智能。人類自然智能的認(rèn)知機(jī)理以及人工智能發(fā)展的初心與使命，從不同方面認(rèn)知當(dāng)前人工智能技術(shù)的不足。從當(dāng)前“專用人工智能”到實(shí)現(xiàn)真正的“通用人工智能”還需要在哪些方面取得突破。機(jī)器智能的進(jìn)步可能會(huì)改變?nèi)藗儚氖碌墓ぷ黝愋停鼈儾粫?huì)意味著人類存在的終結(jié)。為什么機(jī)器智能的改進(jìn)并不會(huì)導(dǎo)致由機(jī)器所主導(dǎo)的失控性革命，機(jī)器智能的進(jìn)步并不會(huì)導(dǎo)致世界末日的到來。

·19.6萬字

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輕松上手AIGC：如何更好地向ChatGPT提問

從文本生成到視覺生成，當(dāng)你面對AI界的新“C位”躍躍欲試卻不知從何開始；當(dāng)你向AIGC工具提出需求卻總是得不到滿意的結(jié)果，你需要一本通俗易懂、簡明易學(xué)的工具書來認(rèn)識(shí)它、學(xué)習(xí)它、并高效運(yùn)用它！把火爆全網(wǎng)的AI概念轉(zhuǎn)變?yōu)榭汕袑?shí)利用的日常工具，在生活、學(xué)習(xí)、工作、創(chuàng)作中效率倍增。本書從多個(gè)應(yīng)用場景入手，搭配多種模態(tài)工具，將文本生成、音頻生成、圖像生成、視頻生成等AIGC工具一網(wǎng)打盡。并附有各場景需求下的提示詞（Prompt）大全及指令步驟，幫助讀者學(xué)會(huì)提示、引導(dǎo)模型生成特定的語言風(fēng)格或內(nèi)容類型，提高AI生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性與輸出質(zhì)量。

·4.3萬字

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MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

本書是從一名算法工程師的角度出發(fā)介紹算法實(shí)現(xiàn)，整體上偏基礎(chǔ)和細(xì)節(jié)，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，眾多深度學(xué)習(xí)框架對各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學(xué)習(xí)入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細(xì)節(jié)內(nèi)容的層面，這也常常被人調(diào)侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調(diào)用這些接口實(shí)現(xiàn)算法，而且能夠理解這些接口的內(nèi)在含義，不斷夯實(shí)自己的算法基礎(chǔ)。

·13.6萬字

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你好啊，人工智能：你的第一本前沿科技啟蒙書

百頁圖文，縱覽AI半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展史，介紹AI事業(yè)在算力基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人工程等領(lǐng)域的發(fā)展，介紹并展望了AI的應(yīng)用對職場、金融業(yè)、社會(huì)生活、醫(yī)療健康等眾多方面的影響，并和讀者一起思考：人與機(jī)器的交互，會(huì)帶來何種未來？

·3.2萬字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)及實(shí)戰(zhàn)

本書針對產(chǎn)業(yè)界在智能化過程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問題，詳細(xì)地闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何幫助企業(yè)引入更多數(shù)據(jù)、提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一般分布在不同的位置，受隱私保護(hù)法規(guī)限制不能共享，形成了“數(shù)據(jù)孤島”。聯(lián)邦學(xué)習(xí)像“數(shù)據(jù)孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時(shí)變量，既能實(shí)現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的原理和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，主要內(nèi)容包括隱私保護(hù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)，聯(lián)邦求交、聯(lián)邦特征工程算法，三種常見的聯(lián)邦形式，以及工程架構(gòu)、產(chǎn)業(yè)案例、數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)等。

·18.5萬字

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人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)

本書分為兩個(gè)部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數(shù)據(jù)的本體論、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論等內(nèi)容，為具體場景、算法的實(shí)踐奠定了基礎(chǔ)。讀者可以了解到，在工程實(shí)踐中，對大數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)化方式與人類學(xué)習(xí)知識(shí)并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)踐的過程是多么相似。在對機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹中，會(huì)對其數(shù)學(xué)原理、訓(xùn)練過程做基本的講解，并輔以代碼幫助讀者了解真實(shí)場景中技術(shù)工具的使用。第6章到第12章提供了多個(gè)不同的用例，章節(jié)之間彼此獨(dú)立，介紹了如何用人工智能技術(shù)（自然語言處理、模糊系統(tǒng)、遺傳編程、群體智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、認(rèn)知計(jì)算）實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)自動(dòng)化解決方案。如果讀者對Java編程語言、分布式計(jì)算框架、各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一定的了解，那么本書可以幫助你建立一個(gè)全局觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。如果讀者對上述知識(shí)一無所知，但是對大數(shù)據(jù)人工智能的技術(shù)、業(yè)務(wù)非常感興趣，那么可以通過本書獲得從零到一的認(rèn)知提升。

·13.3萬字

會(huì)員

代數(shù)大腦：揭秘智能背后的邏輯

本書英文版出版至今已近20年，但關(guān)于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號主義（認(rèn)為大腦是類似于計(jì)算機(jī)的加工符號的機(jī)器）與聯(lián)結(jié)主義（認(rèn)為大腦是并行運(yùn)轉(zhuǎn)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯(lián)結(jié)主義模型和符號加工模型在計(jì)算方面的優(yōu)勢和劣勢，關(guān)注不同聯(lián)結(jié)主義模型之間的差異以及特定模型與符號加工的特定假設(shè)之間的關(guān)系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點(diǎn)在今天依然頻繁成為學(xué)術(shù)討論的焦點(diǎn)，并為認(rèn)知科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的未來研究指明了可能的方向。

·12.3萬字

會(huì)員

人工智能導(dǎo)論

本書致力于推動(dòng)人工智能的普及教育，結(jié)合最新的人工智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)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(guān)知識(shí)，重點(diǎn)介紹了人工智能的孕育、人工智能的誕生、人工智能的復(fù)蘇、人工智能的高速發(fā)展、人工智能的應(yīng)用分支和哲學(xué)與思考等方面，在每章節(jié)后都有與之對應(yīng)的章節(jié)習(xí)題，供學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，以強(qiáng)化學(xué)生解決問題的能力。

·16.7萬字

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人工智能

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