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AI數字人原理與實現

AI數字人原理與實現

本書是一部系統介紹AI數字人技術的專業著作，涵蓋了數字人的定義、發展歷程、關鍵技術及應用實踐等內容，全書共分3部分。在技術基礎部分，首先介紹了數字人的定義、發展歷程、分類和應用場景，接著詳細解析了數字人系統的架構設計、視覺算法和語音合成技術的原理，以及語義理解和知識表示技術如何提升數字人的智能和表現力。在應用實踐部分，帶領讀者深入探索數字人的創作流程，從內容策劃、角色建模到交互設計，每一步都進行了詳細講解。此外，還討論了數字人的身份認知和技術規范，為數字人的應用實踐提供了必要的知識。在展望未來部分，探討了數字人技術的未來發展趨勢，為讀者描繪了數字人與人類和諧共生的美好藍圖。本書內容豐富，結構清晰，適合對數字人技術感興趣的讀者，包括數字人技術的研究者、開發者、相關行業的從業人員及愛好者等閱讀。

《機器學習》習題參考

《機器學習》習題參考

本書配套周志華教授所著的《機器學習》教材，通過大量習題考查讀者對機器學習相關知識點的理解與掌握。全書分為兩個部分：第一部分習題對應《機器學習》第1~10章的內容，包括緒論、模型評估與選擇、線性模型、決策樹、神經網絡、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習；第二部分包含6章應用專題，通過綜合題的形式對知識點進行多角度考查，包括線性模型的優化與復用、面向類別不平衡數據的分類、神經網絡的優化與應用、EM算法及其應用、集成學習的過擬合現象研究、度量學習及其應用。書中包含簡答題、計算題和編程題，涵蓋不同難度級別，機器學習初學者可以通過這些習題深入了解和鞏固教材的關鍵概念，對機器學習有一定基礎的讀者也可以通過習題發現對一些知識點不同角度的解讀，為后續機器學習的深入研究打下基礎。本書面向《機器學習》讀者以及廣大機器學習愛好者，可作為高等院校人工智能、計算機、自動化及相關專業的本科生或研究生的教學輔助書籍，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

人工的你：人工智能與心智的未來

人工的你：人工智能與心智的未來

在《人工的你》一書中，作者認為人工智能不可避免會將智能的發展引向新的方向，但如何規劃一條合理的前進路線則取決于我們。隨著人工智能技術不僅向內發展重塑大腦，同時向外發展創造出機器心智的可能性，我們必須提高警惕。智人作為心智的設計者，以后將會擺弄的一些“工具”是自己并不理解使用方法的：自我、心智，還有意識。作者論證的是，如果沒有充分掌握這些實體的本性，那么這可能會給人工智能和大腦增強技術的應用埋下禍根，會帶來有意識存在的死亡或者苦難。要獲得繁榮發展，我們必須掌握算法深處潛藏的哲學問題。

智能家居產品從設計到運營

智能家居產品從設計到運營

本書根據作者多年互聯網和智能家居的從業經驗編寫而成，提出了智能家居產品的三原色模型，并逐步闡述了最好的智能家居產品需要滿足的三個條件：優越的技術、友好的用戶體驗和有效的市場策略。同時，從產品設計、用戶和行業參與者等多個角度分析了智能家居這一新興行業。此外，書中引用的一些國外的產品實例和分析問題的方法與模型，都能帶來很多啟發。

機器人傳感器

機器人傳感器

機器人傳感器是實現機器人及自身與外部環境進行信息交互的重要手段。通過搭載不同類型的傳感器，機器人對其自身及周圍環境進行檢測，并對檢測結果進行處理、分析、決策，然后選擇合適的運動。本書按傳感器基礎篇、機器人傳感器篇進行編排，全書共7章，前后呼應，循序漸進，由常用傳感器到機器人傳感器應用，逐步介紹了傳感器的基礎知識與檢測技術、常用傳感器、智能傳感器、機器人常用傳感器、工業機器人常用傳感器、移動機器人常用傳感器、機器人多傳感器信息融合等內容。

