人工智能无疑是近年来的新宠,屡屡登上新闻头条:从先后败人类围棋冠军李世石和柯洁的AlphaGo，到魔幻般的DeepFakes换脸。但对于不精通深奥技术的商业人士而言,人工智能究竞能做什么?如果你想在投时间和金钱之前了解人工智能将如何影响自己的业务,那么本书是为你量身定做的。 《从0到1：人工智能赋能商业的秘密》的案例讲解清晰,对技术概念的陈述简明易懂,将让你体会到人工智能的真正好处。每章都呈现几个现实世界的案例,讨论谷歌和奈飞等公司如何用人工智能重塑企业。本书由简繁,呈现人工智能的核心理念,展示人工智能在现实世界中的应用。为帮你做好人工智能转型准备，本书抽丝剥茧般地讲述一个成功的人工智能应用案例,从雇用合适的团队,再到做出关于资源、风险和费用等方面的科学决策。
● 深浅出 在系统阐述理论的同时，深浅出地结合前沿论文、代码实践及合适的应用场景，为读者提供通俗易懂的自然语言处理任务的环境和案例。 ● 衔连贯 采用同一套代码框架贯穿全书，强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。 ● 技术前沿 介绍自然语言处理的起源与发展、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝等前沿技术，激发读者学习兴趣，拓读者视野。
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。
本书汇集了多位创客在智能小车机器人方面的丰硕成果，不仅为刚触机器人制作的初学者提供了详尽的门教程，还为有一定基础和经验的制作者提供了从基础到高级，覆盖循迹、避障、跟随、走迷宫、绘图、语音控制、无线遥控、Wi-Fi视频监控等全方位功能的丰富实例。通过阅读这本书，你会全面了解智能小车机器人的构成，在设计与制作智能小车机器人方面获得思路和灵感。 全面认识车轮、电机、电机驱动电路、电池、车架、主控制器、传感器、遥控器等部件。7个基础制作实例实现循迹、避障、跟随、走迷宫、蓝牙遥控、语音控制、绘图等常见功能。12个高级制作实例体感遥控、Wi-Fi远程视频监控、全向移动、视觉识别与跟随、自主导航，将这些高级功能应用在你的智能小车机器人上吧！2个完整设计与制作方案花费百元便能完成的多功能蓝牙遥控小车、基于单片
（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
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。
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。
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。
本书不仅融合了关于生成式AI、深度学习、神经 网络的理论知识，还用幽默的语言与漫画讲解人工智能的底层理论体系和数学模型。 小白也能看懂的人工智能漫画科普； 没有公式，没有代码，故事有趣，轻松易读； 通过学习本书轻松门人工智能，启人工智能领域探索之旅。
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
《范式变更：碳中和的长潮与大浪》为与碳中和发展紧密相关的政府部门、企业的从业人员，以及大众读者量身定制，从零碳金融到清洁能源，为读者解答未来之路。 权威专家贡献观： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》聚集了中国国际经济交流中心副理事长朱民，诺贝尔经济学奖得主、世界银行前首席经济学家约瑟夫 斯蒂格雷茨，中国气候变化事务特使、国家发展和改革委员会原副主任解振华，中国工程院院士汤广福，华为副董事长、轮值董事长胡厚崑等20余位专家，为读者提供来自不同领域的深刻观，阵容强大，确保读者能够获得最权威的信息。 全面多维度剖析： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》从政策动向、科技展和市场趋势三大维度出发，全面剖析能源、交通、城建、工业、农业和土地等核心产业，为读者提供关于各行业、各领域如何实现碳
《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》以实用性、可操作性和实践性为宗旨，以酒瓶颜色分类的设计为例，将理论与实践相结合，介绍各种相关分类器设计。
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。
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。
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。
