1.揭开AI聊天机器人的神秘面纱：计算科学家斯蒂芬·沃尔弗拉姆亲笔撰写，为读者揭示OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序ChatGPT的内部机制。 2.从原理到应用，探索人工智能的边界：探讨ChatGPT如何以令人惊叹的方式生成具有意义的文本。通过深入了解其先进的神经网络技术，读者将对聊天机器人和人类思维之间的关系有更深刻的认识。 3.专家赞誉不断，ChatGPT原理best解释：OpenAI CEO、ChatGPT之父Sam Altman，世界AI学者Rodney Brooks都对本书表示赞赏，认为本书是对ChatGPT原理的解释非常出色，值得阅读学习。 4.深入浅出，生动表达科技原理：作者Stephen Wolfram不仅是一位杰出的科学家，还擅长将技术原理生动地表达出来。他的独到见解使得本书易于理解，即使对于非专业人士也能轻松阅读。 5.揭示聊天机器人的底层原理与界限：讲述ChatGPT底层的工作原理和谜团，为读者揭示了
1. 多个AI应用案例。本书提供了多个AI应用的实际案例，让读者直观地看到AI已经可以出色地完成很多任务。从绘画、视频制作到科研等各种领域，你将发现 AIGC（人工智能生成内容）工具的强大。 2. 工具丰富实用。在一个个具体的实际场景中介绍好用的AI工具，包括ChatGPT、Midjourney、DALL E、AutoCut、DEVONthink、 Elicit、 LEX等。读者能够具体地看到用工具解决问题的全过程。 3. 授人以鱼，也授人以渔。在一个个工具的介绍下，让读者逐步学会方法，找到适合自己的AI应用方式：发现问题 关注需求 查找工具 使用工具 解决问题，不断螺旋式成长。 4. 清晰展示小米科技联合创立人王川认可的AI使用经验。不仅仅只是介绍一些 AI 工具，还详细阐述了方法论，帮助读者提高对 AI 的认知，增强使用工具的信心和技能。 5. 本书作者----天津师范大学管理学院副教授，硕士研究生导师
本书聚焦学士论文、硕士论文、博士论文、科研论文、学术论文、项目申报论文六大类论文写作应用； 包含论文选题圈定、框架搭建、文献综述、数据采集、数据分析、实证研究、结论阐述、论文答辩全流程。 关于论文写作，导师不教的，同学不会的，都在这本书里。
想要深刻领悟人工智能和ChatGPT的奥义，你需要读一读这本《为什么伟大不能被计划》。两位OpenAI研究院将用丰富的实例为我们徐徐展人工智能的秘密。 工作中遇到瓶颈，想要寻找突破，你需要读一读《为什么伟大不能被计划》。这本书将揭示一个秘密，即艺术和科学等领域中伟大的发现，需要遵循好奇心，即一块块踏脚石。 苦于无法如期实现自己的人生的规划时，你需要读一读《为什么伟大不能被计划》。本书将通过智能机器人、生物化、人类杰出艺术作品的例子告诉读者，目标可能根本不存在，只是一种模糊的感觉而已。
你的实用LLM应用发手册 1.【0门槛】人人都可以借力大模型，做出 AI 应用 2.【简单】学习大模型应用发的 Z小可用知识 3.【实操】学会写提示词、模型微调、使用 LangChain 等 4.【实战】提供常用场景代码示例，方便快速学习 5.【快速】2H 上手构建你的头个原生 AI 应用 6.【全面】了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理 专业翻译、专家推荐 1.【品控】一线从业者翻译，注释说明内容更新 2.【推荐】大模型一线创业者、应用技术专家推荐
AIGC从入门到实战:ChatGPT+Midjourney+Stable Diffusion+行业应用
涵盖全面：本书从ChatGPT门，到AIGC实战，全方位、系统性地介绍了人工智能领域的最新技术和最新应用，能够满足读者对人工智能知识的全面需求。 知名作者：本书作者是人工智能领域的资深专家，钻研和深从事相关技术领域，曾多年在国际会议上发表技术论文，具有较高的学术影响力和知名度，可以为读者提供权威的指导和建议。 独特风格：本书的写作风格简洁明了，通俗易懂，结合丰富的实例和案例，使读者更容易理解人工智能的原理和应用，同时还具有一定的趣味性和可读性，能够吸引读者的关注和兴趣。 实战经验：本书的实战部分详细介绍了人工智能在实际应用中的一些技巧和注意事项，能够帮助读者更好地应用人工智能技术，提高工作效率和质量。
1.本卷研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 和可视化；2.丰富的示例代码和在线资源，方便动手实践与拓展学习；3.提供在线实验环境；4.全彩印刷；5.《人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络》是系列图书第3本，卷1《人工智能算法 卷1 基础算法》、卷2《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》已在人民邮电出版社出版；。 自人工智能的早期阶段以来，神经网络就扮演着至关重要的角色。现在，令人兴奋的新技术，例如深度学习和卷积，正在将神经网络带向一个全新的方向。本书结合各种现实世界任务中的神经网络应用，例如图像识别和数据科学，介绍了当前的神经网络技术，包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout和可视化。 本书的目标读者是那些对人工智能感兴趣，但苦于没有良好的数学基础的人。
