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许多介绍自然语言处理(NLP)的书通过精心设计的示例和定义良好的数据集来展示如何解决NLP问题。但是,构建生产级NLP系统不能仅靠纸上谈兵。如果你想跨越理论与实践的鸿沟,在真实的业务环境中构建、迭代和扩展NLP系统,那么这就是为你而写的指南。 本书凝集了作者在微软、谷歌等头部公司的实践经验,详细阐释了NLP在文本分类、信息提取、聊天机器人、搜索和信息检索、主题建模、文本摘要、文本推荐、机器翻译、问答系统等常见场景中的应用,内容覆盖电商、社交媒体、医疗、金融、法律等垂直应用领域。通过阅读本书,你将为从0到1发切实可用的NLP系统奠定牢固的知识基础。

未来不属于AI,未来属于懂AI的孩子,一本书读懂AI,让孩子赢在AI时代。视频讲解趣味案例,提供源码和习题答案,全彩印刷,让孩子边玩边学,其乐无穷

1、专业作者团队:微软AI产品一线研发人员 心经 ,教学方式深浅出。 2、零基础门:帮助初学者构建全面系统的AI知识体系,高效学习AI技术。 3、系统的知识体系:从数据预处理、数据可视化,到监督学习模型、无监督学习算法、深度神经网络的原理,再到AI模型的训练、优化、性能度量,涵盖AI应用的全生命周期。 4、理论与应用并重:介绍各个AI模型的应用场景,包含回归、分类、聚类、图像处理、语音处理、自然语言处理,并介绍智能对话系统和知识图谱。

详细阐述了宁波市智能制造的案例。

全面梳理无人驾驶技术之作! 适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者,以及相关人士阅读。 无人驾驶技术概览 无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法 深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用 无人驾驶安全等多个主要技术

机器学习从入门到入职——用sklearn与keras搭建人工智能模型
学习路线清晰:从整体上对机器学习的知识架构行整理; 理论实际结合:以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的理论行代码实现; 门参考:包含机器学习岗位职技巧。

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。

提出如下3种算法: ① 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法。 ② 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法。 ③ 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法。 给出了一个图书推荐原型系统的构建方案。

谷歌机器学习发专家、华为深度学习团队系统工程师、华为深度学习云服务的技术负责人联合编写 中国科学院计算技术研究所副研究员/中国大数据技术大会(BDTC)发起人查礼、 长江学者 特聘教授/浙江大学计算机学院院长陈刚作序 才云科技创始人兼CEO张鑫、Google Brain资深工程师周玥枫、华为人工智能领域主任工程师夏命榛、云账户联合创始人兼CTO邹永强、博拉科技创始人兼CEO周公爽、微软亚洲研究院助理研究员王锦鹏、 知衣科技联合创始人兼CEO 郑泽宇联合 不仅介绍如何使用TensorFlow,还剖析了系统设计原理

计算机视觉解决方案日益普及,在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的展。本书将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习源框架TensorFlow 2,你将掌握如何使用卷积神经网络(CNN)完成视觉任务。本书从计算机视觉和深度学习基础知识始,教你如何从头始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的AI库的特性,以及直观的Keras口,继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例,本书展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像,以及如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容。本书还将介绍如何构建生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)来生成和编辑图像,以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中,你将深了解迁移学习、数据增强、域适应,以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读本书,你将获得使

深度学习这门技术在机器视觉领域大规模应用,采用深度学习的图像识别AI 算法在识别精度上已经超过人眼精度,如今我们日常生活中的扫脸支付也基于深度学习强大的图像特征提取能力。人们觉得AlphaGo 才是AI 时代到来的标志,之所以这样觉得或许是因为人们普遍承认下围棋是一种高级别的智能过程,也是一个绞尽脑汁的过程 可以切身感受到 动脑 。 伊庭教授在本书中强调了研究游戏AI 的意义 或许是解密人类大脑思考方式的方法之一。我个人十分赞同伊庭教授的这一看法,我们的生活、工作 和学习过程中的纠结一直都建立在着眼于眼前还是未来的权衡当中。但正是因为我们具有智慧,所以我们才会具有这种权衡能力(或者说是生活中充满了纠结)。 相信当读者从章坚持读到后一章时,不仅会觉得游戏AI 有趣,还会觉得人脑思维本身就有很多有趣的地方。或许

一直以来,作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法,以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中,他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料,价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习,充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动,如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。

