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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


DeepSeek助力图形图像处理AI绘图、修复合成、视频生成、Photoshop协同(全彩微课版)
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采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络,这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下,解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始,展示了如何使用Keras行深度学习;从加载数据到拟合、评估模型获得*性能,逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下,你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外,本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例,可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书,你将学到: 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神


(1)从智能体的基础概念出发,逐步深智能体的核心技术、发框架、发流程、发方法和行业应用,帮助读者系统掌握构建AIAgent的关键技能。(2)示例(Propmt、RAG、MCP、LangChain、LangGraph)和实战案例(问答Agent、多模态电商客服机器人、多模态试驾预约Agent、多Agent客户服务助手、多Agent旅行规划助手)非常丰富,能帮助初学者按图索骥,快速掌握AIAgent的发方法和技能。(3)配套示例代码、PPT课件、读者交流微信群,示例代码经过测试均能运行无误。



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。

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。

人工智能+引爆能源范式革命——300 个典型场景的底层破局与系统创新(电力篇)
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本书深浅出地介绍了人工智能和大模型的核心概念和算法,以及这些技术是如何发明和发展的。通过阅读本书,读者能够理解大模型背后的技术,感受到它所带来的改变。

一线资深技术专家撰写,凝结其自身多年的实践经验,深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具:Caffe和TensorFlow,并且初步探讨强化学习的基本原理和应用


《DeepSeek探索未至之境》是一本不可多得的AI技术指南,适合所有对人工智能感兴趣的读者。无论你是AI初学者、发者、研究人员,还是企业决策者,这本书都能为你提供从基础到高级的全面指导。本书作者凭借丰富的技术背景和实践经验,深浅出地讲解了DeepSeek的核心功能、应用场景及技术实现,并结合大量实战案例,帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 DeepSeek的火爆不仅代表了中国科技的崛起,更是一股来自东方的 神秘力量 。作为国产AI大模型的代表,DeepSeek凭借其低成本、高性能的优势,正在全球AI领域引发震动,甚至让硅谷为之侧目。它的出现破了美国在AI领域的主导地位,推动全球AI生态更加多元化,彰显了中国在人工智能领域的创新实力与战略布局。 本书不仅涵盖了DeepSeek的基础门、工具组合应用、本地与云平台部署,还深探讨了分布式训练、自然

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党的二十大报告强调要加快建设教育强国、人才强国,教育强国需要 强学习 ,人才强国需要 重人才 。综合国力的竞争归根到底是人才的竞争,而人才的核心竞争力就在于他的学习力。《中国学生发展核心素养》明确把 学会学习 列为学生的六大素养之一。时代与社会的发展客观上对学习力提升的迫切性提出了要求。中小学生群体的大脑可塑性较强,可以更好地实现基于脑的学习。尤其是在2023年,细分市场呈现出强劲的增长势头。这类图书涵盖了从教育方法、心理辅导、亲子关系到具体学科辅导等多个方面,满足了广大家长和孩子的多样化需求。随着脑科学、学习心理学和认知心理学的不断发展,人们对学习过程的认知闭环有了更清晰的了解,小学生学习力的研究有了新的理论依据和实践路径。同时,越来越多的家长始意识到,单纯依赖传统的教学方法已难以满


本书主要讲述非线性系统分析和非线性系统设计的基本理论。

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一是体系完整,覆盖全面。本书从人工智能 0 基础认知与大模型原理手,系统讲解提示词方法论,并延伸至办公写作、内容创作、学习考试、科研数据、生活规划、创业实践等多个高频应用场景,构建 认知 方法 场景 趋势 四位一体的完整能力体系,真正实现一书通多领域实操路径。 二是多模型融合,强化实战。本书整合豆包、千问、 DeepSeek 、元宝等主流大模型能力,结合不同模型的优势场景行分工应用,形成 四模型协同 的应用框架。通过结构化步骤与成果导向设计,帮助读者在真实任务中快速落地,而非停留在工具演示层面。 三是场景驱动,方法可迁移。本书以具体任务为切,围绕工作总结、讲话稿起草、论文提纲生成、商品图制作、合同条款解读等典型场景展,强调标准化操作流程与可复用提示结构,解决 会用但不稳定 能生成却不专业 的痛,

笔者根据多年的学习和工作经验,总结出一条有效的学习路线:先抓主干,后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节,算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习,笔者将它归结成了5个层次:理解主要思想、掌握算法原理、熟练源模型、完成数学推导和行源码实现,帮助读者分阶段地学习,轻松迈机器学习的大门。

读者对象: 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的发者。要充分利用这本书,需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架,它使得每个人都能轻松发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0,你将研究一个改后的框架结构,它提供了大量的新特性,以提升发者的工作效率和便于发者使用。 本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术始介绍,之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型,以及使用TensorFlow 2.0的工具(如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub)加速发过程。 学完本书之后,你将能够使用TensorFlow 2.0发任何机器学习问题的解决方案,并能将它们部署到生产环




本书非常适合作为高校和培训机构动画专业的课程培训教材,也可以作为广大三维动画爱好者的自学参考书籍。

懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口,《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》系统介绍了了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能,围绕算法原理、发实践与系统部署三大维度展,可以帮助希望系统转型为大模型工程师的发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》的特色是以工程实践能力+面试胜任能力为导向,各章内容都从实际面试出发,归纳整理出15类500余道高频面试题,每类列举若干典型问题并附答案,同时还提供了200余道自测题,使求职者在巩固知识的同时,测试自己能力水平。《大模型工程师面试:算法原理、发实践与系统部署》共12章内容,逻辑上可划分为四部分,分别说明如下:●基础篇(1-2章):介绍行业生态与岗位图谱,帮助求职者精准定位自身角色优势;掌握高质量数据

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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。

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。


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。




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水下声呐图像处理是人工智能与海洋探测领域中的热门研究课题,同时也是相关专业的一门核心课程。本书面向海洋探测领域的科研人员、工程师及高校师生,旨在帮助他们掌握人工智能技术在该领域的应用和实践。四色印刷,知识要点和实验细节面面俱到。

(1)百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写,行业实践与学术理论兼顾 (2)李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐


本书融合作者多年从业和教学经验,全面阐述使用Java从非结构化数据中组织和提取有用文本的各种实用方法。 本书重介绍NLP应用中可能遇到的核心NLP任务,每个任务都从问题的描述以及应用领域始,循序渐地行分析并给出解决方案,便于你更好地理解NLP技术,高效地解决实际问题。 全书内容丰富,不仅全面描述和总结了自然语言处理的基础知识,还详细介绍了自然语言处理的多种技术,包括NLP工具、文本分词、文本断句、词性判断、任务识别、文本分类、关系提取和组合应用等。书中结合多个示例行深分析,并采用Java编程语言行处理与结果分析。

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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