传奇永恒官方

本書以實踐為導向，深入介紹了深度學習技術和TensorFlow框架編程內容。通過本書，讀者可以訓練自己的圖像識別模型、進行目標檢測和人臉識別、完成一個風格遷移應用，還可以使用神經網絡生成圖像和文本，進行時間序列預測、搭建機器翻譯引擎，訓練機器玩游戲等。全書共包含21個項目，分為深度卷積網絡、RNN網絡、深度強化學習三部分。讀者可以在自己動手實踐的過程中找到學習的樂趣，了解算法和編程框架的細節，讓學習深度學習算法和TensorFlow的過程變得輕松和高效。

·11.8萬字

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AI賦能超級個體

ChatGPT引發了新一輪關于人工智能討論的熱潮，科技圈乃至各行各業都躍躍欲試，希望借助這次AI浪潮乘勢而起。那么，回歸到個人層面，我們該如何更好地利用互聯網和AI技術，實現自我價值，創造社會價值，充分地享受美好生活呢？本書不僅揭示了ChatGPT的神奇之處，而且解讀了全球范圍內的生成式人工智能產業格局。此外，本書還剖析了如何在大模型時代構建個體競爭優勢，梳理了超級個體的成長秘訣，并通過豐富而翔實的案例總結了ChatGPT、文生圖工具、AI繪圖工具等的使用技巧，展示了一系列超級個體實踐案例。最后，本書還客觀地分析了使用大模型可能面臨的安全風險及應對措施。本書旨在幫助普通人理解人工智能、大模型等新技術、新應用，并將其與自己的工作和生活緊密地結合在一起。本書旨在從實踐角度出發，探索一條讓更多人通過人工智能放大自身優勢，成為“超級個體”的可行路徑。

·8.2萬字

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AI是未來的電

一百年前石油成為現代社會最重要的大宗商品，其開采、交易、提煉促進了勘探、化工、運輸和金融等諸多產業的發展。后工業時代，數據成了數字經濟中最新的大宗商品，其搜集、提煉和分析也已成為驅動所有科技創新的必須。而將大數據提煉與分析的技法與流程，就是人工智能。所以《經濟學人》提出，人工智能就是點亮未來科技創新的電能，恰如工業時代電力是推動科技變革的基礎設施一樣。

·2.2萬字

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AI助理：用ChatGPT輕松搞定工作

未來必將是一個人人擁有AI助理的時代，提前了解、掌握AI工具的使用方法，我們就會在競爭中領先半個身位。本書結合ChatGPT等已發布的AI工具，從文字處理、繪畫、PPT制作、數據分析、翻譯等多個應用場景切入，詳盡介紹了如何用這些工具來提升工作效率。不管你是職場新人，還是經驗豐富的老手，都可以用本書所講的方法來武裝自己，變身“職場鋼鐵俠”，更好地勝任工作需要，更具有創造力和競爭力。

·9.3萬字

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人工智能技術基礎

《人工智能技術基礎》按照人工智能在不同領域的研究特點，通過專項應用來研究相關技術。全書分為11章，第1章介紹人工智能領域的基本概念，第2章說明Python語言編程工具的使用，第3章到第10章分別從應答機器人、物體識別、人臉識別、語音識別、視頻識別、生成對抗神經網絡、無人駕駛、區塊鏈和大數據等方面對人工智能從原理到實戰一步一步進行介紹，第11章提取了部分人工智能方面的面試題，供未來從事人工智能研究工作的讀者參考。無論讀者是否從事計算機相關專業的工作，有沒有過開發的經驗，是否熟悉Python語言，是否想要轉行從事相關的工作，均可通過《人工智能技術基礎》掌握編程的技巧和Python的基本技能。