思維工程

思維工程

本書是邏輯仿生符號主義AI第一代原型機的詳細的搭建計劃。主要內容涉及AI核心智能系統：語言、認知、情緒以及反映模式機制的構建。本書中凡是對AI做出的機制層的描述都有對應的人類智能的印證，都有對應的模塊描述；凡是有模塊描述的都有對應的實驗設計。著者5年前出版了《思維工程導論》，之后帶領著100多人的團隊經歷了5年工程實踐，如今把過去5年的研究成果匯聚于此書。這本《思維工程》已不是泛泛而談的科普讀物，是為顛覆性技術的實踐做的最后的準備。

人工智能：理論基礎+商業落地+實戰場景+案例分析

人工智能：理論基礎+商業落地+實戰場景+案例分析

人工智能時代已經來臨，這項技術正在改變人類的認知和生活，也對社會各個領域產生了重大的影響。本書從理論基礎、商業落地、實戰場景、案例分析多個方面介紹人工智能，講述人工智能對農業、金融、娛樂、醫療、營銷、工業、教育等領域的影響。另外，為了迎合時代熱點，本書還分析了人工智能與5G、區塊鏈等前沿技術的融合及融合效果，使讀者了解當人工智能成為不可逆轉的趨勢，應該如何跟上時代的步伐。本書是一本不可多得的實戰書，不僅具備很強的操作性，還具備一定的前瞻性，是讀者提升能力的必備工具。

從零開始：機器學習的數學原理和算法實踐

從零開始：機器學習的數學原理和算法實踐

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕松復習機器學習涉及的數學知識；然后，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見算法的相關知識，幫助讀者快速入門機器學習；最后，通過第14章的綜合實踐，幫助讀者回顧本書內容，進一步鞏固所學知識?！稒C器學習的數學原理和算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。

DeepSeek超簡單入門：從小白到AI達人

DeepSeek超簡單入門：從小白到AI達人

本書由多位AI應用領域的KOL聯袂推薦，資深AI專家聯合撰寫，所有內容經過作者實踐驗證，是理解和應用DeepSeek技術的絕佳指南。本書共10章，全面介紹了DeepSeek這一AI技術，從初識DeepSeek到快速上手，再到它在不同領域的廣泛應用，為讀者提供了一條從理論到實踐的完整路徑。第1章深入解析DeepSeek的核心特點，包括其作為中國AI領跑者的技術優勢、透明化的思考能力以及開源免費的前沿成果。第2章詳細指導讀者如何注冊賬號、安裝應用并熟悉界面功能，同時對比不同版本的使用場景，幫助用戶快速掌握DeepSeek的基本操作。第3～8章分別探討了DeepSeek在寫作、企業辦公、數據分析、自媒體內容創作、數字人營銷及教育領域的實際應用，展示了其如何通過智能化手段提升工作效率、優化內容創作、賦能教育創新以及推動行業變革。第9章介紹了DeepSeek的私有化部署方案，為企業用戶提供定制化解決方案。第10章展望了DeepSeek的未來發展趨勢，從技術演進到全球化布局，再到倫理挑戰與行業應用，揭示了AI技術如何從工具演變為伙伴，深刻影響未來生活與工作。

焊接機器人基本操作及應用

焊接機器人基本操作及應用

本教材內容針對于松下機器人YA-1NC/YA—1PC/YA—1QC/YA—1RC/YA—1SC系列(機器人本體：VR2/TA/TB、控制裝置：WG/G2/GXP)，圍繞著從認識到熟練操作機器人為目的，結合CO2/MAG弧焊機器人的應用這一主題，通過各類圖片、圖表等資料，對機器人的基本概況、編程方法與焊接應用進行了較為全面的講解。

