读者对象：本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验，或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的发人员。 本书是一本深度学习实践指南，聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现，不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码，详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。第1章介绍使用PyTorch行深度学习的方法和PyTorch的基本API；第2章演示如何构建一个简单神经网络；第3章深探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统；第4章介绍基于PyTorch构建的CNN；第5章介绍RNN并探讨序列数据处理；第6章详细介绍生成对抗网络（GAN）；第7章介绍强化学习；第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
1.本书主要针对职业院校学生的特，突出素质教育，以培养学生的能力为本位，以提高学生的就业技能为导向。 2.全书内容简洁、结构严谨、逻辑分明、条理清晰，在内容和形式上都有创新。 3.教材的编写由浅深，即使没有触过云计算发的学生也能很快上手。 4.本教材注重理论与实践的结合，使学生能通过实践深化对理论的理解，学会并掌握理论知识的实际应用。能更好的培养学生的专业技能和实践能力，学生在学完本书后能学以致用。 5.本书采用“任务驱动”“案例教学”“启发式教学”等教学方法，充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性，变常规的被动学习和填鸭式教学为积极主动学习。 6.参与本书编写工作的人员都是长期从事云计算发技术及相关课程教学的一线教师和长期从事云计算发的工程师，具有丰富的教学经验和实践经验。
当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言发神经网络。本书将带领您行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行 从一个非常简单的想法始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程行神经网络发的读者参考。这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带
1. 武汉市一线教师写作，适合校园展创客教育使用。 2. 以掌控板和mPython代码编程为支撑。 3. 图书结构合理，难度适中，适合中小学校学生学习。
人工智能不仅赢得了围棋的*对决，而且随着 2018年10月25日一幅由AI绘制的名为《埃德蒙 贝拉米肖像》的画作，在美国纽约佳士得拍卖行以43.25万美元的价格售出，人工智能技术也里程碑式地绘画艺术市场。那么，想了解AI技术是如何完成绘画艺术创作的呢？本书为你揭其中利用生成对抗网络（GAN）技术行绘画的奥秘。 《生成对抗网络门指南》是一本结合了基础理论与工程实践的 GAN门书籍，深浅出地讲解了GAN的技术发展以及各种衍生模型。本书面向机器学习从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能爱好者，书中包含GAN的理论知识和代码实践。通过阅读本书，读者可以理解GAN的技术原理与实现方法。
适读人群： 人工智能，尤其是机器学习相关领域的研究者； 有相关项目发需求的软件工程师； 高校信息学科或相关交叉学科的教师； 高校计算机、软件、电子、自动化相关专业的三、四年级本科生及研究生； 其他了解一定人工智能基础的学习者和对此感兴趣的爱好者。 （1）作者专注于数据缺失值填补的研究和实践多年，参与大量项目，期刊发表相关论文若干，经验十分丰富。 （2）传统的数据缺失值填补方法是基于统计学的，本书是基于*新的人工智能技术机器学习的，填补该领域空白。 （3）作者创新性地提出了基于神经网络和TS模型的缺失值填补方法，大幅提升填补效率。
原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书，全彩印刷，效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际，剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。
1. 泰迪 1 X 大数据应用发(Python) 职业技能等级证书高级配套教材 2. 随书附带Python源码，方便读者系统学习并动手实践 3. 实战案例丰富 4. 提供PPT课件、教学大纲、教学度表，以及教案等资源
深度学习是人工智能研究中的一个新兴领域，通过深度神经网络模拟人脑的机制让计算机深层次地思考并解释数据。图像检索是计算机视觉领域重要的研究课题，目前结合深度学习和图像检索的研究已趋成熟，并且在产业界逐步落地。为满足广大读者对于深度学习和图像检索技术的学习需求，作者编著了此书。本书详细阐述深度学习目标检测、物体识别、迁移学习、图像生成、图像超分辨率重建、多模型融合算法在图像检索中的应用，帮助读者形成关于深度学习和图像检索系统全面的知识体系。《深度学习 图像检索原理与应用》呈现了以下图像检索的理论、技术与应用： ? 神经网络与深度学习； ? 图像检索技术； ? 目标检测与物体识别方法； ? 迁移学习； ? 生成对抗网络； ? 图像超分辨率重建技术； ? 多模型融合算法； ? 深度学习模型训练方法。
