
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

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。

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。

《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。

《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


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

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。




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



(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。

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。


读者对象:1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手;2、计算机视觉工程师;3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员;4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度; 2、涵盖计算机视觉热门主题,提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ; 4、超越基础知识,从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新:OpenCV的API(v4.0.0)

u 深度理论探讨与实际应用并重:本书不仅深探讨了构建和训练ChatGPT模型的核心技术,还充分展示了ChatGPT在实际应用中的潜力。 u 全面而深的探索:本书全面介绍了ChatGPT的运行机制、关键算法、实际应用以及未来发展趋势,为读者提供了一个全面深的视角,帮助读者深刻理解ChatGPT及其背后的技术原理和应用潜力。 u 面向不同层次的读者:无论是零基础的AI初学者,还是从事自然语言处理研究的科研人员,以及在文本工作领域的专业人士,本书都为他们提供了深度的理论洞见和实践参考。

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

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。

复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用(Theory and Applications of Complex Systems a


(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

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


《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

国内外服务机器人研发展、服务机器人创业团队未来两三年服务机器人市场发展

1.TensorLayer是一个基于TensorFlow的深度学习发工具。其透明,灵活,高性能的特,使得它得到了大量初学者乃至资深发者的青睐。TensorLayer获得了ACM Multimedia颁发的2017年度*源软件奖。 2.本书是在帝国理工学院计算机系终身教授郭毅可的领导下,由TensorLayer创始人领衔,TensorLayer主要发团队倾力造而成,作者全部来自一线人工智能研究员和工程师,为读者提供了一次非常美妙的AI之旅。 3.本书案例是作者们经过精心挑选后写作的,其中不乏诸如,价值上亿美金的超高分辨率复原、已实际应用在医学上的图像语义分割等黄金案例,值得初学者和研究者们学习参考。 4.本书作者额外提供了案例使用的模型,请到http://www.broadview.com.cn/book/5059下载使用。


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。


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。




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。

本书适合想要深了解人工智能前沿动态、对ChatGPT类产品感兴趣的读者阅读,能够帮助普通读者快速门,为读者的参与、应用提供机遇与创想。

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





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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。

《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。

1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用,阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用,配合丰富的实验内容,通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘; 2.本书寓教于乐,结合课堂教学和实验,以及家庭亲子实践的方式,学习和体验AI技术的奥妙,适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书; 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。

《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。


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



读者对象: 1、人工智能领域的技术工程师,尤其是机器学习和深度学习领域的工程师; 2、高校人工智能专业学生、教师以及研究人员; 3、希望了解人工智能尤其是深度学习的技术工程师和产品经理。 (1)本书由百度官方出品,PaddlePaddle总架构师共同创作。 (2)百度公司CTO王海峰博士作序,张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐 (3) 内容全面、由浅深、注重实践 ,结合新近PaddlePaddle技术版本,详细讲解了PaddlePaddle的技术和原理,以及如何从零始快速掌握深度学习。

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。

AI摄影与创意设计:Stable Diffusion-ComfyUI

一直以来,作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法,以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中,他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料,价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习,充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动,如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。