
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。

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

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。

《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。

《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


《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。


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

读者对象:机器学习工程师;数据挖掘从业者;数据科学家;信息安全领域的学生和从业人员。 讨论机器学习中的安全性问题,即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻方法以及对应的防御方法。


如果你什么也不懂,那就从这本书开始。

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。

《AI配音完全手册》的主要读者对象:短视频创作者/自媒体博主,内容运营/市场营销人员,有声书/广播剧制作人,学生、教师、知识分享者,以及所有对AI感兴趣的内容创业者。自媒体时代,AI配音,让你的内容“声”色俱佳!工具式学习:本书梳理了国内外20个主流的AI配音工具,从“国民级”的剪映、魔音工坊,到海外顶流的ElevenLabs、UBERDUCK,再到硬核源项目GPT-SoVITS。让你了解AI配音工具库,把更多时间花在创作上。案例驱动:精选了22个AI配音热门案例,全面解析从文本输到语音生成的完整流程,带领读者逐步掌握不同场景下的AI配音技巧。操作简单:本书以清晰的步骤和简洁的语言为基础,提供了“傻瓜式”教程,即使技术小白也能轻松上手,快速应用AI配音技术。

1.将推荐系统的思想应用于流程管理 2.充分考虑流程执行的智能化、动态性与柔性 3.充分利用流程管理系统积累的执行日志 4.用切实可行的算法大幅提升工作流管理效率


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。

《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




《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

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



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。


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

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。

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。

《华尔街日报》**商业书籍、《科克斯书评》**书籍、围《洛杉矶时报》科技图书奖、加州大学伯克利分校全体教师及新生书。 《连线》杂志联合创始人凯文 凯利、连机发明者丹尼尔 希利斯、Boing Boing网站联席主席科利 多克托罗、《纽约时报书评》《波士顿环球报》《经济学人》《西雅图时报》《卫报》等多家媒体联袂推荐! 代码如何管这个世界呢?通过追溯从艾伦 图灵的一维模型如何发展到约翰 冯 诺依曼的二维实现,《图灵的大教堂》提出了一系列关于当下的三维数字宇宙可能走向何处的预见性看法。 湛庐文化出品。

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

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。

本书以边缘计算技术发展为主线,从边缘计算的基本概念、系统架构、相关技术到云计算、雾计算、移动边缘计算及相关范例均做了详细说明。本书既可满足计算机相关专业本科生的需要,也可作为从事边缘计算相关工作的专业人士参考读物,使读者在学习中增强对边缘计算的了解并掌握相关技术。

1.热结合。 2017年,国务院发布了《新一代人工智能发展规划》。2022年政府工作报告中提出,促数字经济发展,完善数字经济治理,释放数据要素潜力,更好赋能经济发展、丰富人民生活。2023年4月28日,政治局会议指出 重视通用人工智能发展 ,2023年5月5日,中央财经委会议强调,要把握人工智能等新科技革命浪潮,适应人与自然和谐共生的要求,保持并增强产业体系完备和配套能力强的优势,高效集聚全球创新要素,推产业智能化、绿色化、融合化,建设具有完整性、先性、安全性的现代化产业体系。 2.创新性。 从ChatGPT,到AIGC,再到AGI。目前市场上围绕数字经济、人工智能方面的图书品类较多,但以全球视野展望通用人工智能发展方面的图书品类较少。数字经济时代推动下,人工智能作为关键性的新型技术能力,被视为数字经济发展的助推器和推动力,本书

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。


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




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。






《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。



(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

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)
全彩印刷,案例丰富,配72个动手练+17个实战演练+62节同步学习视频+24节AIGC拓展学习视频。

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。

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。

(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。

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。

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

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。