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本書是全面介紹DeepSeek人工智能平臺及其應(yīng)用的實用指南，旨在幫助讀者從零基礎(chǔ)開始，逐步掌握DeepSeek的各項功能，并最終達(dá)到精通水平，能夠在各種實際場景中靈活運(yùn)用DeepSeek解決復(fù)雜問題。無論你是人工智能的初學(xué)者，還是希望進(jìn)一步提升技能的專業(yè)人士，本書都將為你提供詳盡的操作指導(dǎo)和豐富的實戰(zhàn)案例。本書共三篇25章，涵蓋了DeepSeek的各個方面，從基礎(chǔ)入門到高級應(yīng)用，再到私有化部署，內(nèi)容全面且系統(tǒng)。同時，書中展望了人工智能的未來發(fā)展趨勢，幫助讀者把握技術(shù)前沿，在人工智能時代脫穎而出。

·15.6萬字

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成為提問工程師

隨著技術(shù)發(fā)展，各種AI產(chǎn)品層出不窮。人人都使用過AI，但真正做到用AI提升工作和學(xué)習(xí)效率的人卻很少。原因是大多數(shù)使用者，不會專業(yè)地提問。如果能正確地提問，AI將幫你解放工作，實現(xiàn)效率逆襲。精通向AI提問的能力，AI能幫你成為超級個體。這是一本AI時代成為提問高手的進(jìn)階指南，既授人以魚，也授人以漁。本書從AI的基本概念與運(yùn)行原理入手，引用了飛輪思維和ICDO提問技巧，還詳細(xì)介紹了在不同場景下的提問方法與實際案例，旨在幫助讀者掌握高效提問的技巧，獲得更加精準(zhǔn)和豐富的答案，做到事半功倍，實現(xiàn)效率十倍提升。

·8.3萬字

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未知環(huán)境中移動機(jī)器人自定位技術(shù)

本書以未知環(huán)境中移動機(jī)器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究內(nèi)容，對未知環(huán)境中移動機(jī)器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關(guān)研究成果。本書共分八章，重點(diǎn)介紹了內(nèi)外部定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測、動態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面的研究進(jìn)展，意在推動認(rèn)知科學(xué)、模式識別等學(xué)科的前沿問題的研究，對提高探測移動機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動化等專業(yè)的研究生或高年級本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計、應(yīng)用和開發(fā)領(lǐng)域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：從入門到求職

本書是一本機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的理論+實踐讀物，主要包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學(xué)習(xí)模型六大部分。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論部分包含第1、2章，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和工程實踐基礎(chǔ)。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學(xué)習(xí)策略的確定和優(yōu)化算法的求解過程，最后結(jié)合三種常見的線性回歸模型實現(xiàn)了一個房價預(yù)測的案例。第4至11章詳細(xì)介紹了幾種常見的分類模型，包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機(jī)模型、隨機(jī)森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型，每一個模型都給出了較為詳細(xì)的推導(dǎo)過程和實際應(yīng)用案例。第12章系統(tǒng)介紹了五種常見的聚類模型，包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類，每一個模型的原理、優(yōu)缺點(diǎn)和工程應(yīng)用實踐都給出了較為詳細(xì)的說明。第13章系統(tǒng)介紹了四種常用的降維方式，包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入，同樣給出了詳細(xì)的理論推導(dǎo)和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，詞向量模型詳細(xì)介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導(dǎo)和應(yīng)用；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型系統(tǒng)介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的各類基礎(chǔ)知識。

·12.3萬字

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深度學(xué)習(xí)詳解：基于李宏毅老師“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程

本書根據(jù)李宏毅老師“機(jī)器學(xué)習(xí)”公開課中與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容編寫而成，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學(xué)習(xí)（包括BERT和GPT）等深度學(xué)習(xí)常見算法，并講解了對抗攻擊、領(lǐng)域自適應(yīng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)壓縮等深度學(xué)習(xí)相關(guān)的進(jìn)階算法.在理論嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕A(chǔ)上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學(xué)習(xí)的概念、建模過程和核心算法細(xì)節(jié).

