捕鱼地笼4到5米的价格

自然語言處理是人工智能的重要方向之一，被譽(yù)為人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多學(xué)科內(nèi)容。本書主要包含基礎(chǔ)技術(shù)、核心技術(shù)以及模型分析三個(gè)部分。基礎(chǔ)技術(shù)部分主要介紹自然語言處理的基礎(chǔ)任務(wù)和底層技術(shù)，包含詞匯分析、句法分析、語義分析、篇章分析和語言模型；核心技術(shù)部分主要介紹自然語言處理應(yīng)用任務(wù)和相關(guān)技術(shù)，主要包括信息抽取、機(jī)器翻譯、情感分析、智能問答、文本摘要、知識圖譜；模型分析部分主要介紹基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自然語言處理模型的穩(wěn)健性和可解釋性問題。

·36.5萬字

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人工智能：語音識別理解與實(shí)踐

全書首先概要介紹了傳統(tǒng)語音識別理論和經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用，包括“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫混合模型”的訓(xùn)練和優(yōu)化，特征表示學(xué)習(xí)、模型融合、自適應(yīng)，以及以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的若干先進(jìn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

·27.3萬字

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深入理解AutoML和AutoDL：構(gòu)建自動化機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺

這是一部從基礎(chǔ)理論、核心原理、前沿算法等多個(gè)維度系統(tǒng)、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學(xué)習(xí)的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學(xué)習(xí)平臺和AutoML平臺負(fù)責(zé)人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學(xué)家/香港科技大學(xué)教授楊強(qiáng)教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達(dá)大學(xué)教授李曉林等8位來自企業(yè)界、學(xué)術(shù)界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡(luò)，快速上手機(jī)器學(xué)習(xí)，又能讓有經(jīng)驗(yàn)的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

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人工智能安全

本書在簡要介紹人工智能發(fā)展歷程、世界各國人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃之后，重點(diǎn)圍繞人工智能安全主題，提出人工智能安全體系架構(gòu)，討論了人工智能助力安全、人工智能內(nèi)生安全、人工智能衍生安全等相關(guān)內(nèi)容，并深入研究了人工智能安全倫理準(zhǔn)則。本書還詳細(xì)分析了人工智能行為體及其可能引發(fā)的安全問題，提出了人工智能保險(xiǎn)箍的解決方案，并給出了人工智能行為體的安全評估與檢測方法。本書最后還探討了人工智能的前沿技術(shù)，以及人工智能安全的未來發(fā)展趨勢。本書適合人工智能及安全領(lǐng)域的研究人員、管理人員以及廣大愛好者閱讀。

·27.5萬字

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分布式人工智能

全書可分為五大部分，闡述了分布式人工智能的基礎(chǔ)知識以及相關(guān)進(jìn)展，包括分布式人工智能簡介、分布式規(guī)劃與優(yōu)化、多智能體博弈、多智能體學(xué)習(xí)和分布式人工智能應(yīng)用。除此之外，由于本領(lǐng)域尚處于蓬勃發(fā)展階段，相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用層出不窮，因此書中還提供了研究者對于分布式人工智能發(fā)展的相關(guān)預(yù)測，主要集中在：第一，更復(fù)雜和更大規(guī)模的分布式人工智能問題的研究和解決；第二，分布式人工智能的安全性，魯棒性和泛化性，這將極大地促進(jìn)人們對于分布式人工智能問題的理解；第三，分布式人工智能的可解釋性，這將使得人類能夠理解算法的決策，為分布式人工智能的落地減少障礙。本書適合相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者學(xué)習(xí)，也適合作為本領(lǐng)域研究者的案頭參考。

·22.7萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)（第2版）

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、文本分析、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，本書還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的熱門應(yīng)用領(lǐng)域推薦系統(tǒng)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題。本書深入淺出、內(nèi)容全、案例豐富，每章都提供Python程序代碼和習(xí)題，供讀者鞏固所學(xué)知識。

·30.2萬字

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人工智能：數(shù)據(jù)與模型安全

本教材聚焦學(xué)術(shù)前沿，圍繞人工智能的兩大核心要素，即數(shù)據(jù)和模型，對人工智能領(lǐng)域安全問題以及相關(guān)攻防算法展開系統(tǒng)全面、詳細(xì)深入的介紹。本教材可以幫助學(xué)生充分了解人工智能數(shù)據(jù)與模型所面臨的安全風(fēng)險(xiǎn)，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的攻防理論，掌握關(guān)鍵的攻防技巧。

