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生成對抗網(wǎng)絡毫無疑問是2018年最熱門的人工智能技術之一，被美國《麻省理工科技評論》評選為2018年“全球十大突破性技術”。《生成對抗網(wǎng)絡入門指南》是一本結合基礎理論與工程實踐的入門型書籍，深入淺出地講解了生成對抗網(wǎng)絡的各類模型以及技術發(fā)展。本書面向機器學習從業(yè)人員、在校相關專業(yè)學生以及具備一定基礎的人工智能領域愛好者。通過本書的學習，能夠了解生成對抗網(wǎng)絡的技術原理，并通過書中的代碼實例深入技術細節(jié)。本書共分10個章節(jié)，其中前半部分分別介紹了目前研究領域已經(jīng)較為成熟的生成對抗網(wǎng)絡模型，比如DCGAN、WGAN等等，以及大量不同結構的生成對抗網(wǎng)絡變種。本書后半部分介紹了生成對抗網(wǎng)絡在文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成以及其它應用中的研究與發(fā)展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上人工智能技術的潮流，成為AI時代的先行者。

·8.9萬字

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機器人的設計與制作

本書以送餐機器人為例，從機器人的發(fā)展歷程與應用領域、機器人機械結構的建模與裝配、機器人控制電路的設計與制板和機器人控制程序的編寫與調(diào)試四個方面詳細地介紹了設計與制作機器人的過程，讓學習者通過本書的學習從而能夠自行設計和制作相應功能的機器人，服務于日常的生產(chǎn)生活。

·3.6萬字

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生產(chǎn)系統(tǒng)仿真：Plant Simulation應用教程

本書共分8章，第1章介紹生產(chǎn)過程中的波動對生產(chǎn)系統(tǒng)效率的影響；第2章建立了訂單型制造企業(yè)生產(chǎn)線/裝配線的物料配送仿真模型，并對其關鍵參數(shù)進行優(yōu)化；第3、4章對設施規(guī)劃中的兩種經(jīng)典布置方法進行詳細分析及建模，得到最優(yōu)布置方案；第5、6章全面系統(tǒng)地介紹生產(chǎn)計劃調(diào)度的各類FSP和JSP問題的求解方法，提出改進的算法及運用；第7章針對人機作業(yè)分析進行仿真建模，探討一人多機操作模式的克星性及經(jīng)濟性；最后，對于工廠的倉儲、車間等活動頻密場所進行仿真。

·12.8萬字

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AIGC原理與實踐：零基礎學大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型

本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們?nèi)嬲莆誂IGC的底層技術原理，以及大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型的原理與實踐。本書的核心價值是，首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術基礎，然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學習，達到事半功倍的效果。通過閱讀本書，您將學習如下內(nèi)容：（1）AIGC技術基礎深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的原理與應用。并通過學習神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化方法，您將掌握如何優(yōu)化和提升神經(jīng)網(wǎng)絡的性能。（2）圖像生成模型包括從自動編碼器（AE）、變分自編碼器（VAE）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等圖像生成模型。通過學習優(yōu)化方法，如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等，您將掌握如何提高圖像生成模型的質(zhì)量和穩(wěn)定性。同時，了解圖像生成模型的應用，如遷移學習、風格遷移等，讓您輕松實現(xiàn)個性化創(chuàng)作。此外，還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴散模型的前沿技術，為您展現(xiàn)圖像生成技術的最新成果，探索更加出色的生成效果和表達方式。（3）語言生成模型了解注意力機制、Transformer架構等基礎知識，深入探索GAT系列、大語言模型（如ChatGPT），讓您掌握自然語言處理的精髓。（4）多模態(tài)模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態(tài)模型，觸碰視覺和文字的奇妙交織，領略多模態(tài)智能的廣闊前景。

·16.7萬字

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機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造

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

·19.2萬字

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PyTorch深度學習與企業(yè)級項目實戰(zhàn)

《PyTorch深度學習與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》立足于具體的企業(yè)級項目開發(fā)實踐，以通俗易懂的方式詳細介紹PyTorch深度學習的基礎理論以及相關的必要知識，同時以實際動手操作的方式來引導讀者入門人工智能深度學習。《PyTorch深度學習與企業(yè)級項目實戰(zhàn)》共分18章，內(nèi)容主要包括人工智能、機器學習和深度學習之間的關系，深度學習框架PyTorch2.0的環(huán)境搭建，Python數(shù)據(jù)科學庫，深度學習基本原理，PyTorch2.0入門，以及13個實戰(zhàn)項目：遷移學習花朵識別、垃圾分類識別、短期電力負荷預測、空氣質(zhì)量預測、手寫數(shù)字識別、人臉識別與面部表情識別、圖像風格遷移、糖尿病預測、基于GAN生成動漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識別項目實戰(zhàn)、X光肺部感染識別項目實戰(zhàn)、樂器聲音音頻識別項目實戰(zhàn)。

