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本书通过严谨简明的预备知识介绍,首先帮助读者掌握有关大模型架构、分布式训练等理论知识;然后围绕造首先行业智能助手这一有重大价值的实际问题,向读者展示如何将该问题分解为一系列大模型技术,并展示完整的技术实施和优化过程。 本书侧重于行业实践。同时对涉及的相关理论、框架原理行一定深度的讲解。这样既降低了门难度,又提升了实践的高度。

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全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法,以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例,带领读者动手实践,提高实际发水平 内容丰富:详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践,还对深度学习的基础知识行讲解,帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐:从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解,逐步深其算法原理和模型构建等核心技术,最后行项目实战,学习梯度非常平滑。 理论结合实践:不仅深剖析机器学习的常用算

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多模态大模型与AI Agent智能体技术的快速成熟,为未来的AI应用辟了新的可能性,预示着人工智能将在更多领域发挥其深远的影响。本书正是在这样的背景下应运而生。它旨在为读者提供一个全面、深地了解当前多模态大模型与AI Agent智能体最新研究展和实践应用的窗口。全书共8章,力求将最前沿的技术原理、最实用的应用案例及最深刻的行业洞见呈现给读者。




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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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机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇,是在机器人设计制造领域的两个不同平台,是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南,能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节,为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。

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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。


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

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本书系统地阐述了过程控制系统的结构、原理、特点、适用场合、系统设计及应用等问题,并在分析稳态和动态数学模型的基础上,探讨了过程工业(石化、化工、轻工、医药等)生产过程中典型单元操作的控制方案,并介绍了典型工业生产过程(合成氨过程、常减压过程、催化裂化过程、乙烯过程、聚合过程、生物发酵过程、制浆造纸过程和冶金过程)的控制。

《细说机器学习:从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起,然后介绍机器学习的基本概念,继 而讲解常用算法与编程实现,最后介绍高级知识、框架实践与项目案例,兼顾理论与应用,详 尽易懂。 每个知识配合示例练习,全书共设计200多个编程实例,向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广,如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验,采用流行的Python语言实现,讲解细致,娓娓道来, 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。




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。

《人形机器人行业落地与应用》系统介绍了在AI时代,人形机器人的前沿技术探索,人形机器人的法律与伦理,人形机器人的社会影响与未来挑战,以及人形机器人在各领域的应用,为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。

谷歌 AlphaGO 战胜李世石,标志着机器智能新时代来袭 人工智能火热来袭,未来 5 年,人工智能会怎样改变我们的生活?未来 15 年呢? 人工智能的下一个 BAT 会在什么领域产生? 科技大咖倾情推荐,内容涵盖人工智能前沿研究热与发展趋势 分享许多知名学者专家难得的不同角度与侧面认识追求 产生了对人工智能未来发展的天马行空想象空间与好奇 将机器人、无人车、深度学习、大数据、虚拟现实等智能技术的变革结合起来,将预示一个大时代的到来,即所谓的 超智能时代 。《新智元:机器 人类 = 超智能时代》深分析了人工智能时代的技术和发展、机遇和挑战,带我们提前走超智能时代。


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。

AI摄影与创意设计:Stable Diffusion-ComfyUI

微软搜索技术部门高级研发工程师实战经验分享 从源代码的角度深剖析Storm设计与实现 学习如何实现和高效利用“实时的Hadoop” 大数据处理是当前计算机科技的热,而流式实时大数据处理更是这皇冠上璀璨的明珠。实时流数据处理在搜索引擎、社交网络、电商网站、广告平台等领域有着相当广泛的应用。Storm是极其高效、灵活、高扩展的流式数据处理平台。它被Twitter、Taobao、Yahoo、Groupon等公司采用。 本书由微软公司互联网工程院经验丰富的一线程序员操刀编写,包含很多实战经验和使用心得,很好地结合了代码分析和应用实例。本书对于行流式数据处理的研究、Storm的深理解以及实际应用都有很好的参考价值。

一本风格较为轻松,简明易学,可直观参照,并迅速上手实操的AIGC工具使用手册。旨在指导读者如何快速高效地学会使用AIGC工具,并且通过书中的指导流程和作者总结出的高效Prompts(提示词)提高自己向ChatGPT提问的能力,让AIGC工具输出令人满意的高质量创意内容。


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

AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型
(1)AI技术作家、AI应用发王晓华新作,这人真的很牛。(2)工程级别应用案例实现代码,可直复用,算是Agent发新手老手的福利。(3)所有示例与案例代码都经过测试,均可顺利运行,过王晓华图书的小伙伴都知道。(4)众多小示例,以及五大重案例,包括多Agent智能客服、高德地图MCP服务、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体,读者根据自己的需求稍微修改一下即可应用于生产实践。(5)智能客服智能体、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体,分别代表电商、科研、城市生活、投研分析领域的行业应用解决方案,极具参考价值。(6)系统整合大模型与智能体技术体系,从AIAgent技术体系,到AIAgent发技术栈(微调、提示词、MCP、LangGraph、A2A、RAG、gradio),再到AIAgent发工程案例,全面构建智能体技术的完整知识

深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理(NLP)提供的,而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据,本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具,以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识,之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展,以便通过创建词嵌将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型(比如长短期记忆单元),还将认识神经机器翻译,并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书,你将学到: NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务

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《给孩子的人工智能课》以生动有趣的方式,向孩子们介绍了人工智能的基本概念、发展历程和应用领域,使他们在轻松愉快的氛围中了解这一前沿技术。不仅能让孩子们了解人工智能的基本知识,还能激发他们对科技创新的兴趣和热情。 《给孩子的人工智能课》不仅是让孩子了解未来科技的门读物,更是激发孩子探索与创新的启蒙之作。通过生动翔实的案例,将复杂深奥的科技概念变得通俗易懂,帮助孩子们更轻松地走人工智能的世界。 复旦大学教授、科学杂志《新发现》荣誉主编 严锋,纽约默西大学数学与计算机科学系终身教授陈志雄 倾情推荐

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。

针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。一是选材上,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。二是内容上,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。三是结构上,由浅深,由宏观到比较围观,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。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。而目前市场上相当同类书只涉及本领域其中的几个问题,使读者不能较好得从宏观角度来体会大数据和人工智能的技术。2.知识覆盖新。紧跟本领域zui新研究成果。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

1.以通俗易懂的方式,从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念,介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中; 2.运用清晰的解释和丰富的示例,将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合,适用于数据科学的门初学者; 3.相比于上一版,本书新增了更多Python和R语言示例,读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法; 4.通过本书,你将掌握以下知识: 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法