寻龙探宝电影主演

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數學邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數學建模到算法設計等多學科知識，能夠對學生的多學科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設計的具體解決方案，對學生的計算思維、創造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設計算法模型和實現算法，對學生掌握和運用編程的能力做出評價。本書將生活中的一些案例和程序算法相結合，深入淺出地為學生講解不同進制之間的轉換、函數的作用域、字符串和列表的基本概念、排序算法等內容，引導學生對Python語言進行思考和實踐，幫助學生從編程意識、編程思維、編程學習與創新等層面進行學習，掌握Python編程語言。本書內容豐富、層次清晰、圖文并茂，適合作為青少年人工智能編程水平測試5級（Python）的輔導材料，也可作為校內、校外編程與人工智能興趣班的參考書（適合兩學期教學）。

·3.9萬字

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AIGC+智慧教育：Web 3.0時代的教育變革與轉型

隨著Web3.0時代的來臨，我國教育領域迎來了一場全面而深刻的變革——AIGC、ChatGPT、大數據、云計算、物聯網、數字孿生、元宇宙等新興技術與教育行業的融合程度日益加深，AI驅動的教育新形態、新模式、新產品不斷涌現，數字化、網絡化、智能化逐漸成為引領我國教育變革與轉型的重要方向。本書立足于全球范圍內智慧教育領域的實踐經驗與前沿趨勢，全面闡述AIGC、ChatGPT、元宇宙、數字孿生等新興技術在教育領域的融合與創新應用，內容涵蓋遠程教育、虛擬課堂、個性化學習、VR沉浸式教學、自動化教育評測、智能化教學決策、智慧校園管理等新型教育模式與玩法，并前瞻性地提出數字化時代教師數字能力培養的對策建議，試圖為讀者描繪一幅Web3.0時代的未來教育新圖景。

·13.8萬字

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基于NI Multisim 11的PLD/PIC/PLC的仿真設計

本書主要講解最新的EDA設計軟件NIMultisim11在PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器設計中的應用，包括PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器分別介紹、如何使用仿真平臺、具體仿真步驟及過程、匯編及C語言的要點、基本的編程方法、圖形化設計的使用、VHDL代碼的自動生成方法、梯形圖的設計過程、各種接口電路的使用等內容，并給出了大量的仿真實例。

·11.9萬字

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基于機器學習的個性化推薦算法及應用

個性化推薦作為一種重要的信息過濾技術，廣泛應用于電子商務、社交服務以及基于位置的服務等領域，隨著數據量的爆炸式增長，原有的推薦算法存在執行效率低和數據稀疏性等問題。為了解決原有推薦算法存在的問題，本書提出了3種新的算法，分別是基于三維項集矩陣和向量的頻繁項集挖掘算法、融合懲罰因子和時間權重的協同過濾算法以及基于用戶屬性和項目評分的協同過濾算法，并介紹了一個個性化圖書推薦原型系統的構建方案。本書結構清晰、文字流暢，適合對機器學習、個性化推薦感興趣的讀者閱讀。

·7.3萬字

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Keras深度學習與神經網絡

本書從人工智能導論入手，闡述人工智能的發展及現狀，重點介紹了機器學習和神經網絡基礎、反向傳播原理、卷積神經網絡和循環神經網絡等內容。本書內容由淺入深，循序漸進，從神經元和感知機入手，逐步講解深度學習中神經網絡基礎、反向傳播以及更深層次的卷積神經網絡、循環神經網絡。本書知識體系完整，內容覆蓋面廣，介紹了深度學習中常用的模型和算法，助力讀者多方位掌握深度學習的相關知識。本書可作為高等院校計算機等相關專業的教材，也可供人工智能領域的技術人員學習使用，還可以作為人工智能研究人員的參考用書。

·11萬字

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精通AI虛擬數字人制作與應用：直播主播＋視頻博主＋營銷推廣＋教育培訓

本書內容從技能線和工具線展開介紹。其中，技能線介紹了虛擬數字人的技術原理、商業價值、創建工具等基礎內容，以及AI文案、AI繪畫、虛擬數字人及其直播、AI視頻博主、AI帶貨主播、AI培訓講師等實操案例。工具線介紹了ChatGPT、StableDiffusion、騰訊智影、剪映等工具的使用方法，并通過實例介紹了使用這些工具制作數字人的技巧。

