选择*世界有潜力的近100家企业，为人们展示出一个可预见的未来。 未来已来，新科技到底是怎样改变人们的生活和工作的？ 智能化、数字化的渗透，挤占着人类后的工作机会，人类应该如何面对这一切？ 变革迫在眉睫，你准备好迎它了吗？
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
融汇科研与教学经验，案例可二次发利用！阿里巴巴字节跳动讯飞智元腾讯百度微软 专家联袂推荐！配套程序代码、工程文件、附赠案例！
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
读者对象： 本书适用于设智能制造课程的高校教师和学生、致力于造数字化企业的从业人员、研究智能制造关键技术的科研人员及系统设计与发人员。 全面涵盖工业大数据融合体系结构的相关知识及新展。 计算机领域资深研究者多年科研与教学经验的精华总结。 理论研究与实际应用相结合。 大量经典问题在应用场景中的实例与解决方案。 由浅深、由到面、环环相扣的学习路线。 从各种不同角度探究数据融合，相较于现有的同类书籍更具完备性。
资深测试发专家撰写，凝聚自己多年发经验，系统且深阐释利用Python行Web自动化测试涉及的方法和实践
（1）5大应用场景，100 实际案例，均为针对用户痛而设计的问题。采用 案例式 教学方式，提供全面、详细的文心一言使用说明。 （2）介绍了5个插件 更多AI产品，展示AI技术更多、更便捷的功能体验。 （3）专门设置 拓展训练 模块，带领读者及时对所学知识行应用。 （4）全彩印刷，图书的视觉效果和品质有保障，满足读者对于高质量阅读体验的需求。 （5）附赠文心一言提示词示例和文心一格图鉴。文心一言提示词示例包含149个提问技巧，帮助用户更好地控制对话的方向和内容，从而实现更准确、个性化的回答。文心一格图鉴包含10个专题内容的详细详解，轻松实现 一语成画 。
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
★概率统计的非常好的门书 抽丝剥茧，让初学者更容易理解概率论，从青少年到数学爱好者都宜读 ★数学通识读物，从生活中的案例，解读概率统计思想 介绍概念的来龙去脉，结合生活中的现实，讲述数学思想和数学方法 ★学习概率论的 前置 读物 严谨的白话，把复杂问题简单化，缓解深学习的焦虑 ★简洁的理论，地气的实例，通俗的语言 培养建立概率论的框架思维，看清周围世界 ★可浅读：赌博数分配、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题 ★可深究：随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习、人工智能
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。
人工智能正在快速改变着我们的生活，但对于其背后的科学原理，人们往往感到高深莫测、艰深难懂。有没有一种办法快速把握人工智能发展的脉络？本书就是你的不二之选！ 从达.芬奇机器到人机对弈，从图灵测试到人脸识别，本书通过一个个意味深长的趣味故事，展现了人工智能的发展历程，让你在快乐的阅读体验中了解相关技术概念和原理。
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
详细的结构搭建指南、学生机器人活动参考、丰富的案例教学程序、STEM教育推荐教材、创新教育的实践、用于课堂教学的EV3中文教材、将机器人应用于学科教育的探索等。
本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。
Unity3D是近年非常流行的一个3D游戏开发引擎，已成为手机游戏开发的主要开发工具之一，也用于计算机虚拟现实领域的模拟飞行、模拟射击、模拟驾驶等技术的开发。手机（或其他平台）的游戏逐渐高档化、复杂化，游戏角色也需要具有更高的“智能”。 本书专门讲解了Unity3D游戏人工智能开发的相关技术。书中精选了游戏AI中*必要、*实用的几项关键技术，用大量Unity3D示例代码、图片，以深入浅出的方式讲解游戏人工智能理论、设计原则和Unity3D编程实现方法。每个程序都有详细的注释并运行测试通过。 希望本书能给具备初步Unity3D游戏开发编程能力的读者在创作“更高智能”游戏角色时提供系统地、快捷地帮助。 本书精选Unity3D游戏开发中*关键、*实用的人工智能技术，用大量案例详细剖析了人工智能理论、设计原则和编程实现的方法。 每个
机器人的天空：基于Arduino的机器人制作（光盘内容另行下载，地址见书封底）
机器人教育在我国已经开展了多年，但是在普及方面还存在明显的不足。很多教师和同学都希望能够拥有一套面向教育、价格适中的机器人教育解决方案，帮助他们在学校里以机器人社团或是校本课程的方式开展机器人活动。毛勇编著的这本《机器人的天空--基于Arduino的机器人制作》就是为了这样的目的而编写。本书选择了全球*为炙手可热的开源硬件平台Arduino作为机器人主控制器的基础，又根据教育的特点在其上进行了一些定制开发工作，将它的学习曲线进一步降低下来。 本书针对的读者是对机器人拥有热情但并不了解的初学者。
《电子信息与电气工程技术丛书：RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》特色： 神经网络控制算法重点置于学科交叉部分的前沿研究和介绍一些有潜力的新思想、新方法，同时又兼顾基本概念、基本理论和基本方法； 针对每种神经网络控制算法，给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性； 着重从应用角度出发，理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。书中有大量应用实例及其结果分析，为读者提供了有益的借鉴； 书中各种神经网络控制算法完整，程序结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。
本书综合运用人工智能、认知科学、社会心理学、演化计算等学科知识，提供了一些非常有价值的新见解，并将这些见解加以应用，以解决较难的工程问题。书中首先探讨了群体智能的理论，将这些理论和模型应用于实际，详尽展示了仿生计算的实现方法，提供了强有力的优化、学习和解决问题的方法。
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。
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？
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
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。
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
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）
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。
