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DeepMind人手一本! 屡次对战深度学习三巨头,揭秘大脑黑盒到底是神经网络机器,还是加工符号的机器

作者基于近20年人工智能与*化控制的研究积累,用通俗易懂的语言系统梳理了人工智能发展过程中的几次人机大战里程碑事件,从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论与未来应用前景。 人工智能技术近年来取得指数级的步,甚至可以通过自我博弈超越人类的经验。人工智能和人机博弈技术的本质是什么?它们背后的方法学和思维方式又是什么?算力、算法、数据与博弈论思想的融合能够研究与分析哪些复杂问题? 国际象棋领域诞生了深蓝,围棋领域诞生了AlphaGo,更复杂、更灵活、更加不透明的博弈对抗系统又会诞生谁?它何时能够超越人类*水平? 未来人工智能到底是人类的伙伴还是对手?它将如何颠覆我们传统的思维方式和决策体系? 博弈 AI 的结合之后将对我们的社会带来哪些变化? 针对这些问题,本书给出了有深度的见解,给您有益的启迪。

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本书通过丰富的深度学习实战案例,向读者介绍深度学习可应用和落地的项目,包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术,可配套用于深度学习的实战训练。

结合实际场景,系统讲述 ChatGPT 在学习、写作、工作和生活等方面的应用 在人工智能领域,作为当前非常先和强大的自然语言处理模型, ChatGPT 为人类带来了全新的人机交互体验。ChatGPT 可以根据用户输的问题,快速生成对应的答案,大幅度提高人们的工作效率。本书结合案例,系统讲述如何应用ChatGPT。 本书主要内容: ● ChatGPT 基础知识; ● 在提升学习效率方面 ChatGPT 的应用; ● 在写作方面 ChatGPT 的应用; ● 在提高工作效率方面 ChatGPT 的应用; ● 在提高生活品质方面 ChatGPT 的应用; ● 在造个人品牌方面 ChatGPT 的应用。

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本书主要介绍树莓派不同类型的特性,以及树莓派门所需要的基础知识;涵盖了 树莓派GPIO的不同操作方法,以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM 脉宽调制等偏硬件操作的内容;同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭 建和配置,包括树莓派推流服务器搭建的方法,常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安 装配置操作,MQTT服务器的搭建配置,DHCP服务器的搭建配置等。此外,还加了 一些比较有趣的实验,例如利用TensorFlow实现对象检测,使用OpenCV制作一个树莓 派扫描仪,或利用OpenCV实现换鼻子的实验,带领读者了解树莓派通过摄像头能够实 现的一些应用。


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AIGC与智能体开发实战:基于开源大模型+Serverless API

1.本书引用国内外大量理论研究和实践经验,内容翔实。 2.本书作者有数百家企业的服务经验,对于数字经济的背景、发展及相关框架有着非常清晰的认知。 3.本书从少见的经济学视角出发,而非常见的产业视角,为读者提供了不同维度的数字经济概念。 4.本书语言通俗易通,可以面向各类读者,无论是初学者还是研究者。

1.面向通识教育,构建知识体系 本书从最基础的 AI 概念手,沿着 AI 基础概念、机器学习基础、深度学习基础、AIGC背后的基础技术、AIGC 大模型的学习路线逐层递,读者不需要学习其他基础课程,即可读懂书中的内容。AI 是以计算机科学为基础,涉及计算机、数学、统计学等知识的交叉学科。书中讲到涉及其他学科的知识时,都会提前介绍,比如第 2 章介绍生成模型时涉及较多统计学的知识,因此 2.1.3 小节讲解了生成模型中用到的统计学概念,为读者学习和理解后面的内容奠定基础。 2.理论深度较浅,适合门学习 AI 模型的核心技术是算法和模型的网络结构。模型的网络结构是算法的具体实现,而理解深度学习模型(特别是 AIGC 大模型)中的算法需要很多数学知识。为了便于初学者理解深度学习模型的工作原理,本书只简要介绍一些基础算法的数学公式,而

提出如下3种算法: ① 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法。 ② 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法。 ③ 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法。 给出了一个图书推荐原型系统的构建方案。

