24小时捕鱼上下分

本書以TensorFlow為平臺，從神經網絡到深度學習由淺入深進行介紹，書中每章都以理論引出，以TensorFlow應用鞏固結束，做到理論與實踐相結合，使讀者快速了解神經網絡、深度學習等內容，同時領略利用TensorFlow解決這些問題的簡單和快捷。本書共12章，主要內容包括TensorFlow軟件介紹、計算機視覺與深度學習、深度神經網絡的基礎、全連接神經網絡、卷積神經網絡、高級卷積神經網絡、循環神經網絡、對抗神經網絡、其他監督學習、非監督學習、自動編碼機、強化學習等。

·13.6萬字

具身智能：人工智能的下一個浪潮

自人工智能（AI）的概念誕生之日起，科學家們就熱衷于探討它的發展路徑。第一階段毫無疑問是計算智能，經過半個多世紀，AI在運算能力和記憶方面早已超越人類。第二階段，是感知智能，讓機器可以看得懂聽得懂這個世界。科學界認為，尚未到來的第三階段，是認知智能，甚至提到一個詞：認知時代。我們來到大模型時代或者是生成式人工智能時代了嗎？如果我們此時此刻正身處這個時代，那上一個是什么時代？有人說，大規模預訓練已經過時，AI要實現具身化，具備推理能力，接著自我意識相伴而生。具身智能揭開了人類馴服機器的科學路徑，小到在分子或原子上進行操作的納米機器，大到震天撼地的巨型機械，無不乖乖地服從人類的操控指令，替代或者協助人類完成復雜的任務。具有自我意識的AI是更安全還是更不安全？我們需要開始認真考慮如何不被機器奴役了？多年以后，面對人工智能，人們會想起AI之父圖靈在花園里的那個遙遠的下午嗎？

·11.3萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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神經網絡與機器人科研項目申請與實踐

本書分為神經網絡與機器人項目申請，神經網絡與計算機項目申請，機械臂理論項目申請、進展與結題，機械臂實物項目申請與進展，時變問題神經網絡求解項目申請、評議與進展，和基函數、多類與海量神經網絡項目申請與評議共六部分，每一部分都是由相關的申請報告，進展報告，同行反饋意見和/或結題報告系統化地構成，并整理出具有啟發性的總結。值得指出的是，同行評議意見一般都非常中肯，問題指出也非常到位；對同行評議意見的認真分析總結以及對應的申報書改進與完善是非常重要和有益的。

·17.3萬字

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智能控制

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共11章。主要內容為：專家控制的基本原理和應用；模糊控制的基本原理和應用；神經網絡控制的基本原理和應用；遺傳算法及其應用和迭代學習控制方法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的Matlab仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題。

·12.6萬字

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大模型項目實戰：Agent開發與應用

這是一本面向初中級讀者的Agent學習指南，作者既是資深的AI技術專家，又是經驗豐富的項目導師，融合作者親身實踐、培訓反饋與官方資源，為Agent使用者和開發者提供了快速上手的實用指導。本書從基礎知識、操作和應用開發3個維度循序漸進地講解Agent實戰技巧，分為三篇：基礎篇（1~2章）：介紹Agent定義、發展歷程、常用開源技術、主要組件等基礎知識和開發環境的搭建過程。應用篇（3~6章）：從通用型、任務驅動型、輔助開發型和檢索增強型4大類，通過AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類型，詳細描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。開發篇（7~16章）：展開分析10個不同場景的Agent應用開發實例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應用的開源Agent開發框架為基礎，針對每個框架各講解一個開發案例。另一方面，通過案例介紹Agent開發過程中關鍵的Function-calling特性及大語言模型開發技術。此外，對基于CogVLM2的多模態模型應用開發，也提供詳細的案例演示。

·7.2萬字

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洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰

《洞察AIGC：智能創作的應用、機遇與挑戰》內容分為3篇：第1篇AIGC的蛻變講述AIGC的發展歷史及其背后的智能；第2篇AIGC的應用講述AIGC在文學創作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業制造、健康醫療、金融服務、品牌營銷領域的應用現狀及常用工具；第3篇AIGC的機遇與挑戰講述AIGC的資本與技術前景，同時提出需要注意的風險。

·13.9萬字

未來呼嘯而來八部曲

套裝包括《未來呼嘯而來》、《AI3.0》、《人工智能的未來》、《人工智能簡史》、《如何創造可信的AI》、《智能學習的未來》、《與機器人共舞》、《第四次革命》共八本。

·145萬字

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工業4.0：智能制造與治理革命

創新是引領發展的第一動力。建設創新型國家和實施創新驅動發展戰略是積極應對全球新一輪科技革命的重大戰略選擇。毫無疑問，工業4.0是當下變革時代的創新形態和創新產品。從蒸汽時代、電氣時代、信息時代到智能時代，技術的發展推動了時代的變革、治理的革命和社會的進步。智能平臺、智能工廠、智能產品、智能服務的不斷涌現將推動智慧企業、智慧政府和智慧社會的形成。在工業4.0中國版——《中國制造2025》的護航下，實現中國由制造大國駛向制造強國的轉變指日可待。

·25.3萬字

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量子機器學習及區塊鏈技術導論

機器學習是人工智能發展和研究過程中最受重視和應用最廣泛的方向之一，與人工智能并行發展的量子計算，其被廣泛關注的領域之一是量子機器學習。量子計算給現代密碼體制帶來了巨大的沖擊，而建立在現代密碼體制基礎之上的區塊鏈技術也將受到影響。基于量子密碼體系的區塊鏈，即量子區塊鏈系統便是一種探索。本書主要對機器學習、深度學習、區塊鏈和量子計算技術及其應用進行全面介紹，主要內容包括機器學習基礎、量子信息與量子計算基礎、量子計算與機器學習、區塊鏈技術基礎、區塊鏈技術應用、量子區塊鏈初探。

·10.4萬字

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AI原生應用開發：提示工程原理與實戰

本書結合AI原生應用落地的大量實踐，系統講解提示工程的核心原理、相關案例分析和實戰應用，涵蓋提示工程概述、結構化提示設計、NLP任務提示、內容創作提示、生成可控性提示、提示安全設計、形式語言風格提示、推理提示和智能體提示等內容。本書的初衷不是告訴讀者如何套用各種預設的提示模板，而是幫助讀者深入理解和應用提示設計技巧，以找到決定大語言模型輸出的關鍵因子，進而將提示工程的理論知識應用到產品設計中。本書適合AI原生應用開發領域的從業者和研究人員，以及人工智能相關專業的教師和學生閱讀。

·18.2萬字

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AI源碼解讀：卷積神經網絡（CNN）深度學習案例：Python版

本書以人工智能發展為時代背景，通過20個機器學習模型和算法案例，為讀者提供較為詳細的實戰方案，以便進行深度學習。在編排方式上，全書側重對創新項目的過程進行介紹，分別從整體設計、系統流程和實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練和模型應用等過程，并剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能程序開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題及解決方法等資料，可供讀者舉一反三，二次開發。本書語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校相關專業的參考教材，還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。

·4.2萬字

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Python程序設計：人工智能案例實踐

本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統計、集中趨勢和分散度量、模擬、靜態和動態可視化、使用CSV文件、用于數據探索和數據整理的Pandas、時間序列和簡單線性回歸。第11~16章提供多種實踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數據挖掘、IBMWatson認知計算、包含分類和回歸的有監督機器學習、聚類無監督機器學習、卷積神經網絡深度學習、遞歸神經網絡深度學習、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯網的大數據等。

