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Rasa是一款開源的對話機器人框架，能讓開發者使用機器學習技術快速創建工業級的對話機器人。得益于豐富的功能、先進的機器學習能力和可以快速上手的特性，Rasa框架是目前流行的開源對話機器人框架。本書首先介紹Rasa的兩個核心組件：RasaNLU和RasaCore的工作流程；然后詳細介紹通過使用Rasa生態系統從頭開始構建、配置、訓練和服務不同類型的對話機器人的整體過程，如任務型、FAQ、知識圖譜聊天機器人等，其中包括使用基于表單（form）的對話管理、ResponseSelector來處理閑聊和FAQ，利用知識庫來回答動態查詢的問題等，以及自定義Rasa框架，使用對話驅動的開發模式和工具來開發對話機器人，探索機器人能做什么，并通過交互式學習來輕松修復它所犯的任何錯誤；最后會介紹將Rasa系統部署到具有高性能和高可擴展性的生產環境中，從而建立一個高效和強大的聊天系統。

·5.4萬字

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人工智能：未來商業與場景落地實操

經過近幾年的發展，人工智能已經從實驗室走出來，被應用到人們的實際生活和工作中。那么，人工智能的應用是怎樣落地的呢？它又給人們帶來了哪些變化？本書就是帶著這些問題，為讀者做出解答。首先，本書重點講述了人工智能的發展歷史、技術支撐等內容，其技術支撐點包括大數據、云計算及深度學習；然后，本書選取農業、工業、金融、醫療、泛娛樂、生活、文化產業及教育8個領域，通過大量的實際案例，對人工智能的商業應用落地進行了詳細介紹。總之，本書立足于時代發展，以豐富的案例向讀者介紹人工智能的落地應用，力求為從事人工智能業務的企業提供借鑒。本書適合所從事工作與人工智能相關的企業管理者、專家、創業者及高等院校相關專業的師生閱讀。

·11.8萬字

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區塊鏈108問

《區塊鏈108問》一書有針對性地解答了區塊鏈的諸多相關問題，涉及到區塊鏈和比特幣的發展歷史、比特幣及其特點與運行原理、區塊鏈轉賬原理、區塊鏈產業鏈上中下游的運作、區塊鏈資產的特點、區塊鏈的技術原理、區塊鏈擴容和分叉、區塊鏈項目分類及應用等方方面面，將晦澀難懂的抽象的概念轉化為108個問題解答，而且每個問題還延展出許多與之密切相關的知識點，讓區塊鏈知識的學習更加全面。

·9.1萬字

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從ChatGPT到AIGC：人工智能重塑千行百業

本書介紹了ChatGPT的前世今生，重點聚焦普通人如何使用ChatGPT獲得工作和生活效率的提升，各行各業如何通過ChatGPT來改變自己的賽道狀態。使用ChatGPT的寶典以及普及ChatGPT背后的技術，普通人可以看懂而且也富有科普性。同時，把AIGC中的生成視頻、圖像和文本也做了介紹，并提供了大量的工具。最后本書認為通過ChatGPT到AIGC,千行百業都會發生革命性變革，應對新變化，只能擁抱新變化，掌握ChatGPT，快人一步。本書四色印刷，所有插圖均為人工智能繪制，為本書增加了很多趣味性。

·8.1萬字

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AIGC輔助數據分析與數據化運營：場景化解決方案與案例分析

這是一本能從業務、方法、場景3個維度幫助讀者使用AI技術提升數據分析和數據化運營能力的著作。用扎實的理論框架、豐富的實踐案例、實用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸業務分析廣度、拓展業務分析深度、優化業務分析效能，從而達到幫助企業用智能的數據化運營實現業務持續增長的目的。本書采用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

·17.2萬字

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深度學習進階：自然語言處理

《深度學習進階：自然語言處理》是《深度學習入門：基于Python的理論與實現》的續作，圍繞自然語言處理和時序數據處理，介紹深度學習中的重要技術，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本書語言平實，結合大量示意圖和Python代碼，按照“提出問題”“思考解決問題的新方法”“加以改善”的流程，基于深度學習解決自然語言處理相關的各種問題，使讀者在此過程中更深入地理解深度學習中的重要技術。

·13.3萬字

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智能控制與強化學習：先進值迭代評判設計

在人工智能技術的大力驅動下，智能控制與強化學習發展迅猛，先進自動化設計與控制日新月異。本書針對復雜離散時間系統的優化調節、最優跟蹤、零和博弈等問題，以實現穩定學習、演化學習和快速學習為目標，建立一套先進的值迭代評判學習控制理論與設計方法。首先，對先進值迭代框架下迭代策略的穩定性進行全面深入的分析，建立一系列適用于不同場景的穩定性判據，從理論層面揭示值迭代算法能夠實現離線最優控制和在線演化控制。其次，基于迭代歷史信息，提出一種新穎的收斂速度可調節的值迭代算法，有助于加快學習速度、減少計算代價，更高效地獲得非線性系統的最優控制律。結合人工智能技術，對無模型值迭代評判學習控制的發展前景也進行了討論。本書內容豐富、結構清晰、由淺入深、分析透徹，既可作為智能控制、強化學習、優化控制、計算智能、自適應與學習系統等領域研究人員和學生的參考書，又可供相關領域的技術人員使用。

·8.7萬字

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深度學習必學的十個問題：理論與實踐

本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和深度學習模型。第1章介紹深度學習的簡潔發展思路和表示學習機制；第2章、第3章介紹神經網絡的基于梯度的優化方法、神經網絡的優化難點以及相應的解決方法；第4章討論神經網絡遇到的過擬合問題；第5章分析神經網絡的最小組成部分：神經元；第6章討論三種方案解決深層網絡的訓練難題：批標準化、SELU、ResNet；第7章、第8章講述了兩種重要的神經網絡模型：卷積神經網絡和循環神經網絡；第9章討論了對于神經網絡的無監督學習方式；第10章詳細討論以變分自編碼器和對抗生成網絡為代表的概率生成網絡。本書適合對于深度學習感興趣的大學生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎的Python編程技術和基本的數學知識。

·5.1萬字

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破解深度學習（核心篇）：模型算法與實現

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

·13.4萬字

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巧用ChatGPT輕松學演講

本書分為23章，從基礎的演講知識入手，到演講稿的寫作技巧，再到指導讀者如何有效地利用ChatGPT進行演講稿寫作和演講練習，最后通過實際的行業案例進行深入的學習和實戰應用。使讀者不僅可以學習演講的相關知識，還能對如何利用ChatGPT進行有效的演講有所理解。

·19.1萬字

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Rasa實戰：構建開源對話機器人