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在人工智能時代下，本書將帶領(lǐng)讀者通過學(xué)習(xí)一些簡單的計算機數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān)算法，來提高使用編程語言的能力，從而探索更加廣闊的編程世界。本書主要介紹了線性表、棧與隊列、遞歸、搜索和排序、樹、圖等常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的概念和最基本的應(yīng)用。本書引入了各種各樣的生活知識來類比，并充分運用圖形語言來體現(xiàn)抽象內(nèi)容，對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所涉及的一些經(jīng)典算法逐行分析、多算法比較。本書有趣易讀，算法講解細致深刻，是一本非常適合算法入門的讀物。本書可作為青少年的自學(xué)參考書，也可作為中學(xué)生學(xué)習(xí)人工智能所應(yīng)用的算法的參考教材。

·5.6萬字

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人工智能原理與實踐

人工智能的日益廣泛的應(yīng)用和普及，而要深入理解人工智能，我們必須全面理解底層的各類機器學(xué)習(xí)算法基本原理并能駕馭人工智能各種應(yīng)用。《人工智能原理與實踐》分為13章，前7章為原理篇。原理篇中，我們重點討論機器學(xué)習(xí)模型建模的全部流程，各類常用的機器學(xué)習(xí)算法原理，深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)原理，機器學(xué)習(xí)涉及的優(yōu)化論原理，以及機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)。后面6章為實戰(zhàn)篇，我們重點討論信用卡場景中的客戶細分，保險行業(yè)中的生活事件時間序列預(yù)測，電商交易中欺詐客戶預(yù)測，信用卡和金融貸款場景中的風(fēng)控預(yù)測，房價估值和預(yù)測，以及股市短期回報率預(yù)測等多個實際應(yīng)用場景。《人工智能原理與實踐》理論知識覆蓋面廣而又保留了有價值的推導(dǎo)，特別適合在各個行業(yè)工作的數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者，在校學(xué)習(xí)的人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)學(xué)生，科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學(xué)者和愛好者。

·15.9萬字

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智能語音處理

本書從智能化社會對語音處理提出的新要求出發(fā)，按照導(dǎo)論—基礎(chǔ)理論—應(yīng)用實踐的順序，系統(tǒng)地介紹了智能語音處理涉及的基礎(chǔ)理論、基本技術(shù)、主要方法以及典型的智能語音處理應(yīng)用。首先概述了智能語音處理的相關(guān)背景；接著介紹了智能語音處理涉及的基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù)，包括稀疏和壓縮感知、隱變量模型、組合模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)；然后結(jié)合具體算法，介紹了智能語音處理的典型應(yīng)用，包括語音壓縮編碼、語音增強、語音轉(zhuǎn)換、說話人識別、骨導(dǎo)語音增強；最后對智能語音處理的未來發(fā)展進行了展望。本書內(nèi)容廣泛，重點突出，既有深入淺出的原理闡述，又有創(chuàng)新科研成果的總結(jié)凝練，理論與實際結(jié)合緊密，可讀性強。本書可以作為高等院校人工智能、電子信息工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、通信工程等專業(yè)高年級本科生以及智能科學(xué)與技術(shù)、信號與信息處理、網(wǎng)絡(luò)空間安全、通信與信息系統(tǒng)等學(xué)科研究生的參考教材，也可供從事語音處理技術(shù)研究與應(yīng)用的科研及工程技術(shù)人員參考。

·14.8萬字

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Python+ChatGPT辦公自動化實戰(zhàn)

本書對Python在職場辦公領(lǐng)域的應(yīng)用進行了系統(tǒng)梳理與介紹。全書共12章，第1～6章主要圍繞與Python辦公自動化相關(guān)的基礎(chǔ)知識展開；第7～12章包括走進ChatGPT，文件操作自動化，Word、PPT辦公自動化，Excel辦公自動化，PDF文檔操作自動化和郵件發(fā)送，數(shù)據(jù)分析與可視化等內(nèi)容。本書提供了豐富的案例，并配有相關(guān)資源，以增強讀者的實戰(zhàn)能力。本書內(nèi)容易學(xué)易懂，適合追求高效工作、對辦公自動化感興趣的產(chǎn)品經(jīng)理、運營人員等職場人士閱讀。

