注册送6元救济金捕鱼

本書深入全面地講解了現代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統的基本概念及工作環節。在模型篇中，除了梳理推薦系統的發展史，本書還重點講解面向工業實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統的算法基礎；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術原理和用戶心理出發，解釋一些常見決策背后的依據，從而幫助讀者從執行層面進階到決策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

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人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學的研究卻剛剛起步。與以往的技術革命不同，AI有望在多個領域取代人類，但也有傷害人類的潛在風險。為防止對AI技術的濫用，我們在復雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預想到、分析到。

·27.7萬字

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情感計算

在人工智能的研究中，既包括對于人類理性思維的模擬，還包括對人類感性思維的計算。本書重點講述的文本情感分析技術就屬于后者。該技術源于自然語言處理領域，但也有別于一般的自然語言處理任務。文本情感分析面向的處理對象是社交媒體中產生的用戶評論文本，該文本的特點是帶有大量的用戶主觀情感信息，因此該技術的核心是通過自動分析評論文本來進行情感的理解。文本情感分析技術已有20余年的研究歷史，凝聚成了多項研究任務和實用技術，已應用于輿情分析、電子商務等領域，具有重大的社會價值和商業價值。本書介紹的知識點包括文本情感分析的基礎理論和資源、核心任務，以及上層應用三大部分。在文本情感分析的基礎理論和資源部分，該書將講述基于深度學習的情感表示方法，以及語料、詞典和相關評測等資源；在文本情感分析的核心任務部分，該書將講述文本情感分類、情感信息抽取、隱式情感、多模態情感等若干核心任務；在文本情感分析的上層應用部分，該書將講述觀點分析、情感文摘等典型應用。

·23.3萬字

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AI芯片：前沿技術與創新未來

本書從AI的發展歷史講起，介紹了目前最熱門的深度學習加速芯片和基于神經形態計算的類腦芯片的相關算法、架構、電路等，并介紹了近年來產業界和學術界一些著名的AI芯片，包括生成對抗網絡芯片和深度強化學習芯片等。本書著重介紹了用創新的思維來設計AI芯片的各種計算范式，以及下一代AI芯片的幾種范例，包括量子啟發的AI芯片、進一步提升智能程度的AI芯片、有機自進化AI芯片、光子AI芯片及自供電AI芯片等。本書也介紹了半導體芯片技術在“后摩爾定律時代”的發展趨勢，以及基礎理論（如量子場論、信息論等）引領AI芯片創新并將不斷發揮巨大作用。最后，本書介紹了AI發展的三個層次、AI芯片與生物大腦的差距以及未來的發展方向。本書可供在AI芯片領域學習和工作的研究生、本科生、工程技術人員，以及所有對AI芯片感興趣的人員參考。

·26.7萬字

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機器學習的產業實踐之路

本書的內容章節分為四個部分，從技術原理到項目實踐再到商業戰略，逐層放開視野。內容涉及基于人工智能技術在產業中做創新業務的方法論，通過交流“思想”和“應用方法論”，使大家掌握機器學習的深層次思想，并理解商業、產品和技術的深層關系。

·31.8萬字

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人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學、心理學和認知神經科學的重點研究對象。隨著計算機技術的發展，人類對注意力機制的模擬和應用成為計算機科學領域的熱點研究方向——讓計算機能夠具有類似人類的注意力機制，使其能夠有效地應用于對數據的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機制在人工智能各大重要領域的研究和應用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產生背景和發展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態機器學習三大人工智能方向中的應用思路、模型與算法。以人工智能相關專業研究人員，特別是計算機視覺與自然語言處理等領域的研發人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術的發展脈絡、開拓思路、構建完整的認知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細節。

·40.7萬字

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大語言模型：基礎與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。首先，本書介紹了人工智能領域的進展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構、Transformer、預訓練目標和解碼策略、上下文學習和輕量級微調、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內容；最后，討論了語言模型對環境的影響。本書內容全面、系統性強，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。

·20.1萬字

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人工智能治理研究

本書從技術和規制兩個角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及倫理規范等相關社會行為和社會關系的規則建立和運行為主要思考方向和研究進路，在梳理人工智能發展情況、歐盟及其他國家人工智能立法與政策發布現狀的基礎上，對人工智能治理的基礎、基本路徑及我國人工智能產業、政策與規制思路進行了全面和有益的探索。

·23.9萬字

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多模態大模型：算法、應用與微調

本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的算法原理和應用實戰，提供了豐富的微調技術細節和實際案例，適合對多模態大模型有興趣的技術人員深入學習及應用。本書分為兩篇：算法原理篇：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的涌現能力、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據并行、模型并行和混合精度訓練等。應用實戰篇：聚焦于深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用StableDiffusion進行圖像生成和CodeLlama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。

·25.2萬字

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AI數字人原理與實現

本書是一部系統介紹AI數字人技術的專業著作，涵蓋了數字人的定義、發展歷程、關鍵技術及應用實踐等內容，全書共分3部分。在技術基礎部分，首先介紹了數字人的定義、發展歷程、分類和應用場景，接著詳細解析了數字人系統的架構設計、視覺算法和語音合成技術的原理，以及語義理解和知識表示技術如何提升數字人的智能和表現力。在應用實踐部分，帶領讀者深入探索數字人的創作流程，從內容策劃、角色建模到交互設計，每一步都進行了詳細講解。此外，還討論了數字人的身份認知和技術規范，為數字人的應用實踐提供了必要的知識。在展望未來部分，探討了數字人技術的未來發展趨勢，為讀者描繪了數字人與人類和諧共生的美好藍圖。本書內容豐富，結構清晰，適合對數字人技術感興趣的讀者，包括數字人技術的研究者、開發者、相關行業的從業人員及愛好者等閱讀。