一本书讲透ChatGPT的前世、今生与未来，实现从AI小白到高手的化。 重磅专家力荐：著名经济学家朱嘉明作序，北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任喻国明，畅销书《暗知识》作者、师从人工智能鼻祖伯纳德 威德罗的王维嘉博士，等倾情推荐。 聚焦前沿热：揭秘以ChatGPT为代表的大语言模型爆火背后有哪些原因？有何时代价值与意义？ 描绘应用蓝图：大语言模型给哪些产业带来了福音？相关技术究竟能派上什么用场？ 远瞻行业风险：机遇来临之际还将迎来哪些挑战？我们该如何应对？
实践、实践、实践 本书通过不同的例子展示机器学习在具体项目中的应用和实践经验 使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型
凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友，都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的*的FPGA相关知识。
欲建高楼，必重基础。本书讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等人工智能基础算法。本书中所有算法均配以具体的数值计算示例。 人工智能算法 系列图书的目标读者是那些没有良好数学基础，又对人工智能感兴趣的人。本书读者只需具有基本的大学代数和计算机编程知识，任何超出这个范围的内容都会在书中详细说明。本书为读者提供配套的示例程序代码， 当前已有Java、C#、R、C/C 和Python的语言版本，还有社区支持维护的Scala语言版本。
1.内容全面 俯瞰全领域，网罗人工智能发基础理论和技术； 2.图文并茂 334张图示帮助理解，以图配文，知识清晰直观； 3.专业实用 详略得当，辅以公式和代码，为深研究基础。 知识涵盖： 机器学习/深度学习/强化学习/图像和语音的模式识别/自然语言处理/分布式计算
漫画图解人工智能(漫画版AI通识课,解密AI的前世今生,带你轻松get人工智能核心问题!后浪出品)
◎在AI领域深耕多年的专家shou次面向大众讲述 人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，你真的了解它吗？你是否担心过《西部世界》中的情节会成为现实？如果真的想与AI有情感上的交流，你会在某个瞬间担心与你对话的仅仅是一台机器吗？ 人工智能和多代理系统方面的专家尼古拉 萨博雷shou次向大众讲述AI的前世今生。本书语言通俗，主题分明，适合编程学习者和对AI感兴趣的大众读者阅读，那些对于AI的期待和困惑，你会感同身受，也会找到有趣的答案哟。 ◎人工智能核心知识轻松get 多主体系统的运行方式如同小而强悍的蚂蚁寻找路线；强化学习如同小孩子不断 尝试犯错 拍皮球；聊天机器人无法回答时就会反问人类；k 均值聚类算法如同计算出猫、狮子和母牛的 平均对象 ，尽管这种动物现实中并不存在 案例法 类比法阐释AI领域的硬核术语，让你轻松get
1.解读AIGC及ChatGPT的热问题，包括但不限于： AIGC为什么火爆？ 模型即服务的底层内涵？ ChatGPT的局限与隐忧？ GPT-4已来，如何拥抱奇时刻？ AIGC如何拥抱源？ 变现模式与商业困境？ AIGC的不足与挑战？ 2.全彩印刷，阔的视角，全面认识AIGC 涉及文字、音频、视频、3D模型、编程、游戏发、绘画、建筑设计、DIY设计、儿童创意、内容营销、诊疗、心灵慰藉等领域 3.启发式的见解，引人深思 创新创业视角--AIGC如何全面普及、具体的落地模式如何？ AIGC与治理难题--治理思路、弱势群体的保护、知识产权、合作模式 AIGC背后的思考--AI幻觉、预训练技术、行业挑战、中国的AI探索之路
AI大模型安全观——通用人工智能的应用场景、安全挑战与未来影响
ChatGPT为什么让AI科学家如此忧虑？ 大模型为什么会产生幻觉，让ChatGPT“一本正经地胡说八道”？ 杰夫里·辛顿的担忧会发生吗？ 大模型在未来会面临哪些困境？ ChatGPT带来的五大安全隐患是什么？我们该如何应对？ 可以利用大模型的优势来客服它的缺吗？ 也许我们并不知道， 当我们利用ChatGPT时，我们也在被ChatGPT利用。 一本书深度扫描大模型背后看得见与看不见的风险。
1.本书引用国内外大量理论研究和实践经验，内容翔实。 2.本书作者有数百家企业的服务经验，对于数字经济的背景、发展及相关框架有着非常清晰的认知。 3.本书从少见的经济学视角出发，而非常见的产业视角，为读者提供了不同维度的数字经济概念。 4.本书语言通俗易通，可以面向各类读者，无论是初学者还是研究者。
采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案，以及代码 在代码中加深对理论的理解