·9.7萬字

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AI原生應用開發：提示工程原理與實戰

本書結合AI原生應用落地的大量實踐，系統講解提示工程的核心原理、相關案例分析和實戰應用，涵蓋提示工程概述、結構化提示設計、NLP任務提示、內容創作提示、生成可控性提示、提示安全設計、形式語言風格提示、推理提示和智能體提示等內容。本書的初衷不是告訴讀者如何套用各種預設的提示模板，而是幫助讀者深入理解和應用提示設計技巧，以找到決定大語言模型輸出的關鍵因子，進而將提示工程的理論知識應用到產品設計中。本書適合AI原生應用開發領域的從業者和研究人員，以及人工智能相關專業的教師和學生閱讀。

·18.2萬字

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深度學習：卷積神經網絡技術與實踐

本書共11章，主要內容包括深度學習簡介、Python基礎、神經網絡基礎、卷積神經網絡、經典卷積網絡結構、遷移學習、循環神經網絡、強化學習、深度強化學習、基于策略的算法更新與趨勢等，通過具體案例，將Python語言、深度學習思想、強化學習思想和實際工程完美地結合起來。本書由淺入深，從易到難，各章節既相對獨立又前后關聯，其最大的特點就是打破了傳統書籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎的同時，搭配具體實例，通過對相關程序的詳細講解進一步加深對理論基礎的理解。

·11.6萬字

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ChatGPT、AutoGPT與10億崗位沖擊：GPT-4、GPT-5等迭代和AIGC、AGI生存

通用智力是人類區別萬物并高于萬物的獨有神器和最后一道保護屏障，之前的AI工具諸如深藍、阿爾法狗等雖然非常強大，但其功能單一，不能遷移通用。ChatGPT、AutoGPT和GPT-4、GPT-5等或許正在敲開“通用智能”的大門，潘多拉魔盒或將由此打開，所以ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等的橫空出世，具有劃時代的重大意義。本書圍繞、聯動AI領域諸如大模型、預訓練、微調、人類反饋強化學習、Al對齊、AIGC、NLP、Transformer、自監督學習、遷移學習、深度學習、大數據、算法、算力等眾多前沿概念和技術，詳細介紹了ChatGPT、AutoGPT和GPT-4等產生、火爆、強大的緣由，并對其構造機制、訓練過程、技術難點痛點、特色、局限性、同類科技、操作應用、生態落地、與現實社會的關系，以及對人類社會和個體的利好與巨大沖擊等進行了翔實的闡釋，同時還思考了面對如此“難卜未來”的大科技，人類該何去何從，人們該如何應對工作、崗位與生存威脅等熱點、深層次問題，力求打造一部由熱點引爆、向民眾科普Al前沿知識的力作。

·5.5萬字

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涌現：AI大模型賦能千行百業

AI大模型正成為數字經濟時代的新質生產力，它將對經濟社會的各行各業產生重大影響。本書詳細介紹了AI大模型在各個領域的無限潛力和廣闊前景。從精準農業的種植建議到智能制造的質量控制和精益生產，從醫療診斷的精準高效到文化傳媒的智能化創新，從旅游業的個性化服務到教育領域的智能化輔助，從零售業的創新應用到交通運輸業的智能化變革，AI大模型正在深度融入并引領各領域和行業的數字化轉型。本書不僅提供全面的行業洞察，而且給出了相關的策略指導和實踐指南，助力讀者搶占先機，實現高效創新。本書既可作為政府相關部門負責人及企業高級管理人員的參考資料，也可作為人工智能產業相關單位、科研院所人員及高校人工智能相關專業師生的培訓用書。