系统整合人工智能技术与计算机视觉理论,兼顾基础原理与前沿展。 内容涵盖传统视觉算法与现代智能技术,全面呈现计算机视觉的技术演脉络与核心方法论。 概念表述严谨清晰,技术解析深透彻,配套案例真实典型。 本书既可作为高等院校计算机视觉、人工智能相关专业的核心教材,也可作为科研机构展视觉算法研究的参考手册;既适合初学者建立系统的知识框架,也能为工程师提供前沿技术的工程化落地思路。无论是教学科研、学术攻关还是技术研发,本书都是计算机视觉学习者与从业者值得信赖的知识指南与实用工具。

1.讲解透彻易懂,深介绍天地一体化网络服务技术的功能组成、技术特。 2.结合信息技术的新研究展,使读者能够快速地理解该技术领域的相关技术及发展动态。 3.注重发展前沿,紧跟相关研究领域的新研究成果,对当前的热研究问题及其技术难行了系统的介绍。 4.内容详实、组织结构合理。网络通信及数据信息服务等相关领域研究人员、技术人员值得参考的书籍。

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本书紧跟人工智能主流技术和应用趋势,文字通俗易懂,图文并茂,将抽象的问题简单化,选取人工智能典型应用案例为载体,运用Python高效语言,突出人工智能计算思维和方法的培养,以任务为驱动,抽丝剥茧,以问题为导向递式展学习内容。

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。

面向实践 不仅涵盖经典的中小规模案例,还介绍了一些大型项目的实现。 易读易学 以先讨论方法的动机、理论基础及背后思想,再给出完整代码示例的方式,通过现实相关问题来描述RL方法,GitHub上会实时更新书中的所有代码示例 。 初学者友好 基础理论讲解深浅出,应用实例简洁易懂,源代码清晰、完整, 便 于读者上手实践。 侧重实际应用 每种方法都针对非常简单到非常复杂的情况行了实现。 与时俱 新增6章,专门介绍了强化学习的新发展,包括离散优化(解决魔方问题)、多智能体方法、微软的TextWorld环境、高级探索技术等。

本书从算法设计策略和算法应用两个方面介绍了几类常见算法,包括蛮力法、分治法、贪心算法、动态规划、回溯法和分支限界法等,各章内容在编排上知识难度由浅深,讲解分析循序渐,以帮助读者理解算法的基本概念,掌握算法的关键设计步骤和了解算法适用的问题。

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本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景,详解人工智能的几个核心技术(机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习)和两个*流行的源平台(sklearn和TensorFlow)。通过本书的学习,读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具,为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。

系统性学习路径:从基础到阶,再到实战应用和参赛指导,为读者提供一站式学习体验。 实战与理论结合:不仅提供理论知识,更注重实践操作和项目实战,帮助读者将所学知识应用于实际。 参赛指导:提供参赛技巧和经验分享,帮助读者在各类科技竞赛中脱颖而出。 互动性与趣味性:通过案例分析、互动问答等形式,提高书籍的趣味性和互动性,吸引青少年读者。 专业团队编写:由经验丰富的科技教育专家(厂商)和实战经验丰富的指导教师(每本书有三四十名竞赛获奖指导教师)共同编写,确保内容的专业性和实用性。 丰富的配套资源:配套资源中提供了书中的实例文件、素材文件、视频教学文件、课件、获奖作品评等。


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基于国产自主可控龙芯处理器,以项目式教学的形式,讲述深度学习框架在计算机视觉领域的应用 本书基于国产自主可控龙芯处理器通过具体项目的实施用直观的方式讲述深度学习与计算机视觉。通过阅读本书,读者能够掌握深度学习在计算机视觉领域的应用。 本书主要内容: OpenCV基础功能实战; 深度学习框架的部署; 计算机视觉技术基础知识; 图像分类网络的部署; 目标检测网络的部署; 图像分割网络的部署; 龙芯智能计算平台模型的训练;

原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书,全彩印刷,效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际,剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。

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讲述了我国5G产业发展具有的独特优势、5G框架下的智能制造的实现方式、5G赋能智能制造的典型应用场景、挑战及机遇; 联通云、硅谷机器人协会、国际智能制造联盟专家委员会、联合国工业发展组织中加创新中心、海尔集团、三一集团树根互联、中国联通、中国电信研究院、尚品宅配、*、诺基亚等机构的专家提供智力支持; 工业和信息化部原部长李毅中、中国工程院院士邬贺铨和刘韵洁、海尔董事局主-席张瑞敏作序推荐。

沿袭 鱼书 系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域,有变化的事物,有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝,有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法,自然而然地过渡到神经网络和深度学习,从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富,讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品,本书延续了这一系列的写作和讲解风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特

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。