1.不用任何专业基础就能读懂并制作,即便是中小学生也没问题。 2.具备知识性、趣味性,符合当今素质教育鼓励发学生动手能力的主题。 3.机器人制作是火热的话题,完成制作可以在身边环境(兴趣论坛、朋友圈子、学校中)受到关注,有一定实用价值。 4.实践操作性强:从工具和材料准备、装配方法、设计思路到制作过程都配合图片,行了详细讲解,可以对照操作,来完成自己的制作。 5.所选制作实例也有相应的背景知识,读者不光可以制作出有趣的机器人,也可以从中学到相应的知识,比如电子元件常识、机器人的运动方式、仿生学等。 6.作者在杂志、网络上有一定影响力。 7.有配套套件,既可以借助套件推广图书,也可以考虑图书搭配套件销售。

读者对象: 1、人工智能领域的技术工程师,尤其是机器学习和深度学习领域的工程师; 2、高校人工智能专业学生、教师以及研究人员; 3、希望了解人工智能尤其是深度学习的技术工程师和产品经理。 (1)本书由百度官方出品,PaddlePaddle总架构师共同创作。 (2)百度公司CTO王海峰博士作序,张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐 (3) 内容全面、由浅深、注重实践 ,结合新近PaddlePaddle技术版本,详细讲解了PaddlePaddle的技术和原理,以及如何从零始快速掌握深度学习。

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本书主要讲述非线性系统分析和非线性系统设计的基本理论。

学习思路,理论先行:构建了非常系统化的理论知识体系,助力读者透彻理解深度学习的基础知识。 学习原理,思维先行:学习一种新的方法、新的算法时,先从本质上剖析其来源,分析提出这种新方法的思维是什么。 抽丝剥茧、深挖本质:透过其烦杂的表面,深挖其本质。 纵向学习、横向比较:详细讲解深度学习作为语言模型中很有用的一种技巧,如何在很多方法中被借鉴和使用。 实践有章可循,拒绝举轻若重:本书将实践分为原理实践和应用实践。原理实践注重案例与原理的呼应,增强对于原理的理解和认识;代码实践增加不同场景下的实践技能,提高Python实践水平。

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。



内容全面 :系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型,如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等,详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 :采用PyTorch 2.x最新框架行实战,通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法,读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 :源了全部课程源代码、课件、代码,本书Github仓库已收获超3000个Star数,并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。

深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域,本书系统讲述深度学习的原理及应用,并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目,内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导,本书在推导公式之前详细讲解前置知识,助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重难出配有视频讲解,扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解;相关知识领域,例如CUDA,本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用,帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。 ★深浅出 深计算机硬件,给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码,带领读者一起思考和实现理论。

本书利用多面体模型描述了如何实现不同阶段循环变换技术,是国内首个详细介绍该模型和循环优化技术的特殊编译参考书籍。


1.用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。 2.10个真实项目,侧重于实战,涵盖图像处理、推荐系统、股票价格预测和训练聊天机器人、机器翻译系统和基于强化学习的电子游戏等实际应用 3.适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。

本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识始,逐步深,通过现实生活中的例子,展现深度网络架构的方法和策略。本书避免了艰深的理论讨论,而是针对实际问题提供了必要的指引。-深理解机器学习和深度学习基本概念-了解从神经网络到深度网络的演化历程-探索主流深度网络架构,包括卷积神经网络和循环神经网络-了解如何将特定的深度网络应用于适合的问题-全面了解通用的对神经网络和特定深度网络架构调优的基础知识-学习针对不同类型数据的向量化技术以及如何在Spark和Hadoop平台上原生地使用DL4J

机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向,而深度学习作为机器学习的重要组成部分,伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛,越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中,让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书,你将学到: MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用,以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法

1.讲解透彻易懂,深介绍天地一体化网络服务技术的功能组成、技术特。 2.结合信息技术的新研究展,使读者能够快速地理解该技术领域的相关技术及发展动态。 3.注重发展前沿,紧跟相关研究领域的新研究成果,对当前的热研究问题及其技术难行了系统的介绍。 4.内容详实、组织结构合理。网络通信及数据信息服务等相关领域研究人员、技术人员值得参考的书籍。

