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對從事算法研究與算法開發的人來說，模型的學習與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經過了檢驗。模型可恨的地方在于學習模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學者來說。本書將人工智能在現實生活場景中解決的問題分類，并根據這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權重問題、狀態問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關系，也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景，更多地介紹實際業務需求之間的關系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學者學習模型。本書不僅適合希望學習和運用人工智能模型到具體應用場景的企業工程師、科研院所的學生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應用到生活中。

·21.8萬字

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產品經理的AI實戰：人工智能產品和商業落地

以前，技術只是工程師操心的事；如今，技術是工程師、產品經理、企業家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強大的技術，進而取得商業上的成功。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行人工智能科普；第二種針對專業技術人員詳細講解人工智能的技術。這兩種書，產品經理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商業的角度講人工智能，以產品的方式讓人工智能落地的書，而本書正是這種少數類型。本書具有針對性強、系統性強、實操性強、原創度高的特點。本書共分為三篇。第一篇是基礎篇，講解技術商業的基本規律、AI技術的實質和邊界、AI的商業格局和應用現狀。第二篇是合格AI產品經理篇、包含合格AI產品經理的能力體系、AI技術-場景適配和AI產品規劃、AI產品經理的職業發展等內容。第三篇是高級AI產品經理篇，包含高級AI產品經理的能力體系、AI技術-場景的洞察、AI商業模式設計等內容。

·11.7萬字

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智能計算系統：從深度學習到大模型

本書由中科院計算所、軟件所的專家學者傾心寫就，以“圖像風格遷移”應用為例，全面介紹智能計算系統的軟硬件技術棧。第2版以大模型為牽引進行更新，第1章回顧人工智能、智能計算系統的發展歷程，第2、3章在介紹深度學習算法知識的基礎上增加了大模型算法的相關知識，第4章介紹深度學習編程框架PyTorch的發展歷程、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章回顧深度學習所用的處理器結構從通用逐步走向專用的過程，第7章介紹深度學習處理器的體系結構應當如何應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優化實踐，第9章介紹面向大模型的計算系統并以BLOOM作為驅動范例。本書適合作為高等院校相關專業的教材，也適合人工智能領域的科研人員參考。

·34.9萬字

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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和元宇宙等熱點一網打盡，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，把握風靡全球的未來科技和AI新時代的成長機會。

·5.2萬字

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AI幫你贏：人人都能用的AI方法論

本書強調“把AI作為方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）這一核心理念，旨在引導讀者掌握與AI對話的關鍵技巧，并將AI融入工作和生活真正體驗AI帶給人類的高效與便捷。本書從技術的發展規律人手，探討了把AI作為方法的必然性和必要性，進一步剖析了算法與哲學在內在邏輯上的貫通性。此外，本書通過豐富多樣的案例展示了AI的強大魅力，通過一系列“召喚術”幫助讀者運用AI創造性地完成各種各樣的任務，在這個過程中體驗和掌握運用AI的核心技巧。本書適合對AI有研究興趣、有使用需求、有產品研發需求或有投資意向的讀者閱讀。讀者可掃描文中的二維碼了解本書所介紹的與AI交互的秘訣。

·9.7萬字

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AI源碼解讀：推薦系統案例（Python版）

本書以人工智能發展為時代背景，通過20個實際案例系統介紹了機器學習模型和算法，為工程技術人員提供較為詳細的實戰方案，以便深度學習。在編排方式上，全書側重介紹創新項目的過程，分別從整體設計、系統流程、實現模塊等角度論述數據處理、模型訓練及模型應用，并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學習，快速掌握人工智能技術的開發方法，本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、出現的問題及解決方法，可供讀者舉一反三，二次開發。本書將系統設計、代碼實現以及運行結果展示相結合，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專業的教材，還可作為智能應用創新開發專業技術人員的參考用書。

·4.2萬字

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機·智：從數字化車間走向智能制造

國內第一本有關數字化車間建設的書籍。數字化車間建設是智能制造的基礎與核心，如何建設是企業非常關注的重點，特別是智能背景下的數字化車間方面的書籍現在還沒人出版過，本書將本部分作為重點內容進行闡述。

·19.2萬字

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ABB工業機器人應用技術

本書以ABB工業機器人為研究對象，分認識工業機器人、工業機器人基本操作、工業機器人現場編程和工業機器人日常維護四個模塊進行介紹。通過詳細的圖解實例對ABB工業機器人的操作、編程、日常維護與保養等相關的方法與功能進行講述，讓讀者了解工業機器人，并且能夠掌握獨立完成操作、編程、維護保養作業相關的具體操作方法。

·3.2萬字

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機器學習中的數學修煉

全書共分為兩篇：在上篇中，將從浩瀚的數學海洋中擷取機器學習研究人員最為必須和重要的數學基礎。內容主要包括：微積分（含場論）、數值計算和常用最優化方法、概率論基礎與數理統計、線性代數等。在下篇中，將選取機器學習中最為常用的算法和模型進行講解，這部分內容將涉及（廣義）線性回歸、圖模型（包含貝葉斯網絡和HMM等）、分類算法（包括SVM，邏輯回歸，神經網絡等）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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機器學習實戰：模型構建與應用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創建不同應用場景的機器學習模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務的場景。

·12.4萬字

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Cadence高速電路板設計與仿真（第3版）

本書以CadenceAllegroSPB16.2為基礎，以具體電路為范例，詳盡講解元器件建庫、原理圖設計、布局、布線、仿真、CAM文件輸出等PCB設計的全過程，包括原理圖輸入及器件數據集成管理環境的使用，中心庫的開發，PCB設計工具的使用，以及高速信號仿真工具的使用等。無論是對前端設計開發（原理圖設計），還是對PCB板級設計，以及PCB上的高速電路分析，都有全面的參考和學習價值。