《AI 3.0》是超级畅销书《复杂》的作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮 米歇尔耗时10年思考，厘清人工智能与人类智能的全新力作。 《AI 3.0》全景式地展现了人工智能的过去、现在和未来。作者米歇尔以自己多年来在人工智能领域的研究经历，及对人工智能的应用与未来等方面的思考为基础，并结合人工智能发展史上的重大事件以及与其他权威专家的学习交流，从5个部分揭示了 现在的计算机能做什么，以及我们在未来几十年能从它们身上期待什么 。作者首先从人工智能的发展历程讲起，然后从视觉识别、游戏与推理、自然语言处理、常识判断等人工智能的4个主要应用领域来详细阐述人工智能的原理、当下的能力边界，及其正在面临的关键挑战。 随着人工智能技术的发展，其应用也越来越广，并对人类社会和我们的生活产生了深远的影响，且会在未来继续发挥更
艰难时期，生活不易，科技使我们比以往任何时候都更封闭，我们蜗居在各自的社交泡沫里，不愿亲近哪怕咫尺之遥的人。如何破解当下的社交困境，让他人愿意为你敞心扉？作者在本书中将为你娓娓道来，教你如何解读人性，攻克人心，更聪明地与人交道。社交不是一场比拼胜负的游戏，而是要追求双赢的结局。读完本书，你会发现社交如此有趣，让别人发自内心地纳你如此简单，学会换位思考、善解人意、解读人心，让他人真正觉得 有你真好 。
2022年12月16日， Science 杂志发布了2022年度科学十大突破，AIGC（人工智能生成内容）赫然在列。一时间，AIGC成为当下炙手可热的概念。2022年9月，AI绘画爆火；11月30日，ChatGPT横空出世，正式让全世界看到了AIGC的 强大 。无论是AI绘画的爆火，还是ChatGPT的诞生，都属于AIGC这一概念。谁曾想到，在元宇宙、Web3.0等概念风靡的2022年，AI凭借 创作 强势崛起，这预示着AIGC元年即将启，下一个万亿赛道即将爆发。资料显示，国内大厂百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图等都在AIGC领域有所投；国外科技巨头谷歌、Meta、微软、Stability AI、Jasper、OpenAI等也始布局AIGC。2023年，将是AIGC与Web3.0、元宇宙密切结合并将爆发的一年。作为AIGC的门级科普读物，本书结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普了AIG
湖南省普通高等学校教学改革研究项目的成果。 提供11个微课配套教学视频，可以扫码在线观看。 89个示例 6个综合案例 156个示意图 131道习题。 提供大量习题、源代码、教学PPT、习题参考答案、考试试卷、教学大纲和实验指导等完善的立体化教学支持。 以面向初学者的视角系统介绍机器学习算法的基本原理。 每种算法都采用sklearn程序实现并用Matplotlib行数据可视化。 注重案例教学，详解6个综合案例，详解机器学习算法如何处理各种细节问题。 面向初学者详述机器学习算法原理，展现其难，注重解决学习时容易 掉坑 的问题。 详解如何用sklearn编写机器学习程序，为一步学习TensorFlow深度学习算法下基础。
1 作者本身也是从小白始门深度学习的，无论从书中内容，还是讲解思路，以及语言风格，均适合你从零始深度学习这个充满魔力的世界。 2 实例简单而不简约，用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。 3 虽然是一本门教程，但是对原理的讲述也不含糊，清晰易懂，让读者能知其然且知其所以然。
一部引领人工智能大趋势、透视下一个大挑战的领先巨作。 情感机器6大创建维度首度披露，人工智能新风口驾驭之道重磅公。 人工智能之父、MIT人工智能实验室联合创始人、人工智能领域首位图灵奖获得者马文 明斯基重磅力作首度引中国！ 中国人工智能学会理事长，中国工程院院士李德毅专文作序！ 一部洞悉人类思维本质，创建情感机器的巨作。人类精神活动是如何发生和行的？思维如果工作？如果人类大脑是一台机器，探究其内部意识运作机制是否有助于我们研发出能理解、会思考的人工智能？ 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、英特尔中国研究院院长吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡
本书主要内容包括人工智能起源发展，特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术，并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、*化方法等理论学习掌握人工智能的发工具和方法。而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法，对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。*后以TensorFlow为平台，通过各种与实际生产生活联系紧密的热应用为案例改编为实验，达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。
终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界比尔·盖茨年度荐书！近20年人工智能领域轰动性著作！
