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本書以ChatGPT為主線，通過大量實用案例全面介紹如何運用ChatGPT來提高工作和生活效率。在工作方面，本書詳細(xì)講解了如何使用ChatGPT來輔助寫作、制作PPT、進行數(shù)據(jù)分析等。這些章節(jié)的內(nèi)容最為豐富，也最能體現(xiàn)ChatGPT的強大作用。讀者可以學(xué)會運用ChatGPT來優(yōu)化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本書通過許多案例來教會讀者如何使用ChatGPT生成思維導(dǎo)圖、解答常識問題、學(xué)習(xí)英語、實現(xiàn)簡單助手等，這些功能可以讓生活變得更輕松便捷。最后，本書還利用一個完整的章節(jié)介紹了如何通過ChatGPT進行知識變現(xiàn)，比如快速生成內(nèi)容和視頻。本書內(nèi)容豐富全面，語言通俗易懂，案例直觀詳盡，無論是想提升工作效率的職場人士，還是想進行高效研究、學(xué)習(xí)的教師和學(xué)生，甚至是希望利用AI技術(shù)獲利的創(chuàng)業(yè)者，以及對ChatGPT感興趣的愛好者，都可以做到開卷有益。

·10.3萬字

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人工智能時代生存指南

繼2016年初擊敗李世石后，2017年，AlphaGo卷土重來對戰(zhàn)柯潔，喚起了全世界對人工智能（AI）的關(guān)注甚至警覺。而在比賽之外，人工智能和自動化技術(shù)正在悄然融入我們的日常生活，這預(yù)示著一個新的智能時代的開始。當(dāng)技術(shù)的演進超出我們的認(rèn)知，隨之而來的慌亂不可避免，擔(dān)憂人工智能取代人類似乎還很遙遠，但人工智能帶來的倫理和法律難題、自動化技術(shù)對低端崗位的“逐步蠶食”卻近在眼前。如何緩解技術(shù)焦慮癥，跟上這個急速變動的時代？終身學(xué)習(xí)，是我們在人工智能時代的宿命，你需要一本人工智能時代生存指南。

·8.4萬字

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人工智能時代：未來已來

本書深入淺出地介紹了人工智能歷史和技術(shù)，對現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的應(yīng)用成果進行了展示、解讀，讓讀者在詳細(xì)了解人工智能發(fā)展歷史的基礎(chǔ)上，清晰認(rèn)知人工智能的關(guān)鍵技術(shù)。本書適合人工智能研究者，以及對人工智能感興趣的讀者閱讀。

·11.3萬字

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智能物聯(lián)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)被稱為全球信息產(chǎn)業(yè)的第三次浪潮，自1999年概念被首次提出后，先后經(jīng)歷了局部物聯(lián)、開放物聯(lián)的階段，并開始走向智能物聯(lián)的新階段。本書在梳理相關(guān)背景、把握時代脈搏的前提下，詳細(xì)闡述智能物聯(lián)的概念和內(nèi)涵，從智能感知、智能網(wǎng)絡(luò)、智能平臺三方面對智能物聯(lián)技術(shù)展開分析和研究，并對典型的智能物聯(lián)應(yīng)用進行介紹。最后，從政策、技術(shù)和理念多角度，對智能物聯(lián)未來發(fā)展進行了展望。

·15.6萬字

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革新：科技改變生活

飛行汽車、宇宙開發(fā)、量子計算機、共享汽車、大數(shù)據(jù)分析、替代白領(lǐng)工作的軟件機器人、癌癥治療……縱觀全球，不斷涌現(xiàn)出一批能夠產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新的初創(chuàng)企業(yè)，有的企業(yè)估值甚至高達數(shù)千到數(shù)萬億日元。今后，什么樣的企業(yè)能夠崛起，并在10年后取代GAFA呢？本書將揭開“改變世界的那些公司”之神秘面紗。

·7.9萬字

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21個項目玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow的實踐詳解

本書以實踐為導(dǎo)向，深入介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)和TensorFlow框架編程內(nèi)容。通過本書，讀者可以訓(xùn)練自己的圖像識別模型、進行目標(biāo)檢測和人臉識別、完成一個風(fēng)格遷移應(yīng)用，還可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成圖像和文本，進行時間序列預(yù)測、搭建機器翻譯引擎，訓(xùn)練機器玩游戲等。全書共包含21個項目，分為深度卷積網(wǎng)絡(luò)、RNN網(wǎng)絡(luò)、深度強化學(xué)習(xí)三部分。讀者可以在自己動手實踐的過程中找到學(xué)習(xí)的樂趣，了解算法和編程框架的細(xì)節(jié)，讓學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法和TensorFlow的過程變得輕松和高效。

