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。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
1.TensorLayer是一个基于TensorFlow的深度学习发工具。其透明，灵活，高性能的特，使得它得到了大量初学者乃至资深发者的青睐。TensorLayer获得了ACM Multimedia颁发的2017年度*源软件奖。 2.本书是在帝国理工学院计算机系终身教授郭毅可的领导下，由TensorLayer创始人领衔，TensorLayer主要发团队倾力造而成，作者全部来自一线人工智能研究员和工程师，为读者提供了一次非常美妙的AI之旅。 3.本书案例是作者们经过精心挑选后写作的，其中不乏诸如，价值上亿美金的超高分辨率复原、已实际应用在医学上的图像语义分割等黄金案例，值得初学者和研究者们学习参考。 4.本书作者额外提供了案例使用的模型，请到http://www.broadview.com.cn/book/5059下载使用。
使用深度学习行人脸识别是近年来AI研究的热之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现人脸识别的技术要以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》讲述将ChatGPT和Excel两大工具完美结合，为读者呈现了一部极具实用价值的数据处理指南。《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》系统性地介绍了ChatGPT的基本用法，以及如何利用ChatGPT整理和优化数据，辅以丰富的Excel函数和技巧，助力读者解决复杂的数据计算与处理问题。 无论是Excel初学者还是希望提高数据处理效率的专业人士，都能从《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》中获得实用的知识和技能。 《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》内容通俗易懂，配有清晰的步骤和图解。无论您是财务会计、人事行政还是办公文秘，《ChatGPT Excel高效数据计算与处理：视频教学版》都将成为您提升数据处理技能的得力助手。
1. 本书去繁化简地对深度学习的理论知识行梳理，并对算法实现做出浅显易懂的讲解，方便初学者学习。2. 本书精心挑选大量深度学习的案例，通过启发式的自学模式，使读者由浅深地学习并掌握常用的深度学习模型，快速行实战，为一步使用源深度学习平台与工具提供扎实的理论与实践基础。
《国家智能制造标准体系建设指南（2016年版）》的权威案例解读，工业和信息化部部长作序推荐。
数字化转型咨询专家、前腾讯高级产品经理力作。 来自一线互联网公司的数字化转型思考。 结合AI，从业务到思维对组织行全面重构。 2种决策思维模式、6个原创思维框架、4篇行业深度研究、100多个各行各业案例 要导读： 本书详解作者原创的6个思维框架，助力企业破解数字化转型的决策难题。 数字化 Y路径 演化模型：帮助企业确定数字化转型的大方向，明确现阶段要做什么，不能做什么。 数字化恐怖谷效应：描述企业在数字化转型过程中容易走的弯路，帮助企业规避风险。 优势 变量推演框架：基于企业自身的优势，寻找创新的可能性和突破口。 变量 场景融合框架：基于AI这类全局超级变量，在行业层面寻找突破口。 用户场景画布：帮助企业洞察用户，做出用户喜欢的产品。 价值 体验金字塔：平衡用户价值与用户体验的关系，在不同的市场环境中以不同的
知识图谱作为当前人工智能的重要方向之一，不仅被实验室的研究者关注，更被各行各业的商业应用所关注。知识图谱是一个古老而又崭新的课题，是知识工程在新时代的新形态。智能离不知识。知识始终是人工智能的核心之一。本书按照知识表示、知识库构建、知识推理和知识应用的基本脉络，全面介绍有关知识图谱的前沿技术。为便于理解和融会贯通，本书也对相关 NLP与机器学习的基本知识与知识图谱的经典传统方法行了适当描述。 本书既可作为人工智能领域研究人员的技术参考书，也可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
《模拟化生存：虚拟与现实之间》是大卫 萨克斯继《模拟的复仇》之后的又一杰作。透过新冠疫情这一全球事件，他带我们穿越数字化的迷雾，探索技术与人类如何更和谐共生。在萨克斯的笔下，未来并不是冰冷的代码和机器，而是充满人性化、社会性和创新的。这不只是一次科技的思考，更是一场关于人、社会和未来的对话。
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。
这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材，面向本科院校 计算机视觉 实践课。 本教材主要的特是： 1.以前沿的算法应用为主，不再花篇幅介绍一些过时的算法。 2.软件采用源计算机视觉库OpenCV，通用性高，有利学生就业。 3.编程语言采用Python，易于编写和调试，学生可以专注在知识上面，避免耗费太多时间在配置发环境和调试程序上。