·7.1萬字

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漫畫圖解人工智能

本書通過有趣的插圖和簡潔的文字帶您漫步在人工智能的世界中，與您分享這個非凡工具帶來的驚奇和震撼，同時幫助您了解它如何運行以及它的局限性。作者在每個章節都揭示了人工智能的某一特性，并充分評估了這一領域的種種可能性。作者還探討了研究人員面臨的挑戰及社會人工智能問題等。

·7.1萬字

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智能與安全漫語

《智能與安全漫語》一書圍繞智能系統、人工智能和安全領域的基本要素及其交織關系，將重要的概念、事實和觀點融入“往日蹤跡”“現實浪潮”和“未來世界”三個時空背景之中，以精彩、通俗的講述和闡釋，為大眾認識蓬勃發展的智能世界、理解日益重要的安全體系，提供有力的幫助和啟迪。

·10.3萬字

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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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深度學習案例精粹：基于TensorFlow與Keras

本書以實戰為主，通過豐富的實戰案例向讀者介紹深度學習可應用和落地的項目，書中所有案例都基于Python+TensorFlow2.5+Keras技術，可用于深度學習課程的實戰訓練。本書配套示例源碼、PPT課件、思維導圖、數據集、開發環境與答疑服務。全書共分11章。第1章講解深度學習的概念、流程、應用場景、模型分類和框架選擇，第2~11章列舉深度學習的項目實戰案例，包括手寫體識別、數據集分類、情感分類、文本情感分類、編碼器、漢字拼音轉換、中文文本分類、多標簽文本分類、人臉檢測、人臉識別、語音漢字轉換。本書內容詳盡、案例豐富，是深度學習初學者必備的參考書，適合有基礎、亟待提升自己技術水平的人工智能從業人員，也可作為高等院校和培訓機構人工智能及相關專業的教材使用。

·6.8萬字

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TensorFlow 2.0神經網絡實踐

本書通過聚焦于開發基于神經網絡的解決方案來介紹機器學習，首先將從熟悉構建深度學習解決方案所需的概念和技術開始，然后介紹如何創建分類器、構建目標檢測和語義分割神經網絡、訓練生成式模型，以及使用TF2.0的工具，如TensorFlowDatasets和TensorFlowHub，加速開發過程。學完本書之后，讀者將能夠使用TF2.0開發任何機器學習問題的解決方案，并能將它們部署到生產環境之中。

·12.5萬字

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成為提問工程師

隨著技術發展，各種AI產品層出不窮。人人都使用過AI，但真正做到用AI提升工作和學習效率的人卻很少。原因是大多數使用者，不會專業地提問。如果能正確地提問，AI將幫你解放工作，實現效率逆襲。精通向AI提問的能力，AI能幫你成為超級個體。這是一本AI時代成為提問高手的進階指南，既授人以魚，也授人以漁。本書從AI的基本概念與運行原理入手，引用了飛輪思維和ICDO提問技巧，還詳細介紹了在不同場景下的提問方法與實際案例，旨在幫助讀者掌握高效提問的技巧，獲得更加精準和豐富的答案，做到事半功倍，實現效率十倍提升。

·8.3萬字

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ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調

《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇，專注于大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論，更注重實踐應用，通過豐富的案例和場景，引導讀者從理論走向實踐，真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案，內容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學習環境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材，助力培養新一代的大模型領域人才。

·13萬字

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這就是推薦系統：核心技術原理與企業應用

推薦系統作為近年來非常熱門的AI技術落地場景，已廣泛應用于各行業的互聯網應用，從衣食住行到娛樂消費，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統的決策。本書貼合工業級推薦系統，以推薦系統的整體技術框架為切入點，深入剖析推薦系統中的內容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個模塊的核心技術和業界應用，并展開介紹了推薦冷啟動、推薦偏置與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對當前推薦系統領域的熱門前沿技術進行了介紹，包括強化學習、因果推斷、端上智能等。

·11.3萬字

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人工智能新時代：核心技術與行業賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發展藍圖規劃，目的是幫助讀者認識人工智能，找到入局人工智能領域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術，包括NLP、機器學習、大數據、物聯網、區塊鏈等；下篇總結了人工智能對交通、農業、醫療、制造、教育、金融、文娛等行業的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業實現商業化落地的。本書從多個角度出發，描繪了一幅完整的人工智能發展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領域的必備參考書。本書十分適合互聯網行業管理者、創業者、人工智能技術領域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬字

