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
本书深浅出地为读者解答三个问题：为什么是 Z-Wave？什么是Z-Wave？如何实现Z-Wave？本书的第0章 从过去看未来，以宏观的视角去看IT市场过去走过的路，借鉴IT行业的发展，分析科技产业的发展规律，再对比Z-Wave技术目前在欧美市场的发展情况，让读者可以从多个维度去思考物联网产业未来的发展轨迹，从而解答*个问题，余下的6个章节涵盖了比较全面的内容，包括射频基础理论、市场上各种同类型技术的分析比较、Z-Wave技术的体系与机制、各种主要功能的原理与具体实现方式、真实世界的实用案例等，为读者解答第二个、第三个问题。
机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域，如机器人、医学、零售和出版等，都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ，你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。Python机器学习实践指南 以通俗易懂，简洁明了的方式，教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目，本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术，包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践，你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票，以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。Python机器学习实践指南 适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师，以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人们。通过阅读Python机器学习实践
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。
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。
十二五职业教育国家规划教材·高职高专机电一体化专业规划教材：工业机器人与机械手
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
今天的青少年*需要教授的能力是什么？不是应付各种考试的应试能力，而是他在一生中*需要运用到的：从小到大形成的创新思维与实践能力。教育不是为社会机器塑造一个合适的螺丝钉，而是倾听孩子的声音，帮助他成为自己，帮助他在未来生活中，找到自己想要的幸福。创客教育对青少年的培养着力于提高学生解决未知问题的能力，没有标准答案，所有问题都需要自己去探索、讨论、总结、升华，让学生真正参与到创新与实践的过程，并在此过程中获得自我提升与历练，找到未来的方向。本书的创客教学模式融合了STEAM(科学、技术、工程、艺术、数学)教学理论，通过创意电子设计的教学指导，让青少年的创造力、学习力、执行力、组织力、表达力为主体的五维能力得到综合提升。本书采用项目型研究课题的教学模式，通过完成逐步进阶的项目课题，让不同认知
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。
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
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.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。
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
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。
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
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16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爱好，行了精选和重组，每年出版3辑。第8辑共包括4章内容，介绍了常见的警用和应急响应机器人以及和老人交互的机器人等主题；介绍了Nomad、Turtlebot和Parallax等工具的使用，方便读者行机器人DIY；还包括自己动手制作无人机专栏文章（第四篇）；*后介绍了全球机器人领域*的研究动态和资讯。《机器人爱好者》系列专辑内容权威，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，本系列图书也非常适合参加各类
Python是一门通用型编程语言，也是一门相对容易学习的语言。因此，数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时，经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web发之间的鸿沟。本书重讲解在Web应用中实现预测分析功能的难，重介绍Python语言及相关框架、工具和库，展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念，学习如何将数据部署到用Django框架发的Web应用；还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。随后，你将一步探索功能强大的Django框架，学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用，它可是用机器学习算法驱动的！本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对发智能（具备预测功能的）Web应用感兴趣，或正在从事相
深度学习是机器学习的一个分支，其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O，帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包始，着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型，所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后，你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后，本书会介绍设计调参和优化模型的概念。本书适合那些胸怀大志的数据科学家，他们精通R语言数据科学概念，并希望可以使用R中的包一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解，并熟悉统计算法和机器学习技术。通过阅读本书，你将能够:● 建立R包H2O训练深度学习模型；● 理解深度学习模型背后的核心概念；● 使用自动编码器识别
和谐人机环境是计算机理论和技术的一个重要的发展方向，也是当前计算机研究的一个热点领域。
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。
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. 人工智能属于当前社会各界关注的热，本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响，有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质，把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书，能够结合我国的实际和政策，更有指导意义。
神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断，客户
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。
今天的AI一定不会重蹈当年的覆辙吗？中国的AI产业真实发展到了什么地步？哪些AI技术*有前途？AI已经被证明可以在哪些领域改变我们的生活？哪些技术征兆，可以让我们窥视十年后的科技未来？在这个AI复兴的时代，还有哪些其他令人兴奋的科技话题？《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》将人工智能的技术语言翻译成大众语言，用灵活易懂的文字解读人工智能的技术核心，通过正在发生的案例摸清人工智能的发展脉络，力求对人工智能的解析让文科生也能读懂。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》内容主要聚焦于2014~2018年，这是人工智能在当今时代再次复兴的关键五年，作者将其称为 人工智能飞驰时代 ，也是大众口中的 人工智能风口五年 。希望站在较为冷静的当下对火热过往的回望，能带给读者以理性的启迪。《未来学徒 读懂人工智能飞驰时代》的作者为2017
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
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？
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。
本书包含PyTorch基础知识 实战案例两部分 提供notebook，方便读者交互性学习 梳理PyTorch基础知识及重、难 翔实的案例，案例包括Kaggle竞赛中经典项目、GAN生成动漫头像、AI滤镜、RNN写诗、图像描述任务 配套源代码文件供下载、读者交流QQ群
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。
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。
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
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。
脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作！ 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 ！看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景！ 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐！清华大学心理学系主任彭凯平，英特尔中国研究院院长吴甘沙，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥，2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐！ 湛庐文化机器人与人工智能系列。
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。
说话人识別是根据语音波形中反映说话人生理和行为的特征的语音参数.A动识別说话人身份的技术《本书作者结合多年的科研工作.分5个部分介绍了说话人识別的a本概念、方法以及**研究进展。
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。
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
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