·32.1萬字

會員

無人機：知道這些就夠了

不久的將來無人機將像智能手機一樣司空見慣，而你對無人機的了解有多少？你知道無人機有哪些用途嗎？無人機對你和你的家庭又會產生什么樣的影響呢？知道這些就夠了。

·5565字

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AI制勝：機器學習極簡入門

機器學習包括有監督學習、無監督學習和半監督學習，而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題和回歸問題。本書分為8章，使用Python第三方工具庫深入講解機器學習極大重要算法的實現，內容包括機器學習概述、貝葉斯分類、決策樹、集成學習、支持向量機、神經網絡、卷積神經網絡、卷積神經網絡分割圖片實戰。

·8.6萬字

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神經網絡與深度學習：基于TensorFlow框架和Python技術實現

Python、TensorFlow、神經網絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經網絡的基礎知識以及神經網絡基本應用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現；最后介紹兩種熱門的深度神經網絡——卷積神經網絡和循環神經網絡的理論與實現。本書內容由淺入深，循序漸進，實踐性強，包含豐富的仿真實例。

·4.7萬字

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生成式AI：人工智能的未來

一本書全面了解生成式AI的發展與創作能力，并為我所用。20世紀60年代，AI的概念就被提出，其商業應用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風靡，AI從實驗室走進個人電腦，也將就此改變商業與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技術，帶來的潛在回報十分可觀。AI的發展勢不可當，已經由擅長分析的傳統AI過渡到擅長創作的生成式AI，并加速向這個時代的每一個人走來。生成式AI的發展如火如荼，為人們的工作和生活帶來了許多便利。在這本書中，大部分文字、圖片，以及每章末尾有些讓人摸不著頭腦的笑話，均是由AI生成的，涵蓋ChatGPT、Quillbot、Midjourney、Dall-E、Dream.AI、Lexica、Grammarly、ClippingMagic和Tome等眾多目前流行的AI應用。

·8.1萬字

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移動機器人自主控制

移動機器人自主控制不僅是機器人領域的重要問題，也是人工智能研究中的熱點課題之一。本書首先系統介紹移動機器人的結構和特點，以及移動機器人自主控制的關鍵技術等內容；然后詳細研究人工智能理論與方法在移動機器人導航、路徑規劃、機器人視覺、環境感知、同步定位與建圖、多機器人協作等方面的具體解決思路，并給出實驗結果和分析；最后介紹移動機器人自主控制的進展。

·16.7萬字

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人機交互：以用戶為中心的設計和評估（第6版）

本書的主題----“以用戶為中心的設計”就是要通過對用戶的深刻了解，根據用戶需求進行設計，并且通過用戶進行驗證的系統方法。這種方法可以有效地防止產品可用性問題，并能幫助設計人員設計出高水平的軟件。本書正是從軟件可用性的角度介紹了國外流行的以用戶為中心的軟件設計過程和方法。書中系統地論述了以用戶為中心的軟件設計的四個重要部分：人機交互分析，體驗設計方法，用戶界面設計專題，人機交互評估等重要內容。為讀者提供學科最前沿的信息。

·33.5萬字

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GPT-4o極簡入門與繪畫大全

現在，AI與多模態技術快速發展，高效創作優質視覺內容已成為核心競爭力，OpenAI推出的GPT-4o為此提供了全新解決方案。本書系統整合一線實戰經驗，詳細講解GPT-4o從基礎操作到多領域應用的108個實戰案例、50種繪畫風格及6大商業變現路徑，并提供全面、詳盡的提示詞模板與示例，還講解如何結合DeepSeek優化提示詞，可幫助讀者縮短創作周期，實現“懶人直出”。本書總計7章。第1章講解GPT-4o使用須知，包括其特性解讀、中英文界面切換方法、提示詞生成及圖像細節重繪方法、如何減少中文亂碼，等等。第2～5章深入講解GPT-4o在創意玩法、教育培訓、商業應用、設計創作這四大核心領域的創新應用。第6章系統整理GPT-4o的50種常用繪畫風格。第7章完整演示AI視頻創作的流程，從主題確定到分鏡腳本生成，再到視頻片段生成，并最終完成視頻剪輯，可幫助讀者熟悉專業級的AI視頻創作方法。