·19.5萬字

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從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模型與實踐

近年來，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細(xì)介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、空域及譜域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。為增強(qiáng)可讀性，本書敘述清晰、內(nèi)容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)難度。本書既可作為人工智能領(lǐng)域研究和開發(fā)人員的技術(shù)參考書，也可作為對圖上的深度學(xué)習(xí)感興趣的高年級本科生和研究生的入門書。

·17.1萬字

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工業(yè)4.0：智能制造與治理革命

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力。建設(shè)創(chuàng)新型國家和實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略是積極應(yīng)對全球新一輪科技革命的重大戰(zhàn)略選擇。毫無疑問，工業(yè)4.0是當(dāng)下變革時代的創(chuàng)新形態(tài)和創(chuàng)新產(chǎn)品。從蒸汽時代、電氣時代、信息時代到智能時代，技術(shù)的發(fā)展推動了時代的變革、治理的革命和社會的進(jìn)步。智能平臺、智能工廠、智能產(chǎn)品、智能服務(wù)的不斷涌現(xiàn)將推動智慧企業(yè)、智慧政府和智慧社會的形成。在工業(yè)4.0中國版——《中國制造2025》的護(hù)航下，實現(xiàn)中國由制造大國駛向制造強(qiáng)國的轉(zhuǎn)變指日可待。

·25.3萬字

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OpenCV4.5計算機(jī)視覺開發(fā)實戰(zhàn)：基于Python

OpenCV是一個跨平臺計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，也是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的開發(fā)人員必須掌握的技術(shù)。本書基于Python3.8全面、系統(tǒng)地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發(fā)環(huán)境與答疑服務(wù)。本書共分15章，主要內(nèi)容包括計算機(jī)視覺概述、OpenCV的Python開發(fā)環(huán)境搭建、OpenCV基本操作、數(shù)組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態(tài)學(xué)、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運(yùn)動跟蹤、人臉檢測等案例。本書既適合計算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能算法的開發(fā)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)計算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能等相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·16.8萬字

深度學(xué)習(xí)：導(dǎo)讀手冊

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí)，自動駕駛、AI醫(yī)療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計算機(jī)，不再被動按照指令運(yùn)轉(zhuǎn)，而是像自然進(jìn)化的生命那樣，開始自主地從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學(xué)家之一、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及奠基者，親歷了深度學(xué)習(xí)在20世紀(jì)70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數(shù)據(jù)和不斷增強(qiáng)的計算能力，終于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上取得重大突破，實現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的通識作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個部分全景展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展、演變與應(yīng)用，首次以親歷者視角回溯了深度學(xué)習(xí)浪潮在過去60年間的發(fā)展脈絡(luò)與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預(yù)測了智能時代的商業(yè)圖景。

·5530字

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智能計算系統(tǒng)：從深度學(xué)習(xí)到大模型

本書由中科院計算所、軟件所的專家學(xué)者傾心寫就，以“圖像風(fēng)格遷移”應(yīng)用為例，全面介紹智能計算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧。第2版以大模型為牽引進(jìn)行更新，第1章回顧人工智能、智能計算系統(tǒng)的發(fā)展歷程，第2、3章在介紹深度學(xué)習(xí)算法知識的基礎(chǔ)上增加了大模型算法的相關(guān)知識，第4章介紹深度學(xué)習(xí)編程框架PyTorch的發(fā)展歷程、基本概念、編程模型和使用方法，第5章介紹編程框架的工作原理，第6章回顧深度學(xué)習(xí)所用的處理器結(jié)構(gòu)從通用逐步走向?qū)Ｓ玫倪^程，第7章介紹深度學(xué)習(xí)處理器的體系結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)如何應(yīng)對大模型處理中的計算、訪存、通信瓶頸，第8章介紹基于BCL語言的高性能算子開發(fā)優(yōu)化實踐，第9章介紹面向大模型的計算系統(tǒng)并以BLOOM作為驅(qū)動范例。本書適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材，也適合人工智能領(lǐng)域的科研人員參考。

·34.9萬字

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產(chǎn)品經(jīng)理的AI實戰(zhàn)：人工智能產(chǎn)品和商業(yè)落地