機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

機器學習：基于OpenCV和Python的智能圖像處理

本書利用Windows系統下的Anaconda搭建環境，并基于OpenCV框架和Python語言，詳細闡述了智能化圖像處理的實現方法。本書共12章，主要內容包括智能圖像處理入門、Python基礎、圖像處理基礎、圖像幾何變換、圖像直方圖處理、圖像平滑濾波處理、圖像閾值處理、圖像形態學處理、圖像分割處理、圖像梯度及邊緣檢測、圖像輪廓檢測與擬合、人臉識別實現等，最后結合具體案例，使用Python語言和OpenCV庫函數闡述圖像處理技術。

人工智能技術

人工智能技術

本書介紹了人工智能概覽、機器學習、深度學習、人工智能主流開發框架、華為全棧全場景AI戰略—EI、HiAI、昇騰，以及人工智能綜合實驗等內容？這是一本華為ICT學院人工智能課程培訓的教材。本書是作者和華為的工作人員共同完成的，其間參閱了國內外現有教材和相關文獻后編寫的？全書注重理論與實踐的結合，注重算法與框架的實際應用與實現方法，注重創新思維的訓練與培養？本書既可作為高等院校人工智能課程的培訓教材，也可作為自動化？電氣工程及其自動化？計算機科學與技術？電子信息工程等專業學生“人工智能”課程的本科生？研究生教材，也可供從事人工智能研究與應用的科技工作者學習參考？

TensorFlow機器學習（原書第2版）

TensorFlow機器學習（原書第2版）

這是一本TensorFlow機器學習入門教程，書中通過大量實例，以淺顯易懂、循序漸進的方式詳細闡釋使用Python和TensorFlow構建機器學習模型的核心技術與方法。本書既涵蓋機器學習基礎理論，又介紹了如何將機器學習核心概念應用于現實世界的挑戰（例如，情感分析、文本分類和圖像識別）中，并通過實例展示了用于深度語音處理、面部識別以及使用CIFAR-10的自編碼器的神經網絡技術。全書共分為三部分。第一部分（第1～2章）討論機器學習的基本原理及其當前被大規模應用的原因；第二部分（第3～10章）通過大量實例詳細介紹回歸算法和分類算法，涵蓋回歸、分類、無監督聚類和隱馬爾可夫模型（HMM）等技術及應用；第三部分（第11～19章）主要介紹神經網絡及其應用，涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用于自動分類圖像和面部識別的卷積神經網絡（CNN）、用于時間序列數據或語音轉文本的循環神經網絡（RNN），以及seq2seqRNN架構等內容。通過閱讀本書，你將能夠：使用TensorFlow進行機器學習選擇最佳的機器學習方法使用TensorBoard可視化算法與合作伙伴共享結果在Docker中運行模型

深入淺出Embedding：原理解析與應用實踐

深入淺出Embedding：原理解析與應用實踐

這是一本系統、全面、理論與實踐相結合的Embedding技術指南，由資深的AI技術專家和高級數據科學家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領域的領軍人物的一致好評和推薦。在內容方面，本書理論與實操兼顧，一方面系統講解了Embedding的基礎、技術、原理、方法和性能優化，一方面詳細列舉和分析了Embedding在機器學習性能提升、中英文翻譯、推薦系統等6個重要場景的應用實踐；在寫作方式上，秉承復雜問題簡單化的原則，盡量避免復雜的數學公式，盡量采用可視化的表達方式，旨在降低本書的學習門檻，讓讀者能看得完、學得會。全書一共16章，分為兩個部分：第1部分（第1~9章）Embedding理論知識。主要講解Embedding的基礎知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關技術，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學習方法等，重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預訓練模型及BERT的多種改進版本等。第二部分（第10~16章）Embedding應用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關技術的實際應用，包括如何使用Embedding提升傳統機器學習性，如何把Embedding技術應用到推薦系統中，如何使用Embedding技術提升NLP模型的性能等。

從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。《從零開始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調?！稄牧汩_始大模型開發與微調：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