會員

大語言模型：原理、應用與優化

這是一本從工程化角度講解大語言模型的核心技術、構建方法與前沿應用的著作。首先從語言模型的原理和大模型的基礎構件入手，詳細梳理了大模型技術的發展脈絡，深入探討了大模型預訓練與對齊的方法；然后闡明了大模型訓練中的算法設計、數據處理和分布式訓練的核心原理，展示了這一系統性工程的復雜性與實現路徑。除了基座模型的訓練方案，本書還涵蓋了大模型在各領域的落地應用方法，包括低參數量微調、知識融合、工具使用和自主智能體等，展示了大模型在提高生產力和創造性任務中的卓越性能和創新潛力。此外，書中進一步介紹了大模型優化的高級話題和前沿技術，如模型小型化、推理能力和多模態大模型等。最后，本書討論了大模型的局限性與安全性問題，展望了未來的發展方向，為讀者提供了全面的理解與前瞻性的視角。無論是人工智能領域的研究員、工程師，還是對前沿技術充滿好奇的讀者，本書都將是您了解和掌握大模型技術的必備指南。

·12.1萬字

會員

Keras深度學習：入門、實戰與進階

這是一本理論與實踐兼顧的深度學習著作，它通過精心的內容組織和豐富的案例講解，幫助讀者零基礎入門，并迅速晉級為有一定理論基礎和項目實戰能力的高手。基礎方面，不僅介紹了Keras等各種深度學習框架的使用和開發環境的搭建，還對深度學習的基礎知識做了講解；理論方面，詳細講解了全連接神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器和生成式對抗網絡等核心神經網絡的原理和應用；應用層面，不僅講解了如何用Keras開發各種深度學習模型，還講解了深度學習在圖像處理和文本處理兩大核心場景的應用；實戰方面，每個深度學習模型原理的背后都有精心設計的Keras實現代碼，每章都有多個綜合性案例，讀者可以在調試和執行代碼的過程中掌握深度學習模型設計與開發的各種方法和技巧。本書內容結構合理，重點突出；寫作方式循序漸進，易于讀者理解；行文風格幽默風趣，讀起來不枯燥。

·15.4萬字

會員

智能硬件與機器視覺：基于樹莓派、Python和OpenCV

本書圍繞“低成本玩轉樹莓派”這個主題，講解了如何利用樹莓派、OpenCV和Python等軟硬件搭建一個低成本的智能硬件平臺，并在其上實現圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監控等機器視覺功能。全書一共11章。第1～4章首先講解了機器視覺在智能硬件領域的應用場景以及智能硬件上4種常見的機器視覺技術方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以及其他準備工作；最后通過一些簡單的案例和代碼教讀者使用OpenCV。第5～11章是本書的核心內容，通過幾個具體的綜合案例講解了如何使用樹莓派低成本玩轉如下機器視覺場景：拍攝照片和視頻、處理相機的原始數據、道路和商場的人流統計、道路信息的文字識別、人臉識別與追蹤、中央AI視頻監控等。以上案例循序漸進，環環相扣，所有代碼均可在樹莓派上運行，并可輕松移植到任何ARM開發板上。

·9.1萬字

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智能物聯技術

物聯網被稱為全球信息產業的第三次浪潮，自1999年概念被首次提出后，先后經歷了局部物聯、開放物聯的階段，并開始走向智能物聯的新階段。本書在梳理相關背景、把握時代脈搏的前提下，詳細闡述智能物聯的概念和內涵，從智能感知、智能網絡、智能平臺三方面對智能物聯技術展開分析和研究，并對典型的智能物聯應用進行介紹。最后，從政策、技術和理念多角度，對智能物聯未來發展進行了展望。

·15.6萬字

會員

ChatGPT原理與架構：大模型的預訓練、遷移和中間件編程

這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運行機制、架構設計和底層技術，以及預訓練、遷移、微調和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型，從實踐角度更好地應用大模型，是作者成功訓練并部署大模型的過程復盤和經驗總結。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發展歷程、技術演化和技術棧等基礎知識；第2~5章深入講解了Transformer的架構原理，并從GPT-1的生成式預訓練到GPT-3的稀疏注意力機制詳細描述了GPT系列的架構演進；6~8章從底層技術實現的角度講解了大語言模型的訓練策略、數據處理方法，以及如何利用策略優化和人類反饋來進一步提升模型的表現；第9~10章首先詳細講解了大語言模型在垂直領域的低算力遷移方法，并給出了醫療和司法領域的遷移案例，然后講解了大模型的中間件編程；第11章對GPT的未來發展趨勢進行預測，探討數據資源、自回歸模型的局限性，以及大語言模型時代具身智能的可行路線。

·10.6萬字

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人工智能編程實踐：Python編程5級