·10.8萬字

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深入淺出AI算法：基礎概覽

本書從理論到實踐，循序漸進地介紹了人工智能算法的基礎知識，幫助讀者敲開人工智能算法之門。本書內(nèi)容共8章，包括算法的歷史背景與基本概念、算法相關的數(shù)學基礎知識、信息學算法與數(shù)據(jù)結構相關的概念與知識，以及業(yè)界常用的機器學習算法。同時，本書還介紹了算法工程的組成部分，以及一個典型的算法工程實踐項目，手把手帶領讀者體驗算法的魅力。本書還介紹了人工智能算法的三大研究方向，幫助讀者邁向AI算法的進階學習之路。本書每一章的內(nèi)容都采用了“總分總”形式，并且在章節(jié)末尾提煉出該章的核心關鍵詞，方便讀者進一步查詢回顧。其中，第2章~第7章配有若干代表性的思考題，幫助讀者鞏固章節(jié)所學知識。本書適合從事與人工智能相關的工程技術人員和高等院校相關專業(yè)的學生，以及在AI領域就業(yè)一兩年以內(nèi)的職場人士閱讀。

·9.7萬字

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FANUC工業(yè)機器人實操與應用技巧

本書以FANUC工業(yè)機器人為研究對象，針對FANUC工業(yè)機器人的認識與操作過程進行詳細講解。本書共9章，由淺入深地講解了FANUC工業(yè)機器人的安全知識、型號及用途、示教器、坐標系、I/O、程序、指令、維護與保養(yǎng)、部分報警代碼等內(nèi)容。學完本書，讀者即可獨立應對FANUC工業(yè)機器人的日常管理、程序備份與加載等操作。本書非常適合FANUC工業(yè)機器人的管理人員、設計人員、調(diào)試人員、操作人員及愛好者學習與參考。

·7.8萬字

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云計算安全：機器學習與大數(shù)據(jù)挖掘應用實踐

本書既有理論研究，又有實踐探討，共分為6章，講解了云計算安全中人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術的應用實踐。第1章從概念、發(fā)展、標準等角度宏觀地介紹了云計算安全；第2章從云計算安全需求的角度闡釋云計算安全的核心目標、公有云場景下的安全需求和私有云場景下的安全需求；第3章全面、系統(tǒng)地介紹了公有云安全技術體系和私有云安全技術體系；第4章詳細介紹了人工智能技術在云計算安全領域的應用實踐；第5章詳細介紹了大數(shù)據(jù)挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐；第6章介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術的綜合應用，提出云數(shù)據(jù)中心安全防護框架，并詳細介紹了云數(shù)據(jù)中心安全態(tài)勢感知系統(tǒng)。本書是人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術在云計算安全領域的應用實踐參考書，適用于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、云計算、網(wǎng)絡信息安全相關領域的從業(yè)人員。

·17.4萬字

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從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)：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(chǎn)業(yè)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(xiàn)、應用實戰(zhàn)以及微調(diào)技術，為讀者揭示大模型開發(fā)技術。《從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內(nèi)容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學習環(huán)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(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型展示、ResNet實戰(zhàn)、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的中文情感分類實戰(zhàn)、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(zhàn)、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰(zhàn)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(zhàn)、對ChatGLM進行高級微調(diào)。《從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發(fā)初學者、大模型開發(fā)人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術、計算機科學與技術等專業(yè)的師生作為教學參考書。

·12.8萬字

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未來可期：與人工智能同行

《未來可期：與人工智能同行》是一部探討人工智能的現(xiàn)在和未來，以及人工智能時代的種種難題的作品集。在ChatGPT橫空出世的今天，我們只有了解人工智能，跟上它的腳步，才能不被時代淘汰。家用智能器、數(shù)字療法、具身智能、元宇宙、虛擬人、數(shù)字分身……越來越多的新概念已經(jīng)或即將涌入我們的生活，并切實影響衣食住行的方方面面。作者在書中不僅分析了當前的人工智能發(fā)展，更預測在不遠的將來，人工智能如何一步步走進和改變我們的生活，如何給我們帶來前所未有的便利，又如何給我們帶來紛繁復雜的困擾。

·8.6萬字

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人形機器人（原書第2版）

本書結合人形機器人研究中各類先進方法，系統(tǒng)地介紹了驅動人形機器人運動的基礎知識、推導過程以及應用案例，闡述了人形機器人的運動學、動力學表示方法，解釋了ZMP的概念及其與地面反作用力的關系，描述了人形機器人雙足行走行為的生成和控制方法，并拓展了其他多種動作的實現(xiàn)方法，最后介紹了動力學建模、仿真和高效動力學的計算方法。

·8.7萬字

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DeepSeek原理與項目實戰(zhàn)：大模型部署、微調(diào)與應用開發(fā)

DeepSeek是一種基于Transformer架構的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構、混合精度訓練、分布式優(yōu)化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態(tài)處理和任務定制化能力。本書系統(tǒng)性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術及其在實際開發(fā)中的深度應用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術實現(xiàn)和應用實踐。本書通過深度講解與實用案例相結合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發(fā)的完整流程，學習新技術的實現(xiàn)方法與優(yōu)化策略，全面提升在大模型領域的理論素養(yǎng)與開發(fā)能力。