·11.9萬字

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移動機器人原理與設(shè)計（原書第2版）

本書介紹設(shè)計移動機器人的不同工具和方法，主要內(nèi)容包括三維建模、反饋線性化、無模型控制、導(dǎo)引、實時定位、辨識、卡爾曼濾波器和貝葉斯濾波器等，涵蓋執(zhí)行器、傳感器、導(dǎo)航和控制理論等方面。相比上一版，本版新增了貝葉斯濾波器的內(nèi)容，在線性和高斯情況下，貝葉斯濾波等價于卡爾曼濾波，了解貝葉斯濾波有助于讀者更好地學(xué)習(xí)卡爾曼濾波。

·10萬字

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類腦智能：大腦情感學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用研究

類腦智能技術(shù)是當(dāng)前國際重要的科技前沿，研究類腦智能技術(shù)對發(fā)展新型信息產(chǎn)業(yè)意義重大。本書介紹了一種新穎的類腦模型—大腦情感學(xué)習(xí)模型，并介紹了其學(xué)習(xí)算法、改進技術(shù)及應(yīng)用。大腦情感學(xué)習(xí)模型根據(jù)哺乳動物大腦邊緣系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)建立，在模擬生物智能行為上表現(xiàn)出了良好的自適應(yīng)性能，模型結(jié)構(gòu)簡單，運算速度快。本書共9章，分為3篇：基礎(chǔ)篇、改進篇和應(yīng)用篇。基礎(chǔ)篇主要介紹大腦情感學(xué)習(xí)模型的研究現(xiàn)狀、神經(jīng)生理學(xué)基礎(chǔ)與學(xué)習(xí)算法；改進篇主要介紹大腦情感學(xué)習(xí)模型的改進技術(shù)，通過加入監(jiān)督學(xué)習(xí)和競爭學(xué)習(xí)機制改進模型性能；應(yīng)用篇主要介紹將改進的大腦情感學(xué)習(xí)模型用于混沌時間序列預(yù)測、疾病診斷、表情識別及人機情感交互等領(lǐng)域的例子。

·5.9萬字

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自主AI設(shè)計：方法與實踐

本書將介紹如何將早期AI的實用性與深度學(xué)習(xí)能力和工業(yè)控制技術(shù)結(jié)合起來，在現(xiàn)實世界中做出穩(wěn)健的決策。作者使用具體的例子、最基本的理論和經(jīng)過驗證的架構(gòu)框架，展示了如何教授自主AI明確的技能和策略。讀者將了解何時以及如何使用和組合各種AI架構(gòu)設(shè)計模式，以及如何設(shè)計高級AI，而無須操作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機器學(xué)習(xí)算法。學(xué)生、流程操作員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)算法專家以及擁有和管理工業(yè)流程的工程師都可以使用本書中的方法來設(shè)計自主AI。

·11.4萬字

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MXNet深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

本書是從一名算法工程師的角度出發(fā)介紹算法實現(xiàn)，整體上偏基礎(chǔ)和細節(jié)，能夠幫助入門者少走彎路。隨著這幾年深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，眾多深度學(xué)習(xí)框架對各類接口的封裝都很完善，使用起來非常方便，但是部分深度學(xué)習(xí)入門者僅僅停留在跑通demo卻不理解細節(jié)內(nèi)容的層面，這也常常被人調(diào)侃有些浮躁，通過本書，筆者希望讀者不僅能夠靈活調(diào)用這些接口實現(xiàn)算法，而且能夠理解這些接口的內(nèi)在含義，不斷夯實自己的算法基礎(chǔ)。

·13.6萬字

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AI改變設(shè)計 : 人工智能時代的設(shè)計師生存手冊

我們是否會被人工智能取代？我們要如何在人工智能時代下成為更好的設(shè)計師？這正是作者寫這本書的目的。希望通過這本書，能為大家深入淺出地講解現(xiàn)在的人工智能是什么，尤其是為沒有開發(fā)經(jīng)驗的設(shè)計師講解清楚人工智能的歷史背景和現(xiàn)有技術(shù)；再結(jié)合一些人工智能和設(shè)計的案例，讓大家清楚現(xiàn)在和未來我們能做什么、怎么做；最后通過對一些跨界設(shè)計師的采訪，希望能給大家?guī)硪恍﹩l(fā)。

·11.1萬字

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統(tǒng)計學(xué)習(xí)必學(xué)的十個問題：理論與實踐