比尔 盖茨年度荐书！《终极算法》近20年人工智能领域*轰动性的著作！揭秘机器学习的终极逻辑，全景勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者沃尔特 艾萨克森、图灵奖得主朱迪亚 珀尔、中国大数据领航人车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢倾力推荐！ Google X、微软研究院 密切关注！ 如果你先想了解人工智能，那么推荐佩德罗 多明戈斯所著的《终极算法》，非常值得一读。 比尔 盖茨
1. 计算机图形研究领域受尊敬的天才之一 Andrew Glassner编写。 2. 基本概念 理论，不涉及复杂的数学内容。 3. 近千张图和简单的例子，由浅深地讲解深度学习的相关知识。
人工智能相关领域面试、笔试、经验心得、算法、考、难、真题解析一应俱全，获取高薪 在这里，有面试笔试常见技巧的提炼与总结； 在这里，有面试笔试高频人工智能领域相关知识的整理与剖析； 在这里，有面试笔试历年人工智能领域相关真题的解答与拓展。
本书包含PyTorch基础知识 实战案例两部分 提供notebook，方便读者交互性学习 梳理PyTorch基础知识及重、难 翔实的案例，案例包括Kaggle竞赛中经典项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务 配套源代码文件供下载、读者交流QQ群
理论性与实践应用相结合 ：以清晰的逻辑全面解析量子概念。 观新颖： 书中尝试引相关的历史与社会发展背景，同时也试探着分析东西方文化的差异性是否也像一种量子特有的波粒二象性展现，视角独特而新颖。 通俗、易懂，可读性强 ：为与一般量子正式教科书区隔，因此全书除极少数地方外，看不到深奥的物理与数学符号或公式。通过通俗易懂的文字，展现出了科学的魅力。 作者的专业性和权威性： 张庆瑞教授著名科普事迹众多，主要有首次在台北101大楼灯拼出E=MC2，引起世界注目，从此启动于每年12月31日跨年拼字。创建台湾大学个物理文物厅，展示亚洲早期考克饶夫－瓦耳顿型直线粒子加速器。专业领域方面，张庆瑞教授已发表280篇以上专业论文，并获得28个以上磁性相关专利。张教授曾担任过亚洲磁性协会理事长，也曾任台湾磁性协会理事长及台
1.PyTorch核心发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。 2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果行可视化。 3. PyTorch核心知识 真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力： a.全面掌握PyTorch 相关的API 的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法； b.快速从零始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器； c.轻松学会使用PyTorch 实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题； d.章尾附有 练习题 ，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。 4. PyTorch 联合创作者Soumith Chintala作序推荐！ 5. 书中所有代码都是基于Python 3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。
本书包含理论讲解和实际编程两个部分。理论讲解说明了图像处理原理，实际案例，实操算法，强化应用。使读者不仅可以明白原理，还能学以致用。内容讲解细致，没有编程基础的读者也能轻松门。
深度学习(deep learning)AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！
AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多专家推荐！深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语
1.全球1500多所学校采用的教材，国内众多高校选用。 2.配备丰富的教学资源，解决教师授课后顾之忧。 3.配套网站提供多种语言版本源代码，满足不同编程语言使用者的自学需要。 4.程序员门人工智能领域的推荐书籍。
1.国内市场累计销量榜首的 西瓜书 《机器学习》公式完全解析指南！ 南瓜书 系Datawhale成员自学笔记，对 西瓜书 中250个重难公式做了详细解析和推导（重难公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。 2.机器学习初学小白提升数学基础能力的练习册！ 以本科数学基础视角对 西瓜书 里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的 坑 以及跳过这个 坑 的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！ 3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐
