
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。

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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。



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。

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

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。





零基础 :零基础门,手把手教学,1分钟生成会议纪要,3分钟搞定高颜值PPT,复杂数据图表一键生成,面向职场 技术小白 的DeepSeek 多模态AI应用指南。 强价值 :文本AI、图像AI、音频AI、视频AI、AI虚拟人等不同应用工具实践应用,实操演示和详细教学,零门槛,各种职场刚需直抄作业! 重实用 :AI写文案、写代码、做简历、做幻灯片、分析数据、写作公文,面向具体职场巧妙应用,快速提升工作效率。 多场景 :精选60多个典型职场应用场景实践,涵盖30多款主流AI应用,案例丰富、覆盖全面,一书在手,AI应用无忧。 多模态 :文本、图片、视频、音乐、虚拟人 多模态AI应用全面覆盖。


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

本书注重算法理论与实际案例相结合,将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现,并通过案例让读者掌握预测模型的应用。 本书源码下载地址:https://github.com/cador/Predictive-Practice-With-R


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。


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。

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。

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



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。



《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。


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。

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。

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)

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


本书使用大量实战案例,将AIGC和增长相结合

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。

AI摄影与创意设计:Stable Diffusion-ComfyUI

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

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

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

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。

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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。

《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

《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。

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


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。



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。



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

《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

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。

分身的代感:分身即自我,分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身,结合作品和案例,讲述了艺术创作媒介的演变,视角独特。 书中大量理论结合案例,融合哲学、生物学、人类学等诸多学科,对元宇宙艺术的创作者、服务者、研究者和投资者,都极具参考和启发作用,本书可谓元宇宙艺术史的篇之作。 全书用哲学的思维方式,科学的逻辑架构,来解构元宇宙艺术。有别于绝大多数元宇宙相关的书将 元宇宙 物化或概念化,本书将元宇宙放在人类感知与创造的发展脉络中,作为意识形态完善及提升的阶阶段。 清华大学美术学院教授李睦作序推荐。

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。
