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。
（1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
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.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
适读人群： NLP相关领域的师生； 工作中应用NLP领域技术的人； 算转型NLP的人。 （1）作者涂铭是数据架构师和人工智能技术专家，先后就职于阿里和腾讯，在NLP和聊天机器人方面积累了大量经验。 （2）作者杜振东是国家标准委人工智能技术专家和AIIA（中国人工智能产业发展联盟）技术专家，在会话式AI方面有多年积累，项目经验丰富。 （3）不仅详解了NLP和人机交互核心技术，从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人原理、实现与工程实践。 （4）前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 （5）实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。 （6）对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者行技术选型，又
按照从0到1的顺序，引导读者深理解OpenAI API； 10大核心API，涵盖从自然语言处理到复杂数据分析等多个领域； 12个关键应用场景，帮助读者精准应用OpenAI API； 3个标杆案例，展示OpenAI API的创新应用。
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
复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用（Theory and Applications of Complex Systems a
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。
《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。
数字化转型咨询专家、前腾讯高级产品经理力作。 来自一线互联网公司的数字化转型思考。 结合AI，从业务到思维对组织行全面重构。 2种决策思维模式、6个原创思维框架、4篇行业深度研究、100多个各行各业案例 要导读： 本书详解作者原创的6个思维框架，助力企业破解数字化转型的决策难题。 数字化 Y路径 演化模型：帮助企业确定数字化转型的大方向，明确现阶段要做什么，不能做什么。 数字化恐怖谷效应：描述企业在数字化转型过程中容易走的弯路，帮助企业规避风险。 优势 变量推演框架：基于企业自身的优势，寻找创新的可能性和突破口。 变量 场景融合框架：基于AI这类全局超级变量，在行业层面寻找突破口。 用户场景画布：帮助企业洞察用户，做出用户喜欢的产品。 价值 体验金字塔：平衡用户价值与用户体验的关系，在不同的市场环境中以不同的
内容全面 ：系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型，如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等，详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 ：采用PyTorch 2.x最新框架行实战，通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法，读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 ：源了全部课程源代码、课件、代码，本书Github仓库已收获超3000个Star数，并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。
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
赋能智慧轨交，践行绿智融合。与未来轨，与智慧同行。
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。
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
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。
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。
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。
《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。
1. 本书去繁化简地对深度学习的理论知识行梳理，并对算法实现做出浅显易懂的讲解，方便初学者学习。2. 本书精心挑选大量深度学习的案例，通过启发式的自学模式，使读者由浅深地学习并掌握常用的深度学习模型，快速行实战，为一步使用源深度学习平台与工具提供扎实的理论与实践基础。
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
如果你什么也不懂，那就从这本书开始。
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。
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。
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。
AI技术赋能医疗健康，给医疗数据分析、智能诊断、精准化及个性化治疗、药物研发等提供了强大的助力，将极大地推医疗产业的数字化和智能化程，患者将在AI医疗的助力下得到更快速、更精准、更个性化的医疗服务，医生也将从AI技术中获得更广阔的思考空间和科学研究的发展机会。未来医学正朝着智慧化和优质化的方向阔步前。本书本书从科普的角度，将AI技术应用于医疗健康产业的方法原理、应用场景、发展前景、产业政策等方面做了深浅出的解读。不仅介绍智能医疗的前世今生，还提供了认识智能医疗未来走向的视角。全书语言通俗，案例丰富，力求讲透、讲活AI在医疗应用中的方方面面，无论成人还是青少年，业余人士还是专业人士，都适合阅读。
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。
（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。
本书详细介绍了Transformer大模型算法基础，内容丰富，案例经典
DeepSeek助力短视频创作拍摄、剪辑、调色与*制作(剪映+Premiere)(全彩微课版)
36个动手练+10个实战演练+42节同步学习视频+24节AIGC拓展学习视频
（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
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
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
《模拟化生存：虚拟与现实之间》是大卫 萨克斯继《模拟的复仇》之后的又一杰作。透过新冠疫情这一全球事件，他带我们穿越数字化的迷雾，探索技术与人类如何更和谐共生。在萨克斯的笔下，未来并不是冰冷的代码和机器，而是充满人性化、社会性和创新的。这不只是一次科技的思考，更是一场关于人、社会和未来的对话。
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。
（1）作者是环界云计算公司及其合作伙伴公司的技术专家，在推动AI技术与业务结合方面专业且权威。（2）实战案例来自真实场景，包括飞书推送机器人、智能客服、出游规划大师、招投标助手、智能问数、HR智能招聘助手、Graphviz流程图工坊、票据识别智能助手等，详细展示如何将理论落地为具备实际价值的AI应用。（3）每一个案例都秉承“可复现、可扩展、可商用”的原则设计，不仅提供清晰的实现步骤，更注重业务逻辑与技术方案的结合，帮助读者真正掌握以AI驱动创新的思维方式。（4）既适合AI初学者系统门，也适用于具备一定经验的发者、产品经理和企业技术负责人拓宽技术视野、解锁业务新可能。（5）资源配套非常齐全，包括作者答疑微信群、示例源文件、配图PDF文件、演示操作视频、PPT课件。发现问题直在微信群找作者答疑解惑。
AI摄影与创意设计:Stable Diffusion-ComfyUI
利用AI进行数据分析——基于DeepSeek+豆包+智谱清言,让效率提高N倍
在当今数字化浪潮中，数据已成为企业与组织的核心资产，而如何高效地从海量数据中提取价值，成为制胜关键。这本书，正是为那些渴望在数据海洋中乘风破浪、追求极致效率的你量身造的！前沿技术，触手可及：本书聚焦于当下最前沿的AI数据分析技术，深度结合DeepSeek、豆包、智谱清言三大强大工具，将复杂的技术原理转化为通俗易懂的语言，即使是初学者也能轻松上手。无论是数据挖掘、机器学习，还是自然语言处理，书中都有详尽的讲解与实战案例，让你紧跟行业潮流，掌握核心竞争力。工具赋能，轻松上手：DeepSeek、豆包、智谱清言，这三大工具在数据分析领域各具特色，功能强大且易于操作。书中不仅详细介绍了它们的使用方法，还通过大量实例展示了如何将这些工具组合起来，发挥出1+1+1>3的强大效能。无论是初职场的数据分析师，还是希望提升工
《AIAgent发：零基础构建复合智能体》系统地介绍了智能体的核心原理与构建实践，涵盖了当前智能体发的热与流行技术，包括：MCP、A2A、RAG、LangChain、LangGrapsh，以及代码平台扣子等，并提供了从单智能体到复杂智能体的全流程发技术细节。全书以知识+示例的教学方式，循序渐，由浅深，并提供了大量实例演示，以及完整的项目实战，以及智能体的部署与运维技术，可帮助读者系统掌握发技能，并用于解决业务需求与实际问题。《AIAgent发：零基础构建复合智能体》还提供了教学视频，以二维码的形式呈现在书中对应章节，读者在阅读过程中可扫码观看，大大提高学习效率，同时，《AIAgent发：零基础构建复合智能体》还提供配套示例代码，读者可直调用行演练。全书尽可能使用通俗易懂的语言行描述，提供全面的系统的知识与智能体构建方法论，适合对智能体感兴
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