机器学习是一个非常热门的技术，本书内容涵盖多种机器学习模型，包括流行的机器学习算法，例如K近邻算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、K 均值算法、决策树以及人工神经网络。与此同时，还讨论了数据预处理、超参数优化和集成方法等主题。阅读完本书之后，读者将学会构建用于文档分类、图像识别、广告检测等任务的系统，还将学到如何使用scikit-learn类库的API从类别变量、文本和图像中提取特征，如何评估模型的性能，并对如何提升模型的性能建立直觉。除此之外，还将掌握在实践中运用scikit-learn构建高效模型所需的技能，并能够通过实用的策略完成高级任务。
一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识，深浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法行了深分析。在此基础上，本书一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
1 应用实例主导：结合大量工程应用实例，系统介绍基于步电机、直流伺服电机、交流伺服电机、液压、气压等装置的驱动与控制技术及其应用成果2 作者实践经验丰富：本书作者在PLC控制、液压气动控制等领域实践经验丰富，长期从事企业相关技术的培训与咨询工作，积累了大量的实际案例。
继哥白尼革命、达尔文革命、神经科学革命之后，人类迎来的自我认知的第四次革命 图灵革命，人类超历史时代，并引爆人工智能的飞跃式发展。在人工智能急速发展的超历史时代，人们的自我认知、个人隐私、身份认同，甚至周围的政治环境都在发生变化。人类该如何在信息圈中维护自己 主宰 地位的尊严？ 信息哲学领军人、牛津大学哲学与伦理信息教授、图灵革命引爆者卢西亚诺 弗洛里迪划时代力作！ 财讯传媒集团首席战略官段永朝，清华大学教授、清华大学智能技术与系统国家重实验室主任朱小燕，小i机器人联合创始人、总裁朱频频联袂倾情推荐！ 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司创始人兼CEO驭势科技（北京）有限公司创始人兼C
脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作！ 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 ！看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景！ 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐！清华大学心理学系主任彭凯平，英特尔中国研究院院长吴甘沙，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥，2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐！ 湛庐文化机器人与人工智能系列。
《比较》杂志研究部主管，主要研究方向为产业经济学、数字经济、反垄断和管制经济学。曾在中英文期刊上发表学术论文六十余篇，在报刊杂志上发表文章数百篇。曾获得《金融研究》年度论文奖、优秀论文奖、《经济观察报》专栏奖。著有《区块通识：关于区块的111个问题》。 吕琳媛 电子科技大学教授，主要研究方向为复杂网络信息挖掘领域，包括海量信息导航、挖掘、推荐和预测。国家自然科学基金优秀青年基金获得者、四川省青年人才。阿里巴巴复杂科学研究中心副主任。2018年选《麻省理工科技评论》 35岁以下科技创新35人 。著有《重塑：信息经济的结构》。
1.内容实用，案例为主：从实用的角度出发，对工业机器人与PLC 控制系统的综合应用、触摸屏与机器人的联合应用、机器人与视觉系统的综合应用，特别是机器人视觉追踪功能的实际应用做了详细的说明，提供了视觉追踪的实用机器人程序和案例。2.侧重机器人高级应用：对机器人的特殊功能、快速编程指令、状态变量、参数功能及软件应用等方面也做了深浅出的介绍，提供了大量的程序指令解说案例。
全面反映新一代信息技术对机器人的变革作用，理论系统性强、理论联系实际，通过本书整合各种智能机器人的应用、科研展，通过思维导图、二维码等构建放性学习知识体系。
奇是得到广泛关注的话题，国内的百度公司也很热衷于奇的研究和探讨。随着AlphaGo 以4:1 战胜围棋九段棋手李世石，人工智能再次引发人们的关注，读者急需了解什么是奇，这一理论对人类的未来会有什么影响！这是一本以人工智能大爆炸，机器人危机等为话题的书，涉及当前很热的话题，在国内外关注度都很高。作者在本书中融合了全新的技术发展展望和观。本书电子版将配合中文印刷版同步上市。
神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断，客户
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
（1）机器学习等AI技术驱动的智能数据分析是数据分析行业的未来发展方向，所有数据分析师都应该关注。 （2）作者从事数据分析与挖掘10余年，对Python等各种数据分析技术和工具都非常熟悉，在智能数据分析领域也积累了大量的经验。 （3）本书面向零Python基础和零AI基础的读者，精选了*精华的知识，包含大量示例代码，指导读者快速门。