·26.2萬字

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深度學習

《深度學習》由全球知名的三位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。《深度學習》適合各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平臺中應用的軟件工程師。

·43.8萬字

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機器學習中的數學修煉

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數學海洋中擷取機器學習研究人員最為必須和重要的數學基礎。內容主要包括：微積分（含場論）、數值計算和常用最優化方法、概率論基礎與數理統計、線性代數等。在下篇中，將選取機器學習中最為常用的算法和模型進行講解，這部分內容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網絡和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經網絡等）和聚類算法（包括K均值和EM算法等）等話題。

·22.2萬字

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機器學習（第2版）

機器學習是人工智能的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書涵蓋了機器學習和深度學習的基礎知識，主要包括機器學習的概述、統計學基礎、分類、聚類、神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、文本分析、分布式機器學習算法等經典的機器學習基礎知識，還包括卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡、目標檢測、自編碼器等深度學習的內容。此外，本書還介紹了機器學習的熱門應用領域推薦系統以及強化學習等主題。本書深入淺出、內容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習題，供讀者鞏固所學知識。

·30.2萬字

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自適應和反應式機器人控制：動態系統法

本書主要介紹如何通過動態系統學習控制律，從而使機器人具備實時反應能力。本書首先介紹機器人學習數據的收集方法，然后重點講解使用動態系統學習控制律的核心技術，使用動態系統進行軌跡規劃的方法，以及使用動態系統進行柔性控制和力控制的方法。本書提供大量應用示例，包括機械臂、擬人手和仿人機器人的全身控制等。本書要求讀者熟悉關于機器人控制的基礎知識，并熟悉機器學習、統計、優化以及動態系統等相關內容，適合作為高等院校機器人控制方向的研究生課程教材，也適合相關領域的技術人員參考。

·20.3萬字

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AI與區塊鏈智能

本書主要討論在智能經濟的浪潮下，人工智能技術與區塊鏈技術的范式變革與產業應用，以及如何從數字經濟學視角理解智能經濟發展的商業邏輯變化和它所帶來的商業認知升級。全書包括從信息技術到智能經濟、區塊鏈技術應用與場景、人工智能技術應用與場景、智能經濟時代的商業趨勢四部分，共20講內容。本書通過跨學科研究，構建了一整套認知人工智能技術與區塊鏈智能技術的方式。書中不僅從計算機科學視角討論了技術與產業應用，還從經濟學、管理學和信息技術哲學視角分析了技術應用所帶來的商業邏輯的變化和商業認知的升級。本書在強調計算機科學技術帶來的產業發展和生態變化的同時，還指出技術對經濟的內在影響是通過復雜的系統演化逐步實現的。本書可作為高等院校計算機科學、經濟管理學等專業本科生或研究生的教材，也可供數字經濟領域的研究者學習參考。此外，普通讀者可將本書作為了解智能經濟和數字經濟學的一本通識類書籍來閱讀。

·23萬字

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人工智能對北京市就業的影響與應對

人工智能作為數字經濟及高精尖產業發展的原創性、引領性和代表性技術，在北京國際科技創新中心、全球數字經濟標桿城市的建設中迎來了發展的“關鍵窗口期”和“政策紅利期”，成為北京高質量發展的重要引擎和打造高質量就業“北京樣板”的重大機遇。本書是一部經濟學學術專著，書稿導向積極。本書采用多元數據來源，運用案例研究法、輿情分析與大數據分析法等多種研究方法，從產業與就業動態匹配視角，聚焦人工智能對北京市就業的影響機制、效應和趨勢開展理論和實證研究，在此基礎上提出系統化的應對政策體系和實現路徑。

·25.6萬字

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新智元：機器+人類=超智能時代

谷歌AlphaGO戰勝李世石，標志著機器智能向人類智能的領地又邁進了偉大的一步。而“互聯網”向“智能”時代的躍遷，也昭示新智能時代即將到來。2016年，恰逢人工智能誕生60周年，本書是人工智能技術和產業狂飆突進的見證，為讀者打開人工智能世界的一扇大門，不僅可以一窺百度大腦、訊飛超腦、中國大腦計劃究竟，更可以著名人工智能研究院院長等頂級專家大咖的技術解密作為對智能產業未來趨勢的參照。近百位學界、商界、技術界、產業界的專家，從機器人、機器人學習、智能汽車、智能醫療、認知科學、高性能計算和“AI”投資等不同視角，對人工智能和機器人產業進行評析。人類未來在AI時代將何去何從，超智能時代將引發社會更多思考。

·20.7萬字

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人工智能：語音識別理解與實踐

全書首先概要介紹了傳統語音識別理論和經典的深度神經網絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括“深度神經網絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環神經網絡為代表的若干先進深度學習技術。

·27.3萬字

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智能原理

本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果，在此基礎上歸納了一般智能的構成要素，形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發展、使用和評價，提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學生、學者和實踐工作者閱讀。

·25.9萬字

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自然語言處理導論

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學、計算機科學、機器學習等多學科內容。本書主要包含基礎技術、核心技術以及模型分析三個部分。基礎技術部分主要介紹自然語言處理的基礎任務和底層技術，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術部分主要介紹自然語言處理應用任務和相關技術，主要包括信息抽取、機器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機器學習的自然語言處理模型的穩健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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