1.集机器学习和深度学习于一身,由360资深算法专家撰写,让你轻松掌握推荐系统的核心技术。 2.推荐系统技术已经正式步深度学习时代。基于一线研发人员的视角,系统介绍推荐系统的技术理论和实践。 3.覆盖推荐系统召回、粗排、精排和重排全路,本书从多个角度审视推荐系统中的公平性问题、知识蒸馏、冷启动等前沿实践,是推荐系统领域实践者不容错过的指南。 4.以业界实践为基础,介绍推荐系统的核心技术。通过谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理,快速了解业内主流解决方案,搭建属于自己的实用知识体系。


本书汇集了多位创客在智能小车机器人方面的丰硕成果,不仅为刚触机器人制作的初学者提供了详尽的门教程,还为有一定基础和经验的制作者提供了从基础到高级,覆盖循迹、避障、跟随、走迷宫、绘图、语音控制、无线遥控、Wi-Fi视频监控等全方位功能的丰富实例。通过阅读这本书,你会全面了解智能小车机器人的构成,在设计与制作智能小车机器人方面获得思路和灵感。 全面认识车轮、电机、电机驱动电路、电池、车架、主控制器、传感器、遥控器等部件。7个基础制作实例实现循迹、避障、跟随、走迷宫、蓝牙遥控、语音控制、绘图等常见功能。12个高级制作实例体感遥控、Wi-Fi远程视频监控、全向移动、视觉识别与跟随、自主导航,将这些高级功能应用在你的智能小车机器人上吧!2个完整设计与制作方案花费百元便能完成的多功能蓝牙遥控小车、基于单片



《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上,对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分,分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。


国内外服务机器人研发展、服务机器人创业团队未来两三年服务机器人市场发展

JAX是一个用于高性能数值计算的Python库,专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识,并剖析3个实战案例: 使用ResNet完成CIFAR100数据集分类、有趣的词嵌与生成对抗网络。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境和答疑服务。



本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景,详解人工智能的几个核心技术(机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习)和两个*流行的源平台(sklearn和TensorFlow)。通过本书的学习,读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具,为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。

系统性学习路径:从基础到阶,再到实战应用和参赛指导,为读者提供一站式学习体验。 实战与理论结合:不仅提供理论知识,更注重实践操作和项目实战,帮助读者将所学知识应用于实际。 参赛指导:提供参赛技巧和经验分享,帮助读者在各类科技竞赛中脱颖而出。 互动性与趣味性:通过案例分析、互动问答等形式,提高书籍的趣味性和互动性,吸引青少年读者。 专业团队编写:由经验丰富的科技教育专家(厂商)和实战经验丰富的指导教师(每本书有三四十名竞赛获奖指导教师)共同编写,确保内容的专业性和实用性。 丰富的配套资源:配套资源中提供了书中的实例文件、素材文件、视频教学文件、课件、获奖作品评等。

AI爆发引发了剑指下一代互联网主导权的军备竞赛,本书立足于互联网发展阶段和信息传播演化的历史经纬,着眼于中美两大科技强国的人工智能和通信产业的发展纵横,大胆畅想并系统性地阐述了AI的产业应用前景、前沿趋势与挑战。 1.这是一本兼具专业水准和深刻洞见的诚意之作!作者秉持 拒绝神化,拥抱变化 的态度,为读者抽丝剥茧,理性审视ChatGPT的前世、今生和未来。 2.2023年3月至今,各种AI产品的密集发布让世人惊叹于人工智能时代正在加速到来,或兴奋或恐惧的情绪也随之在全球蔓延。面对种种疑虑,本书以冷静的笔触和浅显易懂的表达,为读者厘清专业基本概念,层层揭ChatGPT的神秘面纱!要想全面了解ChatGPT及其背后的技术和产业逻辑,读这本书足矣! 3.本书的观察视角极富创新性。诸多舆论将ChatGPT仅仅视为技术突破,本书则旗帜鲜明地指出ChatGPT

1.领域前沿:本书全面介绍了生物计算的三大领域 DNA计算、RNA计算和蛋白质计算,涵盖了从基础理论到实验操作的全方位内容,为读者提供了一个系统的学习框架。 2.作者知名:由领域内知名学者著述,整合了多年的研究成果和最新发现,确保了书籍内容的权威性和实用性。 3.理论性与实用性兼备:不仅深探讨了生物计算的理论基础,还详细介绍了实验操作和计算模型,使读者能够将理论知识应用于实际问题解决中。 4.案例分析丰富:书中提供了大量的实际案例分析,如DNA计算在求解NP完全问题上的应用,增强了内容的可读性和实用性,使读者能够更好地理解和掌握生物计算技术。 5.跨学科视角:本书融合了计算机科学、生物学、化学等多个学科的知识,为跨学科研究者提供了一个共同的交流平台,具有广泛的吸引力。