·11.8萬字

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深入淺出Embedding：原理解析與應(yīng)用實踐

這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實踐相結(jié)合的Embedding技術(shù)指南，由資深的AI技術(shù)專家和高級數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫，得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物的一致好評和推薦。在內(nèi)容方面，本書理論與實操兼顧，一方面系統(tǒng)講解了Embedding的基礎(chǔ)、技術(shù)、原理、方法和性能優(yōu)化，一方面詳細(xì)列舉和分析了Embedding在機器學(xué)習(xí)性能提升、中英文翻譯、推薦系統(tǒng)等6個重要場景的應(yīng)用實踐；在寫作方式上，秉承復(fù)雜問題簡單化的原則，盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，盡量采用可視化的表達方式，旨在降低本書的學(xué)習(xí)門檻，讓讀者能看得完、學(xué)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(chǔ)知識、原理以及如何讓Embedding落地的相關(guān)技術(shù)，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學(xué)習(xí)方法等，重點介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預(yù)訓(xùn)練模型及BERT的多種改進版本等。第二部分（第10~16章）Embedding應(yīng)用實例。通過6個實例介紹了Embedding及相關(guān)技術(shù)的實際應(yīng)用，包括如何使用Embedding提升傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)性，如何把Embedding技術(shù)應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中，如何使用Embedding技術(shù)提升NLP模型的性能等。

·11.3萬字

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AI源碼解讀：數(shù)字圖像處理案例（Python版）

本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現(xiàn)，算法流程及Python代碼實現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學(xué)易用。本書根據(jù)當(dāng)前人工智能RNN深度學(xué)習(xí)的發(fā)展成果，具體設(shè)計基于RNN的模型算法，并給出了具體實現(xiàn)，算法流程及Python代碼實現(xiàn)。其主要內(nèi)容包括：基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理的20個案例，基于Python的具體實現(xiàn)，本書圖文并茂，豐富實用，深入淺出，易學(xué)易用。

·6萬字

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大模型工程化：AI驅(qū)動下的數(shù)據(jù)體系

大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，促進了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而，在實際應(yīng)用過程中，直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達到預(yù)期效果。本書詳細(xì)闡述如何在游戲經(jīng)營分析場景中利用大模型實現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開，重點介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)知識。第2部分主要介紹大模型下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關(guān)鍵技術(shù)、實時數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑、數(shù)據(jù)資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營展開。第4部分主要介紹自研領(lǐng)域大模型的技術(shù)原理，涵蓋領(lǐng)域大模型的基礎(chǔ)、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉(zhuǎn)譯算法等內(nèi)容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理，涉及工程化的基礎(chǔ)、技術(shù)籌備、建設(shè)要點、安全策略等內(nèi)容。第6部分介紹大模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用，通過游戲領(lǐng)域的經(jīng)營分析案例，系統(tǒng)地闡述如何實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。本書適合致力于大模型技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)工程師閱讀，也適合尋求AI自動化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀，還適合希望利用AI提升業(yè)務(wù)效率的企業(yè)決策者閱讀。

·15.6萬字

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秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器

我們在運用AI的時候，有時得不到自己想要的回答，于是責(zé)怪AI不夠智能。我們?nèi)菀缀雎缘氖牵珹I的回答質(zhì)量往往取決于提問的質(zhì)量。《秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器》系統(tǒng)地介紹了20種向AI提問的有效方法，用這些方法可以讓AI給出高質(zhì)量的回答。在介紹提問方法時，本書緊扣日常工作和生活，并通過對比讓讀者直觀感受不同提問方法的效果，最后引出更多場景下的應(yīng)用，讓讀者真正學(xué)以致用。《秒懂AI提問：讓人工智能成為你的效率神器》適合各行業(yè)對AI技術(shù)應(yīng)用感興趣的人群閱讀。

·5.4萬字

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終極算法：機器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界