·23.9萬字

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AI賦能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法與實(shí)踐

這是一本全方位講解如何利用AI工具為HR賦能的著作，是AI時(shí)代HR提升職場競爭力的實(shí)戰(zhàn)指南。作者基于深厚的HR管理經(jīng)驗(yàn)和AI實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，通過科學(xué)的方法、高效的提示詞、豐富的案例、清晰的步驟，細(xì)致地講解了如何利用AI工具提高工作效率、優(yōu)化管理流程、提升人才管理水平。從AIGC的基礎(chǔ)知識到AI工具的使用，從AI在人力資源全生命周期所有場景中的應(yīng)用到使用AI的風(fēng)險(xiǎn)防控，本書全面系統(tǒng)地講解了HR需要掌握的全部AI知識。

·20.6萬字

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推薦系統(tǒng)：產(chǎn)品與算法解析

本書以媒介變遷為整體脈絡(luò)，通過幾類推薦產(chǎn)品的發(fā)展趨勢來探討推薦產(chǎn)品創(chuàng)新的核心驅(qū)動力，以及由具體產(chǎn)品特性引發(fā)的技術(shù)變革。全書內(nèi)容分為5部分。第一部分從宏觀視角探討推薦產(chǎn)品從0到1進(jìn)行創(chuàng)新的產(chǎn)品思路和技術(shù)思路；第二部分介紹革新傳統(tǒng)紙質(zhì)媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)；第三部分介紹構(gòu)建線上社交網(wǎng)絡(luò)的社交和社區(qū)推薦，以及如何通過協(xié)同過濾算法模擬社交網(wǎng)絡(luò)；第四部分從產(chǎn)品、生態(tài)和算法設(shè)計(jì)的角度，介紹革新傳統(tǒng)影視行業(yè)的視頻推薦；第五部分以阿里推薦產(chǎn)品及其新興的競爭產(chǎn)品為例，介紹革新傳統(tǒng)貨架電商的商品推薦。

·21.4萬字

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深度對話GPT-4提示工程實(shí)戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異，提示工程不僅極大地提高了人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用效率和準(zhǔn)確性，還為人類打開了一扇通往智能化世界的大門。大語言模型如同一位博學(xué)多才的智者，擁有處理和理解自然語言的超凡能力。提示工程可以看作與這位智者溝通的橋梁和工具，其關(guān)鍵在于如何提出精準(zhǔn)而富有啟發(fā)性的問題，激發(fā)大語言模型的創(chuàng)造力和解決問題的能力。本書作者通過與GPT-4的深度對話，精心梳理了一系列重要的提示工程實(shí)踐秘訣。全書共7章，從了解大語言模型的進(jìn)化之路開始，循序漸進(jìn)地介紹了提示詞及提示工程的知識和實(shí)踐技巧，并結(jié)合GPT-4在各領(lǐng)域的應(yīng)用案例展現(xiàn)了大語言模型的強(qiáng)大魅力。此外，本書還基于AzureOpenAIStudio平臺講解了具體的應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐。本書適合對大語言模型及提示工程感興趣的讀者閱讀，書中豐富的案例能幫助讀者全面了解和掌握提示工程及其應(yīng)用。

·22.7萬字

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大話機(jī)器智能：一書看透AI的底層運(yùn)行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運(yùn)行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術(shù)要點(diǎn)，打通AI的各種技術(shù)壁壘，厘清不易察覺的“認(rèn)知錯誤”，從而更好地認(rèn)識正在運(yùn)轉(zhuǎn)的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎(chǔ)理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎(chǔ)學(xué)科如何起作用：如何基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論找到應(yīng)對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識與原理避開數(shù)據(jù)“陷阱”，給出謹(jǐn)慎的主觀結(jié)論如何從數(shù)學(xué)視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)、算法、算力，詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的，如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器正確認(rèn)識數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律，以及如何通過算力整合與軟件協(xié)作實(shí)現(xiàn)更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計(jì)算、深度偽造技術(shù)、對抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會搶走人類的工作嗎？機(jī)器人會統(tǒng)治人類嗎？通用人工智能會出現(xiàn)嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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一本書讀懂智能家居核心技術(shù)