测控技术近年来发展迅速,是一门集光、机、电、算于一体的工程性和综合性技术。

秋叶大叔 秒懂AI系列 重磅新作,深探讨AI在论文写作中应用的实用技巧; 注重方法逻辑,适用于DeepSeek、豆包、文心一言和ChatGPT等各种AI大模型; 论文选题、前言写作、大纲写作、正文写作、数据分析、摘要写作、结语撰写、文稿翻译与润色、答辩PPT制作。

1.平台专项,内容丰富:本书专注于DeepSeek大模型,内容全面覆盖AI技术在日常、职场、学习等多场景的应用,满足读者多元化需求。 2.实战导向,易于上手:通过大量实战案例与技巧分享,让读者快速掌握AI技能,实现从理论到实践的跨越。 3.技能提升,职场加速:特别适合职场人士,助力其提升工作效率,解决工作中遇到的实际问题,成为职场竞争力提升的秘密武器。 4.学习规划,全面发展:不仅限于技能学习,还包含成长规划、心理健康等全面内容,助力读者全面发展。


本书使用大量实战案例,将AIGC和增长相结合


读者对象: 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的发者。要充分利用这本书,需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架,它使得每个人都能轻松发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0,你将研究一个改后的框架结构,它提供了大量的新特性,以提升发者的工作效率和便于发者使用。 本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术始介绍,之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型,以及使用TensorFlow 2.0的工具(如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub)加速发过程。 学完本书之后,你将能够使用TensorFlow 2.0发任何机器学习问题的解决方案,并能将它们部署到生产环


人 人都是产品经理重磅新作,写给3-6岁的产品经理: 系统总结通用的产品设计方法和设计思路,帮助读者快速提升产品设计能力。 本书介绍了实际的产品工作中所需要用到的各种产品设计方法和设计思路。 通过介绍理论框架和实践案例,本书有助于读者把通用的产品设计方法快速、灵活地复用到实际的产品设计工作中。 培养专业化能力和职业化能力,加快职业生涯的成长。 本书主要内容: 信息输控件、信息反馈控件和信息输出控件的设计与使用方法; 产品原型设计方法和产品功能设计方法; 产品逻辑、产品体系和产品设计方法; 基础系统产品的设计思路、产品管理方法。

读者对象: 1、图像视频应用与处理架构师;2、图像视频发人员;3、深度学习应用发人员;4、深度学习算法工程师;5、其他对视频技术感兴趣的人员。 1)作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写; 2)范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧,全面覆盖; 3)案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析; 4)内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。

(1)作者来自于微软亚洲研究院,在人工智能、大数据和算法等领域经验非常丰富。 (2)以实战为导向的深度学习全栈技术指南,作者凭借多年经验,精选初学者需要掌握的知识精要,大大降低深度学习的门槛 (3)详细讲解深度学习的知识系统、核心技术和算法,以及它们在机器视觉、语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的应用

比史蒂夫 乔布斯、埃隆 马斯克更偏执的 科技狂人 ,现实版 弗兰肯斯坦 ,美国知名生物制药公司联合治疗公司创始人兼CEO 玛蒂娜 罗斯布拉特缔造不死未来的世纪争议之作! 超越人类身体的物理界限,实现人类思维、意识永生不死!《虚拟人》通过思维文件、思维软件、思维克隆人及思维克隆技术等核心概念,向我们展现了一幅人类未来思维永生的大图景! 驭势科技(北京)有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙,Ehang亿航创始人兼CEO胡华智,清华大学心理学系主任、加州大学伯克利分校心理学系终身教授彭凯平,中国当代知名科幻作家、畅销书《三体》作者刘慈欣,中国科学院国家天文台研究员、中国科学院大学教授、 第十一届文津奖 获奖图书《星际穿越》译者苟利军,奇大学校长、谷歌工程总监、畅销书《人工智能的未来》作者雷 库兹韦尔,人造生


本书适合零基础的编程爱好者、希望转型的技术人员,以及希望通过AI编程提升效率的发者阅读。


本书理论联系实践,深浅出,知识全面,通过阅读本书,读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识,还能通过实战案例更好地将理论融到实际工作中。本书包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目,让读者可以更好地理解分布式机器学习的核心内容。