TensorFlow：实战Google深度学习框架(第2版)
前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵，新版力邀现谷歌专家加盟，共话新版核心技术与前沿案例。 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球，旨在面向生产商业场景，彻底贯通原理实践。 深原理走访主创结合真实项目，AI、ML团队争相赞誉力荐，与Tensorflow一道成为事实标准。 代码全面升级为1.4 版，重关注新版功能，增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。
分身的代感：分身即自我，分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身，结合作品和案例，讲述了艺术创作媒介的演变，视角独特。 书中大量理论结合案例，融合哲学、生物学、人类学等诸多学科，对元宇宙艺术的创作者、服务者、研究者和投资者，都极具参考和启发作用，本书可谓元宇宙艺术史的篇之作。 全书用哲学的思维方式，科学的逻辑架构，来解构元宇宙艺术。有别于绝大多数元宇宙相关的书将 元宇宙 物化或概念化，本书将元宇宙放在人类感知与创造的发展脉络中，作为意识形态完善及提升的阶阶段。 清华大学美术学院教授李睦作序推荐。
117个案例+65个习题+超过22小时多媒体视频教学，赠送超值多媒体语音教学视频：提供《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》PP了课件和所有案例的源程序；提供MATLAB软件的多媒体教学视频，时长超过7小时；提供与《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》内容配套的多媒体教学视频，时长超过15小时。
面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter
深度学习正迅速成为业界热门的话题。《面向移动设备的深度学习 基于TensorFlow Lite，ML Kit和Flutter》采用以工业和移动应用为中心的方法介绍深度学习的概念及其用例。本书将讨论一系列项目，涵盖移动视觉、面部识别、智能AI助手和增强现实等任务。
1.内容新颖，重新审视元宇宙生态 理性讲解元宇宙前沿技术、应用场景、商业发展逻辑，为小白的投资、生活等方面进行理性讲解，预防被割韭菜。 2.由浅入深，简单易懂 本书语言通俗易懂，层层递进，凝聚了作者多年研究成果和认知总结，适合对元宇宙感兴趣的小白、区块链从业者阅读。 3.作者资历丰富，众多专业人士推荐 何宝宏、蔡文胜、冯波、神鱼、孔剑平等26位领域专业人士联袂推荐！作者通证一哥专注NFT、DAO、Web3、元宇宙研究，具有丰富的区块链行业经验，曾担任多个区块链项目通证设计顾问和网络营销高管。 4. 洞察热点，自下而上。 从宇宙和人类文明的本源说起，洞察DAO、GameFi、Land等热点，推荐大家一读~
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
本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。
机器学习主要研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，是人工智能领域的核心技术。基于机器学习发的应用程序可以灵活地处理新数据。本书将展示如何将机器学习技术应用于移动端的应用程序发中。 本书首先介绍TensorFlow Lite和Core ML的基础知识，然后讲述7个常见应用程序的发，*后讨论基于机器学习的云服务。通过本书，读者可以学会如何发一个预测年龄和性别的应用程序，如何对图片行艺术风格迁移，如何实现面部检测和条形码扫描，如何构建一个用于美化的AR滤镜，如何在移动设备上检测手写的数字，如何实现可以换脸的应用程序，如何利用迁移学习对食物行分类。 本书有助于读者掌握机器学习的概念，学会使用TensorFlow Lite和Core ML在手机上发功能强大的应用程序。
MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单，实例丰富，详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法，用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。
u 各种大型语言模型及其相关基础方法、实现工具等，从文本单模态、视听觉多模态、具身智能到交互式智能体，几乎都可以完全使用深度神经网络行系统阐述。这充分表明，自2012年AlexNet问世以来，各种基于端到端数据驱动的深度神经网络学习方法，已走了多远，不仅将自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域，行了彻底改变，而且还正在让这些学科之间的边界消融，并迈向统一。 u 本书从深度神经网络的角度切，体系化地介绍了ChatGPT的基本原理与核心算法，既包括了深度神经网络的基础知识与大演化脉络，Transformer兴起的缘由，也涉及ChatGPT等大型语言模型的预训练、微调、安全及价值对齐以及思维提示应用等重内容的介绍。 u 作者对深度卷积神经网络、LSTM、Transformer和强化学习方法行了深细致的剖析，其中对视觉Transformer相关基础大模型和GPT思想之旅的介