·23.3萬字

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人工智能十萬個為什么：熱AI冷知識

本書是由智能相對論創始人曾響鈴聯合旗下幾位資深分析師深入一線企業調研后，并結合行業發展現狀及未來發展趨勢預測完成的一本人工智能冷知識普及書籍。本書全面、詳盡地介紹了人工智能最先落地的幾個熱門領域：智能機器人、醫療服務業、教育、娛樂、健康等，覆蓋了人們接觸人工智能的各種場景，并對其背后的人工智能技術進行深入淺出地解釋，是一本有趣的人工智能行業科普讀物。

·13.3萬字

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知識圖譜：認知智能理論與實戰

知識圖譜作為認知智能的核心技術正蓬勃發展。本書系統全面地介紹了知識圖譜的核心技術，既有宏觀整體的技術體系，也有關鍵技術和算法細節，內容包括：知識圖譜模式設計的方法論——六韜法；知識圖譜構建中的實體抽取和關系抽取；知識存儲中的屬性圖模型及圖數據庫，重點介紹了JanusGraph分布式圖數據庫；知識計算中的圖論基礎，以及中心性、社區檢測等經典圖計算算法；知識推理中的邏輯推理、幾何變換推理和深度學習推理，及其編程實例。最后，本書以金融、醫療和智能制造三大行業的應用場景為例，梳理了知識圖譜的應用價值和應用程序形態。

·25.8萬字

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AIGC提示詞美學定義

本書是關于AIGC（生成式人工智能）技術與作品美學定義方向的探索指南，旨在從美學定義的視角，為創作者提供審美要素、風格要素與應用方向要素的系統指導。在AIGC技術迅速發展的今天，本書強調技術僅是工具，真正的創新源于對美學的深刻理解和高水準的創意思考，我們旨在培養讀者形成優秀的美學定義能力，以指導AI生成更高水平、更具深度的優質作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發展歷程等內容，第二章至第八章分別從光、材質、藝術流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統展示了在使用AIGC技術生成畫面時，如何進行審美要素定義、風格要素定義和應用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術創作感興趣的設計師、藝術家和創意工作者閱讀。無論是希望提升個人創作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創新力和競爭力的專業人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發創作靈感，走出作品同質化的陷阱，為其在廣闊的藝術領域產出多樣的高質量作品指明方向。

·3.2萬字

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人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學、心理學和認知神經科學的重點研究對象。隨著計算機技術的發展，人類對注意力機制的模擬和應用成為計算機科學領域的熱點研究方向——讓計算機能夠具有類似人類的注意力機制，使其能夠有效地應用于對數據的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機制在人工智能各大重要領域的研究和應用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產生背景和發展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態機器學習三大人工智能方向中的應用思路、模型與算法。以人工智能相關專業研究人員，特別是計算機視覺與自然語言處理等領域的研發人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術的發展脈絡、開拓思路、構建完整的認知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細節。

·40.7萬字

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ChatGPT原理與應用開發

隨著ChatGPT的出現，大語言模型的能力得到了業內外的認可，新的商業模式不斷涌現，舊的設計和實現都將重構。本書主要介紹基于ChatGPT開發算法相關的應用或服務，側重于介紹與自然語言處理相關的常見任務和應用，以及如何使用類似ChatGPT的大語言模型服務來實現以前只有算法工程師才能完成的工作。全書共8章內容，第1章介紹與ChatGPT相關的基礎知識，第2～5章分別介紹相似匹配、句詞分類、文本生成和復雜推理方面的任務，第6～8章分別介紹ChatGPT的工程實踐、局限與不足，以及商業應用，以幫助讀者更好地構建自己的應用。本書以實踐為主，尤其注重任務的講解和設計，但同時也對自然語言處理相關算法的基本原理和基礎知識進行科普性介紹，適合所有對大語言模型感興趣的開發者閱讀。

·10.1萬字

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機器學習公式詳解（第2版）

周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2版。相較于第1版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點內容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。全書共16章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解釋都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習算法背后的數學原理。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業的本科生或研究生教材，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

·9.8萬字

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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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OpenCV 4機器學習算法原理與編程實戰

本書主要面向OpenCV領域的研究與開發人員，采用原理結合實戰的方式，介紹OpenCV4的機器學習算法模塊與深度神經網絡模塊中的核心算法原理與C++編程實戰。全書共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎知識、基本圖像操作和機器學習基礎知識；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機森林、Boosting算法和支持向量機等機器學習算法與編程實戰；第9~10章，介紹神經網絡與深度神經網絡的基本原理與編程實戰，并提供了不同深度學習模型的部署示例代碼。

·10.3萬字

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深入理解XGBoost：高效機器學習算法與進階

本書主要介紹：XGBoost相關的機器學習基礎算法；XGBoost安裝編譯與簡單使用；XGBoost的實現原理與理論證明；XGBoost基于CPU多線程的實現以及分布式訓練方法；剖析XGBoost源碼，從代碼層面洞徹XGBoost的實現原理，以及XGBoost的應用與調優，通過典型示例為讀者提供使用參考，掌握實戰技能。通過閱讀本書，不僅能使讀者理解XGBoost的原理，將XGBoost應用到業務場景中，更能從源碼的角度深入學習XGBoost的并行化和分布式實現等優化技術，以更短的時間訓練出高準確度的模型，使XGBoost成為學習和工作中的一把利劍。

·16.2萬字

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模型思維：簡化世界的人工智能模型