·16.6萬字

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DeepSeek應用大全：從入門到精通的全方位案例解析

本書以國產自研的強大AI模型DeepSeek為核心，系統呈現了DeepSeek從基礎操作到各領域應用的32個實戰案例，旨在幫助讀者快速掌握DeepSeek的用法。本書總計32章。第1章講解DeepSeek的注冊與使用，包括訪問DeepSeek官網、熟悉DeepSeek的使用界面、本地部署DeepSeek、調用DeepSeekAPI等。第2章講解提示詞的使用技巧，深入講解如何通過充分提供信息、用詞準確、角色扮演、分步提問、舉例說明、多維提問、分步推理、Markdown格式、迭代式提問、先驗知識、用AI模型的“母語”提問，以及向AI模型“投喂”材料，提升DeepSeek所回復內容的質量。第3章至第18章講解DeepSeek在內容創作和個人發展領域的應用，包括創作小紅書文案和帶貨直播腳本、打造翻譯助手和健身飲食教練、職業規劃、創業指導、搭建面試題庫、創意策劃、規劃旅行方案、制定理財策略，以及撰寫公眾號文章、個人簡歷、工作總結、演講稿、商業計劃書、商務文檔等。第19章至第32章講解DeepSeek在技術和創意領域的應用，包括輔助編程和項目開發、生成Midjourney繪畫提示詞、美化圖像、快速閱讀100本書、文生視頻、圖生視頻、制作PPT、處理Excel表格、將Word與DeepSeek無縫連接、生成數據圖、將DeepSeek接入PyCharm，以及創作情侶頭像、表情包和歌曲等。

·8.3萬字

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生成對抗網絡GAN：原理與實踐

這是一本系統講解GAN理論、模型、常見問題，并為視覺和語音領域的大部分應用場景提供GAN解決方案和綜合實例的著作。作者在人工智能領域積累頗深，這本書得到了前阿里巴巴達摩院華先勝和中國科學院自動化所劉成林的推薦。前4章有針對性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實基礎；后8章講解應用，用大量經典的模型和9個案例，為8個應用場景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無監督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然后講解了GAN中的目標函數及其數學原理、GAN在訓練中的常見問題和相應解決方案、GAN的評價指標和可視化等；第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應用、圖像翻譯GAN的各類模型與應用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應用、圖像質量增強GAN的各類模型與應用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應用、通用的圖像編輯GAN框架、對抗攻擊以及GAN在其中的應用、GAN在語音信號處理中的實戰應用。全書內容理論體系完善，GAN的目標優化、訓練、評估等內容同類書中極少提及；內容豐富、循序漸進，覆蓋視覺和語音中的絕大部分應用場景；實戰性強，9個綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實驗數據和實驗結果對比分析；圖文并茂，包含大量原創圖表，可讀性強。

·14.8萬字

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基于深度學習的目標檢測原理與應用

本書遵循循序漸進、深入淺出的理念，引領讀者夯實相關基礎知識，掌握傳統目標檢測方法，再逐步過渡到深度學習的基本概念及分類用法，進而深入講解目標檢測的兩階段深度學習方法、一階段學習方法，即從以R-CNN為代表的兩階段深度學習方法、以YOLO系列為代表的一階段學習方法等，層層揭開深度學習用于目標檢測的“神秘面紗”，探究其中的奧秘。

·9.1萬字

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人工智能：模式識別

本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識別的基本概念，以模式表示為切入點，針對近20年來模式識別領域研究的熱點問題，系統闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學習、稀疏表示、低秩模型、深度學習等方面的研究進展和相關代表性方法。本書可供高等院校人工智能、智能科學與技術、計算機及相關專業研究生或高年級本科生閱讀，也可供對模式識別感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀和參考。

·14.7萬字

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Linux人工智能開發實例

本書是一本介紹Linux知識和應用技術的書籍，包含嵌入式Linux系統概述和6個典型案例：音頻分析系統Linux開發案例、城市環境采集Linux開發案例、網絡視頻安防監控系統Linux開發案例、智能家居網關Linux開發案例、智能車牌識別Linux開發案例和AI人臉智能識別Linux開發案例。本書深入淺出地介紹了Linux知識和相關理論，以及相關領域的案例開發實踐，將理論學習與實踐結合起來。每個案例均附上完整的開發代碼和配套PPT，讀者可以在源代碼的基礎上快速進行二次開發。本書既可作為高等院校相關專業的教材或教學參考書，也可供相關領域的工程技術人員查閱，還可供人工智能開發、嵌入式系統開發、物聯網系統開發愛好者閱讀。