1.本书是*本描写软件机器人方面的经典科普书，为读者阐述软体机器人的基本概念和技术，并且通过实例指导读者利用身边的简单材料和工具，轻松创造软体机器人作品。 2.本书由长期探索软体机器人创作的知名创客和专家撰写，分享他们多年积累的丰富创意和实例。 3.本书适合青少年学生、有志发明创造的爱好者阅读了解软体机器人概念，体验创造生活的乐趣。
本书在具体以下几个方面为学生和老师提供帮助。1. 自成体系，由浅深的3D建模知识。2. 基础电子电路硬件知识。3. 图形化编程基础知识。4. 基于数字工具的创作思路。5. 基于PBL（项目式教学）的教学 学习思路。详细得犹如我们在你旁边诉说，手把手叫你建模，如何完成硬件连，如何经行编程的操作。全面得犹如一本创客百科全书,所有的知识以合理的方式排列在书的后半部分。
本书配有课件，如有需要请关注微信号：cmpjz18.回复： EV3机器人之快乐搭建 免费获取。
DeepMind人手一本！ 屡次对战深度学习三巨头，揭秘大脑黑盒到底是神经网络机器，还是加工符号的机器
前沿：图神经网络是机器学习、数据科学、数据挖掘领域新兴的发展方向，被称作图上的深度学习，有望推动第三代人工智能的顺利发展。 丰富：综述图神经网络的基础理论、模拟算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用场景 深：摒弃简单介绍概念与框架的思维，深分析图神经网络的现状以及未来的调整与机遇，帮助专业人士和初学者知其然知其所以然 力荐：囊括国内AI界半壁江山的大咖联袂推荐
★好服务，是设计出来的！ ★抓住客户的痛、爽、痒，用极致体验提升复率和推荐率！让品牌触动人心。 ★不仅包含星巴克、宜家、亚朵等线下店铺案例，还包含爱彼迎、KEEP等线上案例！ ★介绍了用户画像、同理心地图、影子计划、AEIOU观察框架、情感曲线等实用工具，以及巴这个真实创业故事的服务设计实践，人人皆可学会！ ★唐 诺曼（Don Norman）、伯吉特 玛格（Birgit Mager）、秦朔、梁宁、汤维维、刘润、陈威如、张蓓、金铎、姚映佳、王炜推荐阅读！
1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法/技术，并将这些概念应用于日常应用和发。 阅读本书，你将学到： 通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； 了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； 通过流行的编程框架了解先概念； 为从事机器学习领域的工作做好准备； 了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； 掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。
市面上的AI芯片全书； AI芯片主流大厂首席科学家多年研究经验和前瞻的倾心总结； 覆盖AI芯片相关的技术路线、理论基础和产业实践等诸多方面； 从深度学习AI芯片等现有产品，到自学习/进化等下一代技术，再到量子场论、超材料甚至生物技术AI芯片等前瞻题材，本书将带您走进AI芯片的未来。
乐高机器人是乐高公司推出的一款新产品，它包括一套用于搭建物理结构的零件库和一个控制行为动作的大脑。
DeepSeek助力短视频创作拍摄、剪辑、调色与*制作(剪映+Premiere)(全彩微课版)
36个动手练+10个实战演练+42节同步学习视频+24节AIGC拓展学习视频
读者对象：机器学习工程师；数据挖掘从业者；数据科学家；信息安全领域的学生和从业人员。 讨论机器学习中的安全性问题，即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻方法以及对应的防御方法。
本书全面介绍了ChatGPT的背景、功能、特及应用领域，并向读者展示了如何加ChatGPT的相关社区和论坛行深层次的交流学习。同时，还提到了个性化设置和使用技巧，使读者更好地理解和使用这个强大的工具；本书包含大量的实操内容，包括如何使用ChatGPT插件，如何通过集成发环境行发，以及如何通过API行发等，让读者可以按图索骥，快速上手。
1.全领域覆盖：一册通AI生产力工具 2.零门槛上手：66个AI工具 实操技巧 真实案例 3.可视化图解：对初学者友好的分布 流程图 4.提示词秘籍：独家拆解三大提问法
本书以TensorFlow为深度学习框架，主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯，每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识，旨在限度保证读者学习的连贯性，同时本书减少了晦涩难懂的数学公式，尽力图示促读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。