深度学习这门技术在机器视觉领域大规模应用，采用深度学习的图像识别AI 算法在识别精度上已经超过人眼精度，如今我们日常生活中的扫脸支付也基于深度学习强大的图像特征提取能力。人们觉得AlphaGo 才是AI 时代到来的标志，之所以这样觉得或许是因为人们普遍承认下围棋是一种高级别的智能过程，也是一个绞尽脑汁的过程 可以切身感受到 动脑 。 伊庭教授在本书中强调了研究游戏AI 的意义 或许是解密人类大脑思考方式的方法之一。我个人十分赞同伊庭教授的这一看法，我们的生活、工作 和学习过程中的纠结一直都建立在着眼于眼前还是未来的权衡当中。但正是因为我们具有智慧，所以我们才会具有这种权衡能力（或者说是生活中充满了纠结）。 相信当读者从章坚持读到后一章时，不仅会觉得游戏AI 有趣，还会觉得人脑思维本身就有很多有趣的地方。或许
多主体的研究与应用是近年来备受关注的热点领 域，多主体强化学习理论与方法、多主体协作策略的 研究是该领域重要研究方向，其理论和应用价值极为 广泛，备受广大从事计算机应用、人工智能、自动控 制、以及经济管理等领域研究者的关注。
虚拟化领域系统性教材，涵盖虚拟化历史、通用虚拟化、ARM虚拟化、鲲鹏虚拟化、新一代虚拟化原理和应用实战介绍。加速虚拟化技术落地，助力国产云计算产业发展。
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。
虚拟现实行业经过短暂的起源和迅速崛起，oculus VR, cardboard,暴风墨镜，越来越多的词汇跳出来撬动着人们敏感的神经，科技的视野重新锁定人本自我，即将启一场全面的爆发。因此，下一次思维变革或许正姗姗而来，人们的生活方式可能即刻改变。这让更多人跃跃欲试，行业发展契机何时到来，我们准备得足够吗，如何这个行业，个体在行业中的角色和价值在哪里？而其中无法绕的偶然、运气、转折、失败等必然事件节又该如何看待 . 我们已经为这个全民创业的时代做好坚守的准备，而我们的坚守必将带来行业的一片繁荣。 本书全面介绍虚拟现实行业基础知识之外，联合多位行业精英和评论人，详述创业历程，从各自的经历中梳理和分析虚拟现实行业的变革契机、行业机会，希望能借此抛砖引玉，引起读者共鸣和思考。
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）
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
36位行业领袖，用心沉淀DeepSeek 企业 办公 显著降本增效、办公革命的核心赋能！一本读懂未来！不是所有书都能改变思维，但这本能！为本书定制专属软件，沉浸式操作型学习体验 1000 页的随书PPT 全面升级的内容拓展 700 个精选提示词 零字输的沉浸体验 DeepSeek 精选. 硅创社 顶级的专业知识库 企业级 AIGC 培训材料 系统的员工成长路 WPS与Office 精品课件 全面的办公实战包 《文生图提示词技术与实践》电子书
人工智能的安全性是当今人们广泛关注的热话题。人们在享受人工智能技术给生活带来各种便利的同时，无时无刻不在担心人工智能技术可能会带来的各种风险。 本书就为读者答疑解惑，全方面、多视角地深剖析人工智能安全这一主题，内容丰富精彩。 本书由中国工程院院士方滨兴亲自主编，作者格局大、站位高，具有强烈的使命感、责任感，以全方位、多学科的研究方法，创性地诠释了人工智能安全主题，使本书具有创新性、前瞻性、实用性。
1、速成性：本书涉及深度学习的基本原理，没有过多纠结数学公式推导，能快速上手书中的实战项目，可用于实际生产。2、前沿性：深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术，本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。3、翔实性：本书既有深度学习理论知识的讲解，又有源代码的剖析，还包括解决实际问题的案例。4、趣味性：本书穿插部分漫画，利于年轻读者受和传播。
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
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。
1.通过智能问答系统、文档助手和知识图谱应用三个实战项目的完整解析，使读者深理解LangChain大模型项目发的完整流程。2.详细讲解LangChain的核心概念、设计理念、发环境及基础组件等大模型发的基础知识。3.作者有丰富的大模型发项目经验和培训经验，讲解通俗易懂，深受学员们欢迎。
1.平台专项，内容丰富：本书专注于DeepSeek大模型，内容全面覆盖AI技术在日常、职场、学习等多场景的应用，满足读者多元化需求。 2.实战导向，易于上手：通过大量实战案例与技巧分享，让读者快速掌握AI技能，实现从理论到实践的跨越。 3.技能提升，职场加速：特别适合职场人士，助力其提升工作效率，解决工作中遇到的实际问题，成为职场竞争力提升的秘密武器。 4.学习规划，全面发展：不仅限于技能学习，还包含成长规划、心理健康等全面内容，助力读者全面发展。