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普；第二種針對專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商業(yè)的角度講人工智能，以產(chǎn)品的方式讓人工智能落地的書，而本書正是這種少數(shù)類型。本書具有針對性強(qiáng)、系統(tǒng)性強(qiáng)、實操性強(qiáng)、原創(chuàng)度高的特點(diǎn)。本書共分為三篇。第一篇是基礎(chǔ)篇，講解技術(shù)商業(yè)的基本規(guī)律、AI技術(shù)的實質(zhì)和邊界、AI的商業(yè)格局和應(yīng)用現(xiàn)狀。第二篇是合格AI產(chǎn)品經(jīng)理篇、包含合格AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場景適配和AI產(chǎn)品規(guī)劃、AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)發(fā)展等內(nèi)容。第三篇是高級AI產(chǎn)品經(jīng)理篇，包含高級AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場景的洞察、AI商業(yè)模式設(shè)計等內(nèi)容。

·11.7萬字

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人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

本書分為7章，其內(nèi)容包括代數(shù)學(xué)和分析學(xué)的基礎(chǔ)概念、微積分的基礎(chǔ)概念、矩陣與線性變換、矩陣分解、最優(yōu)化理論與算法、概率模型和信息論的基礎(chǔ)概念。本書強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)概念并采用圖形化的方式對其進(jìn)行解釋，以利于讀者理解，同時，本書給出了數(shù)學(xué)知識在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的具體應(yīng)用，將數(shù)學(xué)知識和工程實踐有機(jī)結(jié)合，以使讀者能對數(shù)學(xué)知識有更深層次的理解。

·10.6萬字

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大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控：模型、平臺與業(yè)務(wù)實踐

這是一本深入講解智能風(fēng)控理論體系和風(fēng)控全生命周期業(yè)務(wù)實踐的著作。作者基于在銀行業(yè)10余年的風(fēng)控經(jīng)驗，首先詳細(xì)講解了“大數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺”三位一體的智能風(fēng)控體系，能為風(fēng)控實踐提供扎實的理論指導(dǎo)；然后圍繞風(fēng)控的全生命周期，從貸前評估、貸中監(jiān)控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風(fēng)控的業(yè)務(wù)實踐，深刻揭示了智能風(fēng)控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風(fēng)控的背景知識：首先對基礎(chǔ)信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行了細(xì)致解析，讀者可以從中了解其運(yùn)作方式和重要性；然后，梳理了智能風(fēng)控是如何隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺”三位一體的智能風(fēng)控理論體系展開：首先介紹了內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、個人征信數(shù)據(jù)在智能風(fēng)控中的應(yīng)用，以及智能數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建；然后深入探討了智能風(fēng)控模型的算法、評價指標(biāo)、開發(fā)流程；最后講解了風(fēng)控平臺的理論框架、設(shè)計原則、架構(gòu)設(shè)計、建設(shè)流程以及決策引擎的建設(shè)。第6~8章圍繞風(fēng)控的全生命周期探討了風(fēng)控策略在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，包括貸前評估、貸中監(jiān)控、貸后管理，以及智能反欺詐和智能催收體系的建設(shè)和業(yè)務(wù)實踐，能幫助讀者將理論知識轉(zhuǎn)化為實際操作能力，更好地應(yīng)對現(xiàn)實業(yè)務(wù)中的挑戰(zhàn)。第9章對智能風(fēng)控的未來發(fā)展進(jìn)行了展望，不僅為讀者揭示了未來的機(jī)遇，也提供了對于如何應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的思考。

·17.4萬字

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一本書讀懂ChatGPT、AIGC和元宇宙

本書以通俗的語言和生動的案例，將ChatGPT、AIGC和元宇宙等熱點(diǎn)一網(wǎng)打盡，全面展示“臺前”“幕后”的來龍去脈，是一本深入淺出的通識書。本書將為你撥開迷霧，搞懂底層邏輯，把握風(fēng)靡全球的未來科技和AI新時代的成長機(jī)會。