1.小白式学习程：作者本身也是从小白始门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上，还是在讲解思路及语言风格上，均适合初学者门。 2.实战式应用案例：本书实战案例丰富，涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面，从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。 3.高配式体验设计：除了书本中的内容，本书还配备了一个GitHub仓库，提供丰富的实战项目和学习资源，帮助初学者轻松人工智能这一前沿的热门领域。
如果你什么也不懂，那就从这本书开始。
本书的作者长期深耕数字经济领域，在行业内具有一定影响，并已经出版了元宇宙主题的图书，发表过相关论文，有一定研究基础。 书的内容主要侧重于对元宇宙相关技术的科普，和市场上侧重于应用的书有差异性。对于希望了解相关技术发展的人士，有较强的帮助。 本书将支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合，生动地绘制出一幅元宇宙的"技术图谱"，读者提供有趣的科普阅读体验。 本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限，对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。
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。
在过去几年中，自然语言处理技术的受欢迎程度呈现“爆炸式”增长。尽管Google、Facebook、OpenAI等前沿公司继续发布着规模更大的语言模型，但许多发团队仍在摸索着构建与时俱的自然语言处理应用程序。本书将帮助你快速了解自然语言处理的新技术及未来发展趋势。 通过阅读本书，你将学习如何为组织中的实际应用程序构建、训练和部署模型。作者使用强调现代自然语言处理*佳实践的代码和示例来指导你完成整个过程。 本书的主要内容包括： ?使用先的自然语言处理模型（如BERT和GPT-3）来解决命名实体识别、文本分类、语义搜索和阅读理解等自然语言处理任务。 ?发性能可媲美甚至优于箱即用系统的自然语言处理模型。 ?Transformer架构和现代技巧，比如席卷整个自然语言处理世界的迁移学习。 ?自然语言处理的工具和框架，包括spaCy、Hugging Face和fast.ai。 ?使用Python
元宇宙 概念为何突然爆火？Facebook、谷歌、微软都在元宇宙中做了什么？元宇宙将为个人生活带来哪些变化？我们如何利用元宇宙发展创新？本书，你所有关于元宇宙的疑问将会一一揭晓。在现实中不可能的事情，在元宇宙时代，是可以想象和实现的，可以用完全不同的视角来探索和解决现在的问题。元宇宙是多重技术叠加的平台，是 虚拟融合技术x数据技术x网络技术x人工智能 的复合体，元宇宙应用将在可以展望的将来扩展到产业的全领域。人们穿戴上可视设备便可登陆元宇宙，实现VR实景看房、线上参与音乐会、云看展云逛博等等。未来，元宇宙将深刻影响到人们的生活方式。
《AI配音完全手册》的主要读者对象：短视频创作者/自媒体博主，内容运营/市场营销人员，有声书/广播剧制作人，学生、教师、知识分享者，以及所有对AI感兴趣的内容创业者。自媒体时代，AI配音，让你的内容“声”色俱佳！工具式学习：本书梳理了国内外20个主流的AI配音工具，从“国民级”的剪映、魔音工坊，到海外顶流的ElevenLabs、UBERDUCK，再到硬核源项目GPT-SoVITS。让你了解AI配音工具库，把更多时间花在创作上。案例驱动：精选了22个AI配音热门案例，全面解析从文本输到语音生成的完整流程，带领读者逐步掌握不同场景下的AI配音技巧。操作简单：本书以清晰的步骤和简洁的语言为基础，提供了“傻瓜式”教程，即使技术小白也能轻松上手，快速应用AI配音技术。
基于国产自主可控龙芯处理器，以项目式教学的形式，讲述深度学习框架在计算机视觉领域的应用 本书基于国产自主可控龙芯处理器通过具体项目的实施用直观的方式讲述深度学习与计算机视觉。通过阅读本书，读者能够掌握深度学习在计算机视觉领域的应用。 本书主要内容： OpenCV基础功能实战； 深度学习框架的部署； 计算机视觉技术基础知识； 图像分类网络的部署； 目标检测网络的部署； 图像分割网络的部署； 龙芯智能计算平台模型的训练；
1.将推荐系统的思想应用于流程管理 2.充分考虑流程执行的智能化、动态性与柔性 3.充分利用流程管理系统积累的执行日志 4.用切实可行的算法大幅提升工作流管理效率
本书对智能制造理论、政府政策推动、企业*实践等三个维度行有机整合，力求为读者展现全球智能制造恢弘演化的立体画卷。通过大量的理论前沿、客观数据和管理事实，更加具体且直地描述智能制造的发展与实践，并给出了全球*产业 汽车制造的中外实践，以及国家竞争能力典型代表 国防军工的*创新应用。