可学AI团队倾力造，详解AI视频生成的核心知识与场景应用 只讲干货，重在实践提升，通过36个案例快速提高读者的实际动手能力 采用 图书 教学视频 拓展学习 答疑解惑 的立体教学方式 赠送教学视频、案例素材、提示词、教学PPT等超值资源 提供QQ书友群、B站和公众号等完善的售后服务渠道 本书特色 轻松上手：通过 图书 教学视频 拓展学习 答疑解惑 的立体教学方式，带领读者轻松上手。 内容全面：涵盖AI视频生成的发展历史、基本原理、工具与平台、源模型、基础操作、场景应用和项目实战等，涉及25个AI视频类在线平台与工具、27款源AI视频模型、20种常用ComfyUI工作流，带领读者一站式掌握AI视频生成的核心知识与应用。 技术新颖：紧跟技术发展趋势，基于当前的主流工具、平台和模型行讲解，以确保内容的时效性与准确性。 图文并茂：结合300多幅图行讲解，
本书包含机器学习的基础知识和统计学习模型，更强调理论的深理解以及用代码实践结合理论行讲解。
真实案例驱动：融合电信、金融、医疗等多行业真实事件，将晦涩技术分解为鲜活故事，以此破专业壁垒，零基础也能轻松看懂AI安全风险与防御逻辑。 内容覆盖全面：从AI面临的安全挑战，到攻防技术与应用、AI赋能安全、业界动态与未来趋势，不仅揭示AI如何被 黑 ，更教你用AI造防护体系。 聚焦前沿技术：深解读越狱攻、数据投毒、模型窃取等热门威胁，覆盖AI内生安全与衍生安全，紧跟技术前沿。 适合广泛读者：不管你是技术人员、管理者，还是单纯对AI安全感兴趣的 小白 ，这本书都能带你真正看懂AI安全背后的本质与实战逻辑。
神经网络与深度学习是当前人工智能领域的热问题之一。很多学生和科技工作者需要理解和应用神经网络的方法来处理相关的工程问题，但目前市场上大多数相关图书偏向学术研究，缺乏实践性。鉴于此，本书对学术界已经基本形成共识的主流神经网络及深度学习算法行了归纳、总结和仿真，并从工程应用的角度对新兴的神经网络技术行介绍，帮助读者尽快掌握这些算法及其应用。本书主要内容包括： ? 神经网络的基本原理； ? 深度学习的理论及架构； ? 卷积神经网络的原理； ? 神经网络的训练方法； ? 神经网络的MATLAB仿真； ? 深度学习的MATLAB仿真。
机器学习是一个非常热门的技术，本书内容涵盖多种机器学习模型，包括流行的机器学习算法，例如K近邻算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、K 均值算法、决策树以及人工神经网络。与此同时，还讨论了数据预处理、超参数优化和集成方法等主题。阅读完本书之后，读者将学会构建用于文档分类、图像识别、广告检测等任务的系统，还将学到如何使用scikit-learn类库的API从类别变量、文本和图像中提取特征，如何评估模型的性能，并对如何提升模型的性能建立直觉。除此之外，还将掌握在实践中运用scikit-learn构建高效模型所需的技能，并能够通过实用的策略完成高级任务。
本书重介绍因求解大规模问题十分有效而风靡机器学习界的交替方向乘子法,该方法可以广泛应用于机器学习的优化求解，尤其是分布式凸优化问题。
1.陈春花团队与金蝶近8年研究成果，一对一访谈20多个行业的61位CHO，了解数智技术背景下，人力资源管理面临的挑战与应对动作。 2.书中总结呈现了调研的数据、问卷调查的结果，深分析受访者的观，提炼出HR数智化转型的五个行动建议。 3.人力资源管理从业者、企业管理者推荐阅读。
全书大部分章节紧扣实际需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施，帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握Python机器学习相关技能。
本书对近年来数字人产业的发展和现状进行了研究，是数字人行业的首本产业报告。
六多：实例多、图表多、公式多、算法多、代码多、习题多（40+实例、130+图表、500+公式推导、50+代码源文件、50+笔试/面试题、160+习题）。 注重通过实例和图表介绍算法，原理讲解透彻，让读者明白 是什么，为什么，怎么实现，怎么应用，怎么改 。 详解公式推导过程，扫清从零学习的障碍。公式推导没有跳步，每步都有解释说明。 一种模型提供多种算法实现，满足不同业务场景。附赠50+源代码文件，下载即可运行 习题丰富多样，分为数值计算题、理论分析题、编程实践题三大类，满足理论学习和实践应用的需求。 每个模型都有代码实现，并与scikit-learn官方库的效果行对比，性能相当甚至更优。
- 产品经理思维 基于作者曾经在互联网行业从事产品经理的经验，擅长理解用户需求和把握技术要；可以像一名使者一样，用平和的、精准的语言，在行业参与者和用户群体之间传达着彼此的信息。 - 国际化视野 基于作者的海外留学经历，凭借扎实的外文资料阅读能力和客观严谨的理工科思维，借助一定的校友资源，可以整合出很多国际化的思考；尤其在国内相关参考资料有限的情况下，视野决定了思考的质量。 - 从业者视角 基于作者自身的智能家居从业经验，既熟悉行业参与者的局限与规划，又了解用户群体的需求与疑惑，可以像一场节目的主持人一样从容自信的讲解着智能家居的一幕幕。
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