·6.3萬字

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AI賦能：人工智能賦能中國企業升級

通俗而言，人工智能目的就是使機器具備部分人類的智能。機器學習是人工智能范疇下的一種重要方法，是實現人工智能的一種途徑。深度學習則是指機器通過深度神經網絡，模擬人腦進行學習、判斷和決策，是機器學習的主要分支之一。本書是在向讀者提供學習AI技術的資料、路徑，以及打磨AI產品的觀點、思路。AI賦能個體企業將逐漸升級為賦能整個生態，步入深度場景化，將影響并主導著企業真正實現智能化商業實施。

·9.4萬字

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DeepSeek使用秘笈：從入門到精通的100個實用技巧

本書以“從入門到精通”為邏輯主線，從基礎操作指南到提示詞深度優化，系統拆解DeepSeek的核心能力。書中給出的100個DeepSeek實用技巧，既講究由淺入深，又講究實戰落地，從0到1教你如何讓DeepSeek幫你提高效率：針對辦公、創作、營銷等高頻場景，提煉文檔處理、工具應用等實戰技巧；聚焦金融、教育、交通等七大行業，解析AI技術落地場景與解決方案；同時介紹了本地部署、智能體開發等應用指南，通過場景化案例幫助讀者將技術優勢轉化為實際生產力。

·12.7萬字

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AI游戲開發和深度學習進階

本書是一本關于游戲和謎題AI的書籍，對AI基礎理論、深度學習、強化學習以及使用進化計算的新方法進行了介紹，并通過具體示例進行了詳細的解釋說明。此外，本書不僅涵蓋算法，還涵蓋與AI相關的主題、歷史背景和數學主題的諸多內容，其中包含如何讓游戲AI表現得像一個人類玩家。實際上，對游戲AI的研究不單純是針對游戲，它還有助于解決許多與優化理論和系統工程相關的問題。通過本書，你將了解：游戲AI的歷史和背景。如何使用各種算法解開游戲謎題。游戲AI如何與人類對弈。如何使游戲AI更加智能、類人化。

·7.8萬字

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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。本書內容共8章，包括算法的歷史背景與基本概念、算法相關的數學基礎知識、信息學算法與數據結構相關的概念與知識，以及業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。本書每一章的內容都采用了“總分總”形式，并且在章節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的學生，以及在AI領域就業一兩年以內的職場人士閱讀。

·9.7萬字

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機器人構建實戰

隨著科技的不斷發展，軟硬件之間的整合越來越密切，機器人也在這樣的大環境下獲得了前所未有的發展。機器人構建實戰是一本基礎的介紹機器人設計與搭建的指南，能夠幫助更多的人了解機器人。機器人構建實戰通過6篇，共計30章內容，全面細致地向讀者介紹了有關機器人的相關知識。機器人構建實戰從基礎知識講起，分別介紹了避障機器人、除障機器人、全向運動機器人以及幾個綜合項目。機器人構建實戰內容全面、講解細致，可作為高等院校的機械、電子、計算機、自動化等相關專業學生的機器人課程與實訓的指導用書，也可供機器人愛好者及參加機器人比賽的師生選用。

·8.1萬字

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深度學習案例精粹

本書主要講述了深度學習中的重要概念和技術，并展示了如何使用TensorFlow實現高級機器學習算法和神經網絡。本書首先介紹了數據科學和機器學習中的基本概念，然后講述如何使用TensorFlow訓練深度學習模型，以及如何通過訓練深度前饋神經網絡對數字進行分類，如何通過深度學習架構解決計算機視覺、語言處理、語義分析等方面的實際問題，最后討論了高級的深度學習模型，如生成對抗網絡及其應用。

·11.9萬字

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21個項目玩轉深度學習：基于TensorFlow的實踐詳解