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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


AlphaGo如何战胜人类围棋大师:智能硬件TensorFlow实践
AlphaGo如何能战胜*围棋选手,本书将给你解神秘的面纱。 本书理论与实践结合,带领你动手学习和了解*热门的人工智能技术。通过深度学习TensorFlow工具的实践,处理真实世界的人机交互问题。 本书带你快速门人工智能技术,通过实例说明让硬件如何 智能化 。


本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架行大数据分析与挖掘的方法,配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境、思维导图和答疑服务。

32个案例实战,实操实练,能让您快速上手,并举一反三,创作出新颖、独特、火爆的AI数字人效果!70集教学视频,可随时随地全程查看操作过程,有效解决问题、难,让学习更轻松、高效!80多个素材 效果文件+150多页PPT教学课件等资源,助您轻松、快速实现多种效果的产出!

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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。

国家出版基金项目,近百位高校、业内专家倾力造

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本书是根据第四届全国智能检测与运动控制技术研讨会的精神及教学改革的要求,按照机械设计制造及其自动化、电气工程与自动化专业学生的培养目标和要求而编著的。 全书共9章,第1章介绍智能仪器的形成与发展、自动测试及智能仪器;第2章介绍智能检测系统的基础知识;第3章叙述智能检测中的传感器及信息融合;第4章论述智能仪器设计与功能的实现;第5章论述智能检测过程中的现代控制方法;第6章论述智能诊断方法、专家系统及信息融合;第7章介绍智能检测的虚拟仪器技术;第8章叙述智能检测中的机器视觉检测系统及应用。第9章给出了若干智能检测与控制技术的工程实例,供实际应用时参考。全书在各章后附有思考题与习题,供读者练习。


《元宇宙:发展简史 技术案例 商业应用》以简明易懂的语言,完整展现了元宇宙这一数字世界的呈现形态与商业图景。每一次技术的变革必然蕴藏着巨大的机遇,对于任何希望读懂或者享受元宇宙红利的人来说,本书不可错过。


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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。



奇真的会到来么?奇到来时人类该如何生存?人工智能超越人类时,我们往何处去? 《人工智能超越人类》一书,从700万年人类历史和40亿年的生物化史的角度,解答 奇具有怎样的意义? 生物与人类生存的意义究竟在何处? 人类在未来究竟探求什么? 等重要问题,解未来人工智能的奥秘!

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。

美国国家技术奖获得者、奇大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析 人工智能 创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解,将对我们生活的方方面面、各行各业,以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们,我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 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、驭势科技(北京)有限公司联合创始人兼CEO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郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者,他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力,对这些优秀图书行深度评。



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

《客服域人工智能训练师(第2版)》描绘人工智能训练师的 前世今生 聚焦机器训练,为机器注 人性 优化智能座席上岗表现 定义人工智能训练师能力分级 呈现完整清晰的智能服务运营路

神经网络与深度学习是当前人工智能领域的热问题之一。很多学生和科技工作者需要理解和应用神经网络的方法来处理相关的工程问题,但目前市场上大多数相关图书偏向学术研究,缺乏实践性。鉴于此,本书对学术界已经基本形成共识的主流神经网络及深度学习算法行了归纳、总结和仿真,并从工程应用的角度对新兴的神经网络技术行介绍,帮助读者尽快掌握这些算法及其应用。本书主要内容包括: ? 神经网络的基本原理; ? 深度学习的理论及架构; ? 卷积神经网络的原理; ? 神经网络的训练方法; ? 神经网络的MATLAB仿真; ? 深度学习的MATLAB仿真。

计算机仿真技术与CAD——基于MATLAB的控制系统(第4版)

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。

《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。

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。

人工智能的安全性是当今人们广泛关注的热话题。人们在享受人工智能技术给生活带来各种便利的同时,无时无刻不在担心人工智能技术可能会带来的各种风险。 本书就为读者答疑解惑,全方面、多视角地深剖析人工智能安全这一主题,内容丰富精彩。 本书由中国工程院院士方滨兴亲自主编,作者格局大、站位高,具有强烈的使命感、责任感,以全方位、多学科的研究方法,创性地诠释了人工智能安全主题,使本书具有创新性、前瞻性、实用性。