算法已在多大程度上影響我們的生活？購物網(wǎng)站用算法來為你推薦商品，點評網(wǎng)站用算法來幫你選擇餐館，GPS系統(tǒng)用算法來幫你選擇好的路線，公司用算法來選擇求職者……當(dāng)機器最終學(xué)會如何學(xué)習(xí)時，將會發(fā)生什么？不同于傳統(tǒng)算法，現(xiàn)在悄然主導(dǎo)我們生活的是“能夠?qū)W習(xí)的機器”，它們通過學(xué)習(xí)我們瑣碎的數(shù)據(jù)，來執(zhí)行任務(wù)；它們甚至在我們還沒提出要求，就能完成我們想做的事。什么是終極算法？機器學(xué)習(xí)五大學(xué)派，每個學(xué)派都有自己的主算法，能幫助人們解決特定的問題。而如果整合所有這些算法的優(yōu)點，就有可能找到一種“終極算法”，該算法可以獲得過去、現(xiàn)在和未來的所有知識，這也必將創(chuàng)造新的人類文明。你為什么必須了解終極算法？不論你身處什么行業(yè)、做什么工作，了解終極算法都將帶給你嶄新的科學(xué)世界觀，預(yù)測以后的科技發(fā)展，布局未來，占位未來！

·19.8萬字

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擁抱AIGC

本書先概述生成式人工智能所涉及的技術(shù)和工具，幫助你了解如何訓(xùn)練模型以生成新數(shù)據(jù)；接著展示如何用ChatGPT提高營銷、科研和軟件開發(fā)等相關(guān)工作的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力；隨后介紹如何通過改進提示設(shè)計從與ChatGPT的交互中獲得好的效果，以及如何在企業(yè)級場景中使用OpenAI模型。通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關(guān)概念，以及如何通過有效的提示設(shè)計增加ChatGPT的價值，如何基于Python語言構(gòu)建和部署生成式人工智能系統(tǒng)，如何利用AzureOpenAI服務(wù)實現(xiàn)企業(yè)級應(yīng)用。本書適合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人閱讀，包括但不限于商務(wù)人士、數(shù)據(jù)科學(xué)家、軟件開發(fā)人員、營銷人員和科研人員。

·7萬字

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應(yīng)用人工智能：工程方法（原書第2版）

大多數(shù)的AI書籍主要聚焦于AI背后的理論方法，卻很少關(guān)注AI應(yīng)用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務(wù)？在哪種情況下應(yīng)該選擇哪種庫、框架和服務(wù)？如何將它們整合到一個具有良好用戶體驗、易于維護的AI應(yīng)用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結(jié)合當(dāng)前的新興技術(shù)和具體實例給出了很好的答案。本書首先介紹AI的定義以及AI的簡要發(fā)展史，接著介紹主要的AI方法，包括機器學(xué)習(xí)和知識表示，之后給出AI應(yīng)用程序架構(gòu)設(shè)計的指導(dǎo)原則，最后聚焦于AI的各個分領(lǐng)域，包括信息檢索、自然語言處理及計算機視覺。書中涵蓋大量應(yīng)用實例，其中，虛擬博物館實例貫穿全書。此外，本書還提供相關(guān)AI產(chǎn)品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發(fā)自己的應(yīng)用。

·5.3萬字

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聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)及實戰(zhàn)

本書針對產(chǎn)業(yè)界在智能化過程中普遍面臨的數(shù)據(jù)不足問題，詳細(xì)地闡述了聯(lián)邦學(xué)習(xí)如何幫助企業(yè)引入更多數(shù)據(jù)、提升機器學(xué)習(xí)模型效果。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)一般分布在不同的位置，受隱私保護法規(guī)限制不能共享，形成了“數(shù)據(jù)孤島”。聯(lián)邦學(xué)習(xí)像“數(shù)據(jù)孤島”之間的特殊橋梁，通過傳輸變換后的臨時變量，既能實現(xiàn)模型效果提升，又能確保隱私信息的安全。本書介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的原理和實戰(zhàn)經(jīng)驗，主要內(nèi)容包括隱私保護、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識，聯(lián)邦求交、聯(lián)邦特征工程算法，三種常見的聯(lián)邦形式，以及工程架構(gòu)、產(chǎn)業(yè)案例、數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價等。

·18.5萬字

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人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)