通过本书，你将学会如何使用TensorFlow行移动端机器学习应用的发，以及了解如下内容： ● TensorFlow对移动平台支持的起源和思路 ● TensorFlow对硬件加速技术的支持 ● TensorFlow Lite的架构和实现原理 ● TensorFlow在各种移动平台和嵌式平台上的发实例 ● 基于TensorFlow和谷歌云行机器学习的方法 ● 基于TensorFlow的机器学习服务框架 ● 基于TensorFlow的各种源技术和工程实践
读者对象：希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1）便于学习，所有的理论后都附有基于Python的具体实例； 2）版本新，适用Python3.5以上版本； 3）实例丰富，场景多样，配套代码完备。
适读人群： 本书可以作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 十余年深耕智能语音处理的研究结晶 人工智能在语音处理领域的应用成果
系统整合人工智能技术与计算机视觉理论，兼顾基础原理与前沿展。 内容涵盖传统视觉算法与现代智能技术，全面呈现计算机视觉的技术演脉络与核心方法论。 概念表述严谨清晰，技术解析深透彻，配套案例真实典型。 本书既可作为高等院校计算机视觉、人工智能相关专业的核心教材，也可作为科研机构展视觉算法研究的参考手册；既适合初学者建立系统的知识框架，也能为工程师提供前沿技术的工程化落地思路。无论是教学科研、学术攻关还是技术研发，本书都是计算机视觉学习者与从业者值得信赖的知识指南与实用工具。
讲述了我国5G产业发展具有的独特优势、5G框架下的智能制造的实现方式、5G赋能智能制造的典型应用场景、挑战及机遇； 联通云、硅谷机器人协会、国际智能制造联盟专家委员会、联合国工业发展组织中加创新中心、海尔集团、三一集团树根互联、中国联通、中国电信研究院、尚品宅配、*、诺基亚等机构的专家提供智力支持； 工业和信息化部原部长李毅中、中国工程院院士邬贺铨和刘韵洁、海尔董事局主-席张瑞敏作序推荐。
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。
本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法，按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序，系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容，力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面，并在内容上进行精心编排，以着眼于综合开发能力的提高。
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
本书是工业智能新技术系列中的一本，基于智能硬件发方向的一个产品，是一本可以边做边学的实用指南、智能家居DIY的必选教程。适合对机器人相关技术感兴趣的读者阅读，也适合作为普通高校相关专业的工程创新实训、课程设计、科研竞赛及实验指导教程。
AIGC与智能体开发实战:基于开源大模型+Serverless API
1.深浅出，通俗易懂 基于TensorFlow.js讲述如何在浏览器端发人工智能应用，深浅出地介绍了前端发、深度学习的相关知识，帮助读者提升智能前端发水平。 2.实用工具书，针对性强 从环境配置出发，详细介绍了卷积神经网络与移动端常用的几个网络模型。 3.实例丰富，参考性强 提供大量实际案例，具有较高参考价值。 4.适用性强，具有广泛性 适配新版本以及多类型设备，具有广泛参考性。
本书是一部探讨和讲述将目前仅局限于计箅机软件设计领域的面向对象(OO)的理论及方法.如何在当代工业控制系统的设计中进行全面、彻底推广的专著。
本书重介绍因求解大规模问题十分有效而风靡机器学习界的交替方向乘子法,该方法可以广泛应用于机器学习的优化求解，尤其是分布式凸优化问题。
本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况， 并通过真实世界的项目， 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。本书主要介绍第二代机器学习与数值计算，提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目，以此来讲解TensorFlow的应用领域，还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。本书在教读者使用TensorFlow的同时，还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目，就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后，读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。本书包括以下内容：● 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集；● 使用先的技术来解决分类和回归问题；● 使用线性回归模型预测简单时间序列的
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