統(tǒng)計學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的重要分支，本書兼顧了數(shù)學(xué)上的理論和代碼實踐，內(nèi)容主要包括基礎(chǔ)知識和統(tǒng)計學(xué)習(xí)模型。第1章、第2章結(jié)合VC維介紹過擬合的本質(zhì)，并介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發(fā)經(jīng)過概率統(tǒng)計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論不依賴于假設(shè)分布的非參數(shù)模型；第6章介紹將核方法作為一種非線性拓展的技巧，介紹如何將該方法應(yīng)用到很多算法中，并引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學(xué)習(xí)的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災(zāi)難問題，并且不同于單純的特征選擇；第10章討論不依賴于獨立同分布假設(shè)的時間序列算法。

·6.7萬字

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人工智能導(dǎo)論

本書主要講述人工智能的基礎(chǔ)知識與基礎(chǔ)理論，并通過大量的人工智能應(yīng)用幫助讀者快速了解人工智能相關(guān)技術(shù)。本書共10章，分別為人工智能概述、人工智能基礎(chǔ)知識、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、人工智能技術(shù)應(yīng)用場景、智能機器人和人工智能的挑戰(zhàn)與未來。本書內(nèi)容豐富，講解細致，注重技術(shù)發(fā)展變化。本書既可作為高校大數(shù)據(jù)專業(yè)、云計算專業(yè)、人工智能技術(shù)專業(yè)、信息管理專業(yè)、計算機網(wǎng)絡(luò)專業(yè)的教材，又可作為人工智能與大數(shù)據(jù)愛好者的參考書。

·16.8萬字

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AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術(shù)及其相關(guān)話題，介紹AIGC的技術(shù)原理、專業(yè)知識和應(yīng)用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術(shù)的基本概念和發(fā)展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎(chǔ)技術(shù)棧和拓展技術(shù)棧；第四、五章分別討論了AIGC技術(shù)在文本生成和圖像生成兩個領(lǐng)域的現(xiàn)狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術(shù)應(yīng)用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產(chǎn)業(yè)鏈及未來前景；第八章主要關(guān)注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術(shù)進行了總結(jié)與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為復(fù)雜的概念進行了生動易懂的闡述。本書適合AIGC從業(yè)人員、相關(guān)技術(shù)人員以及相關(guān)專業(yè)的學(xué)生參考和學(xué)習(xí)。

·12.8萬字

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人工智能：改變未來的顛覆性技術(shù)

本書結(jié)合國內(nèi)外人工智能的發(fā)展和zui新應(yīng)用技術(shù)，在概述人工智能的定義及發(fā)展的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地講解了人工智能站上風(fēng)口、人工智能給可穿戴設(shè)備插上翅膀、人工智能是智能家居的目標(biāo)、人工智能決定機器人的未來、人工智能是“工業(yè)4.0”之魂、人工智能正在重塑人類的生產(chǎn)生活等內(nèi)容。本書在寫作上力求保證科學(xué)性、先進性和可讀性，內(nèi)容新穎、通俗易懂，適合從事發(fā)展規(guī)劃、金融投資、戰(zhàn)略研究、企業(yè)管理等領(lǐng)域的人員及對人工智能有興趣的讀者閱讀。

·17.7萬字

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你好啊，人工智能：你的第一本前沿科技啟蒙書

百頁圖文，縱覽AI半個多世紀的發(fā)展史，介紹AI事業(yè)在算力基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、機器人工程等領(lǐng)域的發(fā)展，介紹并展望了AI的應(yīng)用對職場、金融業(yè)、社會生活、醫(yī)療健康等眾多方面的影響，并和讀者一起思考：人與機器的交互，會帶來何種未來？

·3.2萬字

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Python3智能數(shù)據(jù)分析快速入門

本書作者從實踐出發(fā)，總結(jié)了智能數(shù)據(jù)分析常用的方法，深入淺出地介紹了智能數(shù)據(jù)分析編程過程中的相關(guān)知識。書中涵蓋Python環(huán)境搭建、Python基礎(chǔ)語法、控制語句、函數(shù)、面向?qū)ο缶幊獭?shù)值計算、數(shù)據(jù)處理、繪圖、模型構(gòu)建等內(nèi)容，還配套提供了程序代碼及數(shù)據(jù)。此外，每章的最后均提供課后習(xí)題，幫助讀者快速掌握Python的使用方法。