机器人技术在强调一致性与完美性的工业领域极具吸引力。 自动化在当今世界发挥着重要作用，其中的大多数是通过机器人应用和支持机器人的各类平台实现的。 ROS是一个模块化软件平台，用于发通用性的机器人应用。本书聚焦于ROS当前稳定的发布版本Kinect Kame，讨论机器人领域的高级概念，并展示如何使用ROS编程。 本书首先深介绍ROS框架，帮助你清晰地了解ROS是如何工作的。然后，你将学习如何构建复杂机器人的模型，并用运动规划库（ROS MoveIt！）和ROS导航软件包集（Navigation）对机器人行仿真和交互。之后，你将了解如何把I/O发板、传感器和执行机构与ROS连，还将学习如何连硬件设备，以及如何用ROS和ROS-Industrial对复杂机器人行仿真。*后，你将了解ROS程序设计的*佳实战技巧与经验。 通过阅读本书，你将学到： ·创建一个7-DOF机械臂，以及一个差速轮式移
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。
（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。
ROS工程师经常面临使用机器人操作系统（ROS）基础设施并将物理机器人连到机器人仿真系统的挑战。通过本书，读者将学习如何在虚拟环境中对机器人行仿真并在等效的实际场景中实现所需的行为。 本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行仿真来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人，探索机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书还涵盖诸如深度学习和强化学习之类的主题。 在本书的*后，读者将熟悉在机器人技术中构建专用应用程序的基础知识，并具备从零发高度智能自主机器人的能力。 本书涵盖的主要内容： ?发有环境感知能力的机器人。 ?机器人在物理环境中的反应。 ?将期望的行为分解为一系列机器人行
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
《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.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。
虚拟化领域系统性教材，涵盖虚拟化历史、通用虚拟化、ARM虚拟化、鲲鹏虚拟化、新一代虚拟化原理和应用实战介绍。加速虚拟化技术落地，助力国产云计算产业发展。
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说，从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本原理，并
1.机器学习门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深浅出讲解机器学习应用和工程实践。 2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程 3.从零始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。 4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际发中。 5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。
使用深度学习行语音识别是近年来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实现语音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。
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。
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。
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
1. 深度学习系统的一大步 GAN，在图像生成和数据增强领域有出色表现； 2.以Python语言实现，很强的实战性，涵盖构建、训练、优化全过程； 3.英国创企孵化器Founders Factory计算机视觉领域的联合创始人Jakub Langr与美国纽约一家初创公司的高级产品经理Vladimir Bok合力写就； 4. 获Simeon Leyzerzon、Dana Robinson、Grigory V. Sapunov、Bachir Chihani等人联袂推荐； 5.提供本书示例代码。
随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展，人工智能已广泛应用于各行 各业，把人工智能技术作为大学教育的通识课程，已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程，这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上，结合通识课程的要求，编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。
对如何快速把握大数据与人工智能的精髓、避免陷过多的数学细节推导的问题，以及人工智能算法和大数据平台技术的结合问题，本书作者做出了不懈探索。 1.选材上，不仅分别单独讲授人工智能和大数据，还突出两者相结合的内容。 2.内容上，突出浅显易懂，繁杂的数学推导适当做减法，宏观的介绍和实战技能适当做加法。 3.结构上，由浅深，由宏观到比微观，由基础知识到新技术，由理论到实践。 本书主要突出优如下： 1.知识覆盖全。本书共七章，对大数据与人工智能领域的常用基础技术、算法、模型均有介绍，保障读者知识体系的完整性。 2.知识覆盖新。本书紧跟本领域*研究成果。尤其重介绍了深度学习基础知识及其应用。深度学习是当前人工智能领域的潮流和趋势。另外，本书新版所增加的强化学习是机器学习新兴起的一个类别，在许多领域都具有重要
本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材
本书从人工智能的历史与现状、应用和商业化未来趋势等方面行介绍，并列举了相关的案例行剖析，深分析了人工智能对社会环境所带来的变化、机遇与挑战。本书内容涵盖了人工智能的主要发展领域，如无人驾驶、金融科技、医疗服务、智慧安防等，刻画了人工智能未来的发展场景和商业模式，为我国各行业应对智能化转型提供很好的指引和借鉴。
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。
《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。
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。
深度学习是机器学习中的一个流行子集，能够帮助用户更快速地构建复杂模型，并提供更准确的预测。《深度学习案例精粹》将带领读者深度学习的世界，通过实际操作示例来加深理解。 1.《深度学习案例精粹》语言简练，通过问题简述、方法概括及代码，让读者可以尽快理解并上手深度学习的算法。 2.《深度学习案例精粹》给出的代码非常详细，可以直运行，可以为急于将深度学习应用于实际项目的工程师提供有力帮助，读者可至异步社区下载源代码及彩图文件。 3.《深度学习案例精粹》涵盖了大多数的主流深度学习任务，包括图像领域的图像识别、目标检测任务，自然语言处理中的词嵌、情感分析任务，以及无监督学习任务等。还介绍了几个深度学习的经典模型，当下深度学习的大多数模型都是在这些基础模型上的改与组合，不同领域的从业人员或多或少都能
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