本書分為兩個部分，共12章。第1章到第5章介紹了大數(shù)據(jù)的本體論、機器學(xué)習(xí)的基本理論等內(nèi)容，為具體場景、算法的實踐奠定了基礎(chǔ)。讀者可以了解到，在工程實踐中，對大數(shù)據(jù)的處理、轉(zhuǎn)化方式與人類學(xué)習(xí)知識并將其轉(zhuǎn)化為實踐的過程是多么相似。在對機器學(xué)習(xí)的介紹中，會對其數(shù)學(xué)原理、訓(xùn)練過程做基本的講解，并輔以代碼幫助讀者了解真實場景中技術(shù)工具的使用。第6章到第12章提供了多個不同的用例，章節(jié)之間彼此獨立，介紹了如何用人工智能技術(shù)（自然語言處理、模糊系統(tǒng)、遺傳編程、群體智能、強化學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)安全、認(rèn)知計算）實現(xiàn)大數(shù)據(jù)自動化解決方案。如果讀者對Java編程語言、分布式計算框架、各種機器學(xué)習(xí)算法有一定的了解，那么本書可以幫助你建立一個全局觀，從更廣闊的視角來看待人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。如果讀者對上述知識一無所知，但是對大數(shù)據(jù)人工智能的技術(shù)、業(yè)務(wù)非常感興趣，那么可以通過本書獲得從零到一的認(rèn)知提升。

·13.3萬字

會員

巧用ChatGPT進行數(shù)據(jù)分析與挖掘

這既是一本引導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘方法的著作，又是一本指導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT精準(zhǔn)、高效地進行Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嵅俚闹鳌淖x者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經(jīng)驗的讀者學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的門檻，又為有經(jīng)驗的Python數(shù)據(jù)分析師提供了大量實用的AI數(shù)據(jù)分析技巧，幫助他們快速轉(zhuǎn)型為具備AI能力的數(shù)據(jù)分析師。從核心內(nèi)容的角度看，本書不僅講解了如何在數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預(yù)測分析等高級的數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)使用AI工具。

·16.9萬字

會員

量子人工智能

量子計算與人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不斷發(fā)展。本書旨在采用對深度學(xué)習(xí)愛好者友好的方式，構(gòu)建量子人工智能應(yīng)用。全書共13章，第1章和第2章系統(tǒng)介紹量子計算機發(fā)展脈絡(luò)和量子計算編程的基礎(chǔ)知識。第3~7章分別介紹不同的深度學(xué)習(xí)方法和在這些算法邏輯上構(gòu)建量子啟發(fā)算法的方式，用量子線路中的相位作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可學(xué)習(xí)參數(shù)，重構(gòu)為量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。這些算子可以在PyTorch環(huán)境中直接調(diào)用。第8章和第9章是量子人工智能的進階知識，講解不同量子算法的可行的評估方式和量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于Torch.Script技術(shù)進行算子化的內(nèi)容。第10~13章通過在原生的深度學(xué)習(xí)PyTorch環(huán)境中引入量子算法，帶來可能的量子增強，并分別實現(xiàn)了對材料晶體結(jié)構(gòu)相變過程搜索，冠狀病毒RNA序列變異預(yù)測、藥物虛擬篩選中親和能的預(yù)測及基因表達藥物設(shè)計等案例。

·7.6萬字

會員

巧用ChatGPT快速搞定數(shù)據(jù)分析

本書共分為8章，涵蓋了從數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識、常見的統(tǒng)計學(xué)方法到使用ChatGPT進行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)特征提取、數(shù)據(jù)可視化、回歸分析與預(yù)測建模、分類與聚類分析，以及深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等全面的內(nèi)容。

·10.7萬字

會員

人工智能倫理

人工智能（AI）時代已悄然而至，然而對AI倫理學(xué)的研究卻剛剛起步。與以往的技術(shù)革命不同，AI有望在多個領(lǐng)域取代人類，但也有傷害人類的潛在風(fēng)險。為防止對AI技術(shù)的濫用，我們在復(fù)雜性變得不可控之前，必須把最糟糕的情況都預(yù)想到、分析到。

·27.7萬字

會員

大語言模型：基礎(chǔ)與前沿

本書深入闡述了大語言模型的基本概念和算法、研究前沿以及應(yīng)用，涵蓋大語言模型的廣泛主題，從基礎(chǔ)到前沿，從方法到應(yīng)用，涉及從方法論到應(yīng)用場景方方面面的內(nèi)容。首先，本書介紹了人工智能領(lǐng)域的進展和趨勢；其次，探討了語言模型的基本概念和架構(gòu)、Transformer、預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)和解碼策略、上下文學(xué)習(xí)和輕量級微調(diào)、稀疏專家模型、檢索增強型語言模型、對齊語言模型與人類偏好、減少偏見和有害性以及視覺語言模型等內(nèi)容；最后，討論了語言模型對環(huán)境的影響。本書內(nèi)容全面、系統(tǒng)性強，適合高年級本科生和研究生、博士后研究人員、講師以及行業(yè)從業(yè)者閱讀與參考。

·20.1萬字

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