

《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


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

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。


本书系统介绍对抗样本的基本原理,从相关的背景知识始,包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具,带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验,对业界常见的方法做了系统的归纳总结,包含大量案例,深浅出,实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括: 对抗样本相关的深度学习背景知识,如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白盒攻算法与黑盒攻算法。 对抗样本在目标检测领域的应用。 对抗样本的常见加固算法。 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。 如何站在巨人的肩膀上,快速生成自己的对抗样本,行攻防对抗



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

1)通俗性 每章的标题就是对该章内容的高度概括,在下来的内容中对其行的解释已尽可能做到了准确、翔实。 2)完整性 本书从终端安全的科学内涵、技术解析、关键要素、实现细节到具体应用案例都行了周详的论述。 3)实用性 本书紧密结合应用实际,从安全需求、科学分析到技术支持、应用实践等各方面行分析和论述。







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

《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。

随着 元宇宙 热度持续,人们对与元宇宙相关领域、相关产品的关注度越来越高,而元宇宙工程作为数字能力引现实世界、实体经济的口,将会是实现企业硬科技转型升级的新一代发现工具、效率工具、创新工具,这正是本书所要讨论的主题。 本书不仅涵盖了构建元宇宙的理论基础与方法论等内容,还从多个行业领域着手,分析了元宇宙具体的落地实践方法,为读者提供了一个具有很强实操意义的科学总结。 本书还具体介绍了元宇宙工程的创意和设计、元宇宙的根基 数字孪生技术等内容,这些都对读者一步了解元宇宙,并将元宇宙从概念上真正落地提供了重要的参考和启发。

《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

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。


《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

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。

《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上,对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分,分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。


和谐人机环境是计算机理论和技术的一个重要的发展方向,也是当前计算机研究的一个热点领域。

《探秘机器人王国(第2版》是一部长篇科普小说。故事始于机器人王国的一则爆炸性新闻,即机器人要求和人类平等、与人类平分天下。为了探究那里到底发生了什么,主人公林灵(长衫市的初二学生)作为代表,同全世界各路媒体、学者一起,来到 机器人王国 考察,并前往各个国家的机器人产业了解机器人的真实样貌。全书分为18章,从历史、基本结构、工农林业、空间和海洋探索、国防与安保、医疗、家政服务、文化娱乐、教育等多方面,介绍了机器人发展的现状,为读者展现了一幅多彩的机器人画卷。以往机器人容易给人留下的机械工具、触感冰冷、没有感情、令人恐惧等印象转化为智能助手、幽默温和、感情丰富的新认知。希望通过本书,能够和广大读者分享机器人技术发展的真实现状,认识到真正的 机器人王国 是什么样子的,了解它们在人类生活中


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。

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


(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


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。

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

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。

《微控制器的应用(全国高职高专院校规划教材)》由曹金玲主编,本书以AT89S52单片机为对象,重介绍单片机的应用技术。全书共有6章,包含12个训练项目,内容包括单片机基础知识、单片机寻址方式与指令系统、中断与定时、并行输与输出、串行通信、A/D和D/A转换等,每章后配有练习题和讨论题。

1. 人工智能属于当前社会各界关注的热,本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响,有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质,把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书,能够结合我国的实际和政策,更有指导意义。

本书使用大量实战案例,将AIGC和增长相结合


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。

机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向,而深度学习作为机器学习的重要组成部分,伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛,越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中,让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书,你将学到: MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用,以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法



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)

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。


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。


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

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。


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。

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。