大部分现代分布式应用的核心就是队列。它提供了缓存、优先级区分和消息路由的能力。RabbitMQ是一款高性能的消息代理服务器，基于高级消息队列协议。它经受住了实践的检验，足够快速，足够强大，几乎可以满足所有消息投递的需要。仅需要一些简单的设置，就能立即使用它管理低级别服务通信、应用集成和分布式系统的消息路由。本书是构建和维护基于消息的应用程序的实用指南。本书详细介绍了RabbitMQ，其中重介绍了它的工作机制。不论是简单的网络服务，还是复杂的分布式设计，都可以从中找到真实系统的示例与详细解释。还可以从中领略到核心架构决策和有效运营管理流程发所需的深刻见解。 具体内容包括： ◎AMQP协议（Advanced Message Queueing Protocol） ◎使用MQTT、Stomp和HTTP行通信◎非常有价值的故障诊断技术 ◎数据库集成本书适合那些对面向消息的
适读人群： 1.强化学习算法和研发人员 2. 深度学习研发和算法工程师 3. 大数据架构师 4.其他爱好者。 （1）理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法，并配套理论基础和性能分析。 （2）逐章配套Python代码， 深度强化学习算法同时配套TensorFlow 2和PyTorch 1对照代码。 在GitHub上展示全部代码和运行结果。 （3）环境丰富， 理论讲解部分的环境只依赖于Gym的简化安装，使理论学习免受环境安装困扰；综合案例部分环境既涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展，还包括Gym库以外的环境，让读者体验更加复杂的强化学习任务。 全面兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统，书中给出环境配置方法。 （4）多个综合案例，涵盖AlphaGo改版算法AlphaZero、自动驾驶等。 （5）对硬件配置要求低，理论讲解部分代码不需要GPU即可运行，综合案例代码只需要普通的GPU即
1. 重聚焦科研数据统计的思维与方法，帮助读者逐步具备准确地使用数据分析工具并解读数据分析结果的能力，优化其思维方式，促其科研能力的提高。 2. 本书拥有丰富的实战案例，在介绍案例的操作流程之前，会先分析解决方案，帮助读者做到 知其然也知其所以然 。 3. 每章后面的综合实践题可以作为对前面知识讲解的深和补充，检验读者对本章内容的掌握程度。 4. 本书提供配套素材文件，兼顾不同读者人群，零基础人群或相关专业本科生、研究生均可阅读。
本书适合想要深了解人工智能前沿动态、对ChatGPT类产品感兴趣的读者阅读，能够帮助普通读者快速门，为读者的参与、应用提供机遇与创想。
周金平编著的《生产系统仿真——PlantSimulation应用教程》的一个显著特是没有长篇的理论介绍，而是将理论分散到建模过程中讲述，是生产系统各领域的综合应用；应用工业工程的方法来提升生产线产出率，行企业内部物流配送优化、车间布置优化、流水线平衡、生产计划与排程优化、人机作业分析和仓储仿真优化等经典工业工程问题的讲述与建模。同时，为使读者更好地掌握PlantSimulation，本书建立的仿真模型除第1章外，所有模型均采用了参数化设计的思路，只需简单的修改和扩充，就可以在本模型基础上发面向本科教学、研究生教学的仿真实验平台，也可以面向科研课题和企业实际应用行快速扩充应用。
- 领导 谷歌大脑 的工程师Jeff Dean发来寄语- 李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐- 基于TensorFlow 1.1，包揽TensorFlow的新特性- 技术内容全面，实战案例丰富，视野广阔- 人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热一应俱全TensorFlow是深度学习的zui流行的框架之一，极适合新手门。谷歌公司正致力于建立一个相关软件和机器学习模型的源生态系统，这是人工智能发展的技术风口。本书基于TensorFlow1.1版本，深TensorFlow基础原理、设计理念、编程模型、源码分析和模型构建、工业界应用、大规模数据训练等。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。 基础篇 人工智能门，学习深度学习的方法。 TensorFlow基础原理、设计架构和编程模型。 常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列及线程、实现一个自定义OP。 TensorBorad可视化的全面解析。 源码分析。 神经网络（CNN和RNN）
《给孩子的人工智能课》以生动有趣的方式，向孩子们介绍了人工智能的基本概念、发展历程和应用领域，使他们在轻松愉快的氛围中了解这一前沿技术。不仅能让孩子们了解人工智能的基本知识，还能激发他们对科技创新的兴趣和热情。 《给孩子的人工智能课》不仅是让孩子了解未来科技的门读物，更是激发孩子探索与创新的启蒙之作。通过生动翔实的案例，将复杂深奥的科技概念变得通俗易懂，帮助孩子们更轻松地走人工智能的世界。 复旦大学教授、科学杂志《新发现》荣誉主编 严锋，纽约默西大学数学与计算机科学系终身教授陈志雄 倾情推荐
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