·17.1萬字

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文心一言：人人都能上手的AI工具

本書作為文心一言的學習指南，全面、細致地介紹了文心一言PC端和App的各項功能和使用方法，力求通過簡潔明了的語言和圖文并茂的形式，讓讀者快速掌握文心一言的各項功能。全書共8章，首先簡單介紹了人工智能發(fā)展的幾個階段及文心一言的相關研發(fā)背景；隨后介紹了文心一言的基礎頁面及功能等內(nèi)容，以及文心一言在學習、工作、生活娛樂方面的應用及相關案例；接著介紹了文心一言的插件，以及文心一言App的功能和使用技巧；最后介紹了百度旗下其他AI產(chǎn)品（文心一格和百度智能云·一念）的功能及使用方法。需要說明的是，本書基于文心一言v2.4.0編寫，鑒于版本迭代較快，讀者所用軟件版本功能及表現(xiàn)與本書所呈現(xiàn)的內(nèi)容可能存在差異，但并不影響閱讀與學習，敬請讀者注意。

·10.7萬字

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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(chuàng)始人曾響鈴聯(lián)合旗下幾位資深分析師深入一線企業(yè)調(diào)研后，并結合行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)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(yī)療服務業(yè)、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(yè)科普讀物。

·13.3萬字

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AI輔助編程實戰(zhàn)

本書深入探討了AI（人工智能）如何革新軟件開發(fā)領域，從AI輔助編程的演變、優(yōu)勢與挑戰(zhàn)到具體的工具與技術實現(xiàn)，為開發(fā)者打開了一個全新的世界。全書共10章，第1章介紹了編程的歷史演變和生成式AI的崛起；第2章深入技術細節(jié)，解釋了AI輔助編程工具的主要功能和工作原理；第3章討論了提示工程的重要性，以及如何與AI工具進行有效溝通；第4章和第5章通過GitHubCopilot和其他AI編程工具的案例，展示了AI在實際開發(fā)中的應用；第6章擴展到通用大語言模型，如ChatGPT和GPT-4，探討了它們在日常任務處理中的應用；第7章和第8章覆蓋了軟件開發(fā)的早期階段和代碼編寫過程，展示了AI如何輔助決策、提高學習效率和代碼質(zhì)量；第9章討論了調(diào)試、測試和部署過程中AI的作用；第10章總結了AI輔助編程的一些啟示，包括學習曲線、優(yōu)勢、不足及對未來工作的影響。本書適合軟件開發(fā)者、編程愛好者、技術項目經(jīng)理、高等院校計算機科學專業(yè)的學生及對AI在編程領域的應用感興趣的專業(yè)人士閱讀。

·11萬字

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金融智能：AI如何為銀行、保險、證券業(yè)賦能

過去，金融業(yè)的運轉依賴于人工作業(yè)。在筆者的印象中，20世紀90年代的銀行柜臺和證券交易大廳總是擠滿了人——有來存工資的職員，有來收匯貨款的企業(yè)會計，有盯完大盤后去窗口排隊等待交易的股民……涉及錢的業(yè)務，手續(xù)總是繁多冗雜，填表蓋章按手印，常常一等就是大半天。客戶焦急，因為時間就是金錢；工作人員任務繁重，恨不得長出三頭六臂，學會分身之術。

·13萬字

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機器人制作從入門到精通（第3版）

本書從仿生機器人的角度出發(fā)，以實例形式詳細介紹了當今流行的機器人設計、選材和制作方法，意在讓讀者以最快的速度掌握制作小型機器人所需的知識和技能，提高制作水平。本書第3版在第2版的基礎上新增了4個制作實例，新增篇幅占總篇幅的1-4左右，內(nèi)容更加豐富。書中收錄的17個精彩實例涵蓋了模擬機器人、神經(jīng)網(wǎng)絡機器人、數(shù)字機器人、數(shù)字式電子計算機等4大門類，內(nèi)容包括機器人的工作原理、設計思路和具體實現(xiàn)方法，可以循序漸進地助你從入門者進階為高手。

·7.6萬字

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深度學習與圖像識別：原理與實踐

本書是一本有關人工智能圖像識別應用開發(fā)與實踐指導類的教材，主要介紹圖像處理應用項目開發(fā)的基本流程、圖像識別處理應用項目關鍵技術。本書直擊當今研究熱點，選擇有代表性的專題項目而且盡量避免復雜的數(shù)學推導，易于讀者理解，專注于實戰(zhàn)。詳細介紹了numpy，knn，線性回歸，邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別上的應用，并為后一部分的深度學習做好鋪墊。同時，針對每一個項目介紹項目的應用及意義，該項目的數(shù)據(jù)特征分析、識別系統(tǒng)設計、圖像預處理技術、特征提取技術，以及識別方法等。書中實例程序的框架結構簡單，代碼簡潔，讀者可在數(shù)字圖像處理技術的基礎上進一步深化學習內(nèi)容，提高實踐應用能力和項目開發(fā)能力。