·5.2萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)修煉

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數(shù)學(xué)海洋中擷取機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員最為必須和重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。內(nèi)容主要包括：微積分（含場論）、數(shù)值計算和常用最優(yōu)化方法、概率論基礎(chǔ)與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)等。在下篇中，將選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最為常用的算法和模型進(jìn)行講解，這部分內(nèi)容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）和聚類算法（包括K均值和EM算法等）等話題。

·22.2萬字

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機(jī)·智：從數(shù)字化車間走向智能制造

國內(nèi)第一本有關(guān)數(shù)字化車間建設(shè)的書籍。數(shù)字化車間建設(shè)是智能制造的基礎(chǔ)與核心，如何建設(shè)是企業(yè)非常關(guān)注的重點(diǎn)，特別是智能背景下的數(shù)字化車間方面的書籍現(xiàn)在還沒人出版過，本書將本部分作為重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行闡述。

·19.2萬字

AI大模型安全觀：通用人工智能的應(yīng)用場景、安全挑戰(zhàn)與未來影響

本書首先簡要介紹了ChatGPT與自然語言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技術(shù)特點(diǎn)和人工智能技術(shù)未來的發(fā)展趨勢；之后介紹了數(shù)字化時代的基礎(chǔ)安全問題，以及大模型和ChatGPT在內(nèi)容安全、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私安全、版權(quán)合規(guī)和倫理道德等方面帶來的新挑戰(zhàn)、新風(fēng)險，如生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性問題、作品訓(xùn)練的版權(quán)問題等，并從人工智能技術(shù)的監(jiān)管角度給出了一些策略建議；最后深入地分析了如何客觀看待ChatGPT給如今的經(jīng)濟(jì)社會所帶來的各種影響，我們該如何與新興的人工智能技術(shù)和諧相處。本書適合人工智能相關(guān)企業(yè)從業(yè)人員、網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管部門人員以及人工智能相關(guān)專業(yè)的研究人員參考閱讀。

·8.8萬字

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AI源碼解讀：推薦系統(tǒng)案例（Python版）

本書以人工智能發(fā)展為時代背景，通過20個實際案例系統(tǒng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法，為工程技術(shù)人員提供較為詳細(xì)的實戰(zhàn)方案，以便深度學(xué)習(xí)。在編排方式上，全書側(cè)重介紹創(chuàng)新項目的過程，分別從整體設(shè)計、系統(tǒng)流程、實現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練及模型應(yīng)用，并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)，快速掌握人工智能技術(shù)的開發(fā)方法，本書配套提供項目設(shè)計工程文檔、程序代碼、出現(xiàn)的問題及解決方法，可供讀者舉一反三，二次開發(fā)。本書將系統(tǒng)設(shè)計、代碼實現(xiàn)以及運(yùn)行結(jié)果展示相結(jié)合，語言簡潔，講解深入淺出、通俗易懂，不僅適合Python編程的愛好者，而且適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材，還可作為智能應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)專業(yè)技術(shù)人員的參考用書。

·4.2萬字

會員

破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實現(xiàn)從入門到進(jìn)階、從理論到實戰(zhàn)的跨越。全書共7章，前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)，深入詳解各類主流模型及其變體；第4章介紹這三類基礎(chǔ)模型的組合體，即概率生成模型；第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計算機(jī)視覺和自然語言處理兩大最常見領(lǐng)域的應(yīng)用；第7章講解生成式大語言模型的內(nèi)在原理并對其發(fā)展趨勢予以展望。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

·13.4萬字

會員

ABB工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用技術(shù)

本書以ABB工業(yè)機(jī)器人為研究對象，分認(rèn)識工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人基本操作、工業(yè)機(jī)器人現(xiàn)場編程和工業(yè)機(jī)器人日常維護(hù)四個模塊進(jìn)行介紹。通過詳細(xì)的圖解實例對ABB工業(yè)機(jī)器人的操作、編程、日常維護(hù)與保養(yǎng)等相關(guān)的方法與功能進(jìn)行講述，讓讀者了解工業(yè)機(jī)器人，并且能夠掌握獨(dú)立完成操作、編程、維護(hù)保養(yǎng)作業(yè)相關(guān)的具體操作方法。

·3.2萬字

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