本書圍繞智能家居的核心技術(shù)，對家庭數(shù)字化和智能化的5個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行專業(yè)、深層次的講解，并以具體的產(chǎn)品示例介紹智能家居的現(xiàn)狀、產(chǎn)品和特點(diǎn)，指出智能家居的發(fā)展機(jī)遇和趨勢。本書首先簡要回顧了數(shù)字家庭信息技術(shù)和通信互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程，介紹了各種技術(shù)聯(lián)盟和標(biāo)準(zhǔn)組織；然后分別對數(shù)字家庭內(nèi)部的網(wǎng)絡(luò)連接技術(shù)和外部的寬帶接入技術(shù)發(fā)展進(jìn)行講述和比較，讓讀者能透視家庭網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)和理解數(shù)字家庭背后的技術(shù)概念；接下來闡述了家庭智能化的兩個(gè)技術(shù)支柱，即物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，它們?yōu)閿?shù)字家庭蛻變到智能家庭創(chuàng)造了技術(shù)條件；再專門介紹了家庭智能化的安全技術(shù)如何保護(hù)家庭隱私；最后對智能家居的未來進(jìn)行展望。

·39.4萬字

會員

信息流推薦算法

本書從信息流個(gè)性化推薦算法從業(yè)者的角度，闡述在資訊內(nèi)容類App中，如何搭建健壯、完善的個(gè)性化推薦算法體系，如何融合產(chǎn)品運(yùn)營的專家模型和端到端的深度學(xué)習(xí)，如何平衡短期的商業(yè)化目標(biāo)和長期的用戶體驗(yàn)，以及我們在多個(gè)行業(yè)頭部平臺實(shí)踐的過程中遇到的典型業(yè)務(wù)問題和解決方案，對比理論推導(dǎo)為主的機(jī)器學(xué)習(xí)書籍，本身更偏向基于行業(yè)問題的深度思考及落地實(shí)踐。

·24.3萬字

會員

智能原理

本書全面梳理了各個(gè)學(xué)科與智能研究相關(guān)的成果，在此基礎(chǔ)上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進(jìn)化、發(fā)展、使用和評價(jià)，提出了語義邏輯的主要準(zhǔn)則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計(jì)算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書所述非生物智能體或人工智能學(xué)界討論的通用人工智能提出了一條可實(shí)現(xiàn)的路徑。本書適合對智能和人工智能感興趣的學(xué)生、學(xué)者和實(shí)踐工作者閱讀。

·25.9萬字

會員

人機(jī)交互：以用戶為中心的設(shè)計(jì)和評估（第6版）

本書的主題----“以用戶為中心的設(shè)計(jì)”就是要通過對用戶的深刻了解，根據(jù)用戶需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，并且通過用戶進(jìn)行驗(yàn)證的系統(tǒng)方法。這種方法可以有效地防止產(chǎn)品可用性問題，并能幫助設(shè)計(jì)人員設(shè)計(jì)出高水平的軟件。本書正是從軟件可用性的角度介紹了國外流行的以用戶為中心的軟件設(shè)計(jì)過程和方法。書中系統(tǒng)地論述了以用戶為中心的軟件設(shè)計(jì)的四個(gè)重要部分：人機(jī)交互分析，體驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，用戶界面設(shè)計(jì)專題，人機(jī)交互評估等重要內(nèi)容。為讀者提供學(xué)科最前沿的信息。

·33.5萬字

會員

深度學(xué)習(xí)高手筆記（卷2）：經(jīng)典應(yīng)用

本書通過扎實(shí)、詳細(xì)的內(nèi)容，從理論知識、算法源碼、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等方面對深度學(xué)習(xí)中涉及的算法進(jìn)行分析和介紹。本書共三篇，第一篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測與分割方向的前沿算法，包括雙階段檢測、單階段檢測、無錨點(diǎn)檢測、特征融合、損失函數(shù)、語義分割這6個(gè)方向；第二篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在場景文字檢測與識別方向的重要突破，主要介紹場景文字檢測、場景文字識別這兩個(gè)階段的算法；第三篇主要介紹深度學(xué)習(xí)的其他算法與應(yīng)用，包括圖像翻譯、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)識別、人像摳圖、圖像預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練這6個(gè)方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內(nèi)三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內(nèi)容。本書結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容廣度與深度齊備。通過閱讀本書，讀者可以了解前沿的深度學(xué)習(xí)算法，擴(kuò)展自己的算法知識面。無論是從事深度學(xué)習(xí)科研的教師及學(xué)生，還是從事算法落地實(shí)踐的工作人員，都能從本書中獲益。