·11.5萬字

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DeepSeek一本通

AI時代的高效指南，一本在手，技術(shù)全有！從入門到精通，掌握DeepSeek實戰(zhàn)應(yīng)用！AIGC應(yīng)用博士郭子璇傾力打造，權(quán)威解讀，系統(tǒng)梳理DeepSeek技術(shù)，基礎(chǔ)到進階一網(wǎng)打盡！實戰(zhàn)為王，全書包含豐富案例+操作指南，覆蓋職場、學(xué)習(xí)、創(chuàng)意等場景，真正提升效率！內(nèi)容零基礎(chǔ)友好，同時提供高階技巧，一本書滿足不同層次讀者的學(xué)習(xí)需求！本書是國內(nèi)首本深度解析DeepSeek的實用指南，旨在幫助讀者從零基礎(chǔ)快速進階到實戰(zhàn)應(yīng)用。從AI基礎(chǔ)到多場景應(yīng)用（如智能文檔處理、創(chuàng)意生成等），提供了清晰學(xué)習(xí)路徑。并結(jié)合前沿案例與技術(shù)思考，助力讀者在AI浪潮中精準(zhǔn)進階，解鎖高效工作與生活的智能鑰匙。

·6.8萬字

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硅基物語·AI寫作高手：從零開始用ChatGPT學(xué)會寫作

本書從寫作與ChatGPT的基礎(chǔ)知識講起，結(jié)合創(chuàng)作者的實際寫作經(jīng)歷與寫作教學(xué)經(jīng)歷，介紹了用ChatGPT寫作的基礎(chǔ)技巧、進階寫作的方法、不同文體的寫作方法、寫作變現(xiàn)的秘訣，讓讀者理解寫作技巧與變現(xiàn)思路。

·14.7萬字

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DeepSeek實操：職場效率倍增的秘籍

本書是一本專為企業(yè)管理者和辦公人員打造的實用指南，旨在幫助企業(yè)通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升運營效率與競爭力。結(jié)合豐富的企業(yè)AI解決方案設(shè)計與實施經(jīng)驗，深入剖析了DeepSeek這一領(lǐng)先的人工智能模型在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用場景。全書共分為四大部分，涵蓋了企業(yè)管理、市場營銷、銷售與客服等多個核心領(lǐng)域，詳細介紹了近100個企業(yè)使用場景，展示了如何通過DeepSeek實現(xiàn)效率的百倍提升。無論是人力資源招聘流程的自動化、員工培訓(xùn)課程的智能設(shè)計，還是市場調(diào)研問卷的快速生成、競品分析報告的自動化處理，本書都提供了詳實的解決方案和實施建議。每個場景均配有具體的Prompt示例、工具推薦和實施流程圖，確保讀者能夠輕松上手，快速將理論轉(zhuǎn)化為實踐。本書特別適合企業(yè)管理者、人力資源從業(yè)者、市場營銷人員、銷售團隊以及IT技術(shù)人員閱讀。無論您是希望優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部流程，還是提升市場競爭力，本書都將為您提供切實可行的AI應(yīng)用策略。通過本書，您將掌握如何利用DeepSeek這一強大的AI工具，解決企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的各種挑戰(zhàn)，實現(xiàn)從效率提升到創(chuàng)新突破的全方位價值創(chuàng)造。

·8.7萬字

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妙用DeepSeek：創(chuàng)意落地速通指南

在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的時代，DeepSeek？作為國產(chǎn)自研的高性能？AI模型，在多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本書是關(guān)于DeepSeek的實踐指南，分為基礎(chǔ)認知、開發(fā)實戰(zhàn)、高能應(yīng)用3篇。基礎(chǔ)認知篇介紹DeepSeek的核心功能、使用方法與對話技巧；開發(fā)實戰(zhàn)篇講解DeepSeekAPI的申請與使用，以及部署方法；高能應(yīng)用篇展示DeepSeek在多媒體生成、辦公軟件、智能助手方面的應(yīng)用。本書內(nèi)容由淺入深，涵蓋從基礎(chǔ)概念到技術(shù)實操，再到多場景應(yīng)用，全面、系統(tǒng)且實用。本書適合想要盡快上手DeepSeek的初學(xué)者、希望利用其提升工作效率的職場人士、對部署模型感興趣的技術(shù)愛好者，以及需要將AI創(chuàng)意方案落實到多種應(yīng)用場景的創(chuàng)意工作者閱讀。

·3.3萬字

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因果推斷與機器學(xué)習(xí)

本書是一本理論扎實，同時聯(lián)系實際應(yīng)用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分6章。第1章從潛結(jié)果框架和結(jié)構(gòu)因果模型出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)文獻中出現(xiàn)的一些重要的基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機器學(xué)習(xí)如何提高機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對全書的一個總結(jié)和對未來的展望。本書對結(jié)合因果推斷和機器學(xué)習(xí)的理論與實踐進行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研，從而在實踐中加深對因果機器學(xué)習(xí)的理解。

·14.3萬字

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