《范式变更:碳中和的长潮与大浪》为与碳中和发展紧密相关的政府部门、企业的从业人员,以及大众读者量身定制,从零碳金融到清洁能源,为读者解答未来之路。 权威专家贡献观: 《范式变更:碳中和的长潮与大浪》聚集了中国国际经济交流中心副理事长朱民,诺贝尔经济学奖得主、世界银行前首席经济学家约瑟夫 斯蒂格雷茨,中国气候变化事务特使、国家发展和改革委员会原副主任解振华,中国工程院院士汤广福,华为副董事长、轮值董事长胡厚崑等20余位专家,为读者提供来自不同领域的深刻观,阵容强大,确保读者能够获得最权威的信息。 全面多维度剖析: 《范式变更:碳中和的长潮与大浪》从政策动向、科技展和市场趋势三大维度出发,全面剖析能源、交通、城建、工业、农业和土地等核心产业,为读者提供关于各行业、各领域如何实现碳

51单片机应用开发典型范例——基于Proteus仿真(含DVD光盘1张)
本书特色: 1、功能模块众多:涵盖单片机使用的各个应用场合,每个功能模块中详细讲解了该模块的应用场合、工作原理、实现该模块的主要元器件,并且给出了该模块的原理图和完整程序代码。 2、实例讲解翔实:选用常见的实例作为讲解对象,每个实例中分析了常见设计思路的优劣,介绍了主要元器件的使用方法,给出了完整的硬件和软件设计,只要稍作修改就可应用于实际项目中。 3、设计得到仿真验证:本书绝大多数功能模块和实例都行了Proteus仿真验证,并将仿真过程穿插于内容讲解中,既提高了设计的正确性,也为读者设计实际系统提供了验证设计思路的方法。 4、配书光盘内容丰富:包含本书技术和案例的多媒体教学文件,以及所有章节案例的源文件和素材文件,便于读者学习。

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。

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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

与市面上已有的TensorFlow书相比,《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践,所选案例均是深度学习的经典应用,非常具有代表性;二是结合了深度学习的关键原理,强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解,从而能在知其然、并知其所以然的基础上,更好地运用TensorFlow来发各类应用。 《深度学习原理与TensorFlow实践》所梳理出来的清晰脉络和关键知识,必能让读者在内外兼修的基础上,循序渐地提升功力,在人工智能时代大放异彩 。

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。

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《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。

本书对近年来数字人产业的发展和现状进行了研究,是数字人行业的首本产业报告。

本书以边缘计算技术发展为主线,从边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术到云计算、雾计算、移动边缘计算及相关范例均做了详细说明。本书既可满足计算机相关专业本科生的需要,也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物,使读者在学习中增强对边缘计算的了解并掌握相关技术。

1.热结合。 2017年,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。2022年政府工作报告中提出,促数字经济发展,完善数字经济治理,释放数据要素潜力,更好赋能经济发展、丰富人民生活。2023年4月28日,政治局会议指出 重视通用人工智能发展 ,2023年5月5日,中央财经委会议强调,要把握人工智能等新科技革命浪潮,适应人与自然和谐共生的要求,保持并增强产业体系完备和配套能力强的优势,高效集聚全球创新要素,推产业智能化、绿色化、融合化,建设具有完整性、先性、安全性的现代化产业体系。 2.创新性。 从ChatGPT,到AIGC,再到AGI。目前市场上围绕数字经济、人工智能方面的图书品类较多,但以全球视野展望通用人工智能发展方面的图书品类较少。数字经济时代推动下,人工智能作为关键性的新型技术能力,被视为数字经济发展的助推器和推动力,本书

《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。

跟随《机器人爱好者》令人激动的机器人世界吧!《SERVO》杂志是美国久负盛名的机器人技术杂志,创刊15年来,坚持为 机器人领域的创新者 服务,提供机器人行业资讯,并指导爱好者动手自制各种炫酷的机器人。《机器人爱好者》内容精选自《SERVO》杂志,针对中国读者的需求和喜好,行了精选和重组,每年出版3辑。第6辑共包括4章内容,介绍了机器手技术的发展、自动驾驶汽车和机器人的危险性、理想的家用机器人和未来的机器人等主题;包括自己动手制作无人机专栏文章和自己动手制作水下机器人专栏文章;还介绍了全球机器人领域的研究动态和资讯以及波士顿动力机器人研究的展。《机器人爱好者》系列专辑内容扎实,实践性强,既可以帮助国内的爱好者和从业人员了解国外机器人的发展动向,也可以给机器人研发人员提供创意和灵感。另外,本系列图书


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。