大數據智能風控：模型、平臺與業務實踐

大數據智能風控：模型、平臺與業務實踐

這是一本深入講解智能風控理論體系和風控全生命周期業務實踐的著作。作者基于在銀行業10余年的風控經驗，首先詳細講解了“大數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控體系，能為風控實踐提供扎實的理論指導；然后圍繞風控的全生命周期，從貸前評估、貸中監控、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控的業務實踐，深刻揭示了智能風控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風控的背景知識：首先對基礎信貸業務進行了細致解析，讀者可以從中了解其運作方式和重要性；然后，梳理了智能風控是如何隨著技術的進步和市場的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控理論體系展開：首先介紹了內部數據、外部數據、個人征信數據在智能風控中的應用，以及智能數據體系的構建；然后深入探討了智能風控模型的算法、評價指標、開發流程；最后講解了風控平臺的理論框架、設計原則、架構設計、建設流程以及決策引擎的建設。第6~8章圍繞風控的全生命周期探討了風控策略在實際業務中的應用，包括貸前評估、貸中監控、貸后管理，以及智能反欺詐和智能催收體系的建設和業務實踐，能幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力，更好地應對現實業務中的挑戰。第9章對智能風控的未來發展進行了展望，不僅為讀者揭示了未來的機遇，也提供了對于如何應對未來挑戰的思考。

深度學習實戰：基于TensorFlow 2和Keras（原書第2版）

深度學習實戰：基于TensorFlow 2和Keras（原書第2版）

本書簡潔地介紹了現代神經網絡、人工智能和深度學習技術，專門為軟件工程師和數據科學家設計。第1章逐步介紹神經網絡的基礎知識。第2章比較TensorFlow1.x和TensorFlow2.0編程模型。第3章重點介紹回歸。第4章介紹卷積神經網絡及其在圖像處理中的應用。第5章討論了CNN在圖像、視頻、音頻和文本處理方面的高級應用。第6章重點介紹生成對抗網絡。第7章介紹詞嵌入。第8章介紹基本嵌入方法的各種擴展。第9章介紹自動編碼器。第10章深入研究無監督學習模型。第11章重點介紹強化學習。第12章介紹AutoML。第13章介紹用于移動設備和物聯網的TensorFlow的基礎知識。第14章討論了云環境以及如何利用它來訓練和部署模型。第15章討論了深度學習背后的數學。第16章介紹TPU。本書內容豐富，易于理解，示例具有代表性，是學習深度學習的絕佳指南。

AI賦能：人工智能賦能中國企業升級

AI賦能：人工智能賦能中國企業升級

通俗而言，人工智能目的就是使機器具備部分人類的智能。機器學習是人工智能范疇下的一種重要方法，是實現人工智能的一種途徑。深度學習則是指機器通過深度神經網絡，模擬人腦進行學習、判斷和決策，是機器學習的主要分支之一。本書是在向讀者提供學習AI技術的資料、路徑，以及打磨AI產品的觀點、思路。AI賦能個體企業將逐漸升級為賦能整個生態，步入深度場景化，將影響并主導著企業真正實現智能化商業實施。

顛覆式革命：人形機器人產業浪潮

顛覆式革命：人形機器人產業浪潮

人形機器人集成了人工智能、高端制造、新材料等先進技術，代表著一個國家的高科技發展水平，有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車后的顛覆性產品。本書包含4篇11章：“前世今生”篇（第一、二章）概述人形機器人產業的歷史與現狀，揭示其技術迭代演進的過程；“誰主沉浮”篇（第三至五章）聚焦全球主要國家在人形機器人產業上的政策布局和戰略部署，重點剖析我國國家層面的政策及各地方產業的發展動態；“百變金剛”篇（第六至八章）詳細闡述人形機器人在工業與建筑、家庭服務、醫療護理、軍事與救援等領域的應用，剖析它們對勞動力市場產生的深遠影響；“人機共生”篇（第九至十一章）對人形機器人產業的未來進行展望，預測技術發展的方向，探討產業革命的新浪潮，并描繪一個人機共生、協作與沖突并存的新世界。本書有助于提升人們對人形機器人產業的科學認知，提高相關人員的產業素養，可以作為產業經濟領域相關學者和政府相關部門工作人員的參考書。

AI原生應用開發：提示工程原理與實戰

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。

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