·21萬字

會員

AI數(shù)字人原理與實(shí)現(xiàn)

本書是一部系統(tǒng)介紹AI數(shù)字人技術(shù)的專業(yè)著作，涵蓋了數(shù)字人的定義、發(fā)展歷程、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用實(shí)踐等內(nèi)容，全書共分3部分。在技術(shù)基礎(chǔ)部分，首先介紹了數(shù)字人的定義、發(fā)展歷程、分類和應(yīng)用場景，接著詳細(xì)解析了數(shù)字人系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、視覺算法和語音合成技術(shù)的原理，以及語義理解和知識表示技術(shù)如何提升數(shù)字人的智能和表現(xiàn)力。在應(yīng)用實(shí)踐部分，帶領(lǐng)讀者深入探索數(shù)字人的創(chuàng)作流程，從內(nèi)容策劃、角色建模到交互設(shè)計(jì)，每一步都進(jìn)行了詳細(xì)講解。此外，還討論了數(shù)字人的身份認(rèn)知和技術(shù)規(guī)范，為數(shù)字人的應(yīng)用實(shí)踐提供了必要的知識。在展望未來部分，探討了數(shù)字人技術(shù)的未來發(fā)展趨勢，為讀者描繪了數(shù)字人與人類和諧共生的美好藍(lán)圖。本書內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，適合對數(shù)字人技術(shù)感興趣的讀者，包括數(shù)字人技術(shù)的研究者、開發(fā)者、相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員及愛好者等閱讀。

·26.2萬字

會員

人工智能安全

隨著人工智能技術(shù)的高速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，人工智能安全問題引發(fā)了人們的高度關(guān)注。本書介紹了人工智能安全的概念和范疇，并從理論技術(shù)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、倫理、法律等不同角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了采用可信計(jì)算技術(shù)解決人工智能安全問題的方法，以及無人系統(tǒng)安全、基于類腦計(jì)算的強(qiáng)人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能應(yīng)用安全、網(wǎng)絡(luò)安全、人工智能安全可控的產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)、人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)評估預(yù)警、人工智能法律倫理。總體來說，本書既概要地分析了人工智能安全問題的一般屬性，又從不同角度和不同的典型應(yīng)用領(lǐng)域分析了人工智能系統(tǒng)中特別的安全問題及其風(fēng)險(xiǎn)評估、預(yù)測、治理途徑和解決方法。

·25.4萬字

會員

機(jī)器意識：人工智能如何為機(jī)器人裝上大腦

科學(xué)是對宇宙運(yùn)行的基本原理的研究，很大程度上基于實(shí)驗(yàn)和觀察。這種一貫統(tǒng)一的知識體系是由我們的感官感知，并由我們大腦的處理能力推斷出來的。當(dāng)我們走向以自動化、自我豐富的人工智能智能體和虛擬現(xiàn)實(shí)為主導(dǎo)的未來時(shí)，技術(shù)（特別是人工智能）將決定實(shí)驗(yàn)和觀察的過程。因此，人工智能將成為引導(dǎo)我們走向科學(xué)的工具和準(zhǔn)則。此外，人們相信，當(dāng)接近技術(shù)奇點(diǎn)時(shí)，技術(shù)增長將打破歷史紀(jì)錄，對于我們自己掌握的生物智能來說，速度太快了。隨著人工領(lǐng)域處理能力的增強(qiáng)和信息的過剩，我們對科學(xué)是從邏輯中提取的信息和原理的統(tǒng)一體的定義，以及因果關(guān)系，將開始與人工智能緊密聯(lián)系在一起。

·23.8萬字

會員

機(jī)器意識：人工智能的終極挑戰(zhàn)

自20世紀(jì)90年代以來，人們再次高度關(guān)注意識問題，眾多哲學(xué)家、心理學(xué)家與神經(jīng)科學(xué)家在此領(lǐng)域開展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。與此同時(shí)，人們也開始嘗試用計(jì)算方法讓機(jī)器裝置擁有意識能力。這類研究逐漸被稱為“機(jī)器意識”（MachineConsciousness）研究，有時(shí)也用“人工意識”（ArtificialConsciousness）或偶爾用“數(shù)字覺知”（DigitalAwareness）來稱呼這一領(lǐng)域。

·27.9萬字

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人工智能

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