不朽情缘怎么触发滴血吐分

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書(shū)大多屬于兩種類(lèi)型：第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普；第二種針對(duì)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書(shū)，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商業(yè)的角度講人工智能，以產(chǎn)品的方式讓人工智能落地的書(shū)，而本書(shū)正是這種少數(shù)類(lèi)型。本書(shū)具有針對(duì)性強(qiáng)、系統(tǒng)性強(qiáng)、實(shí)操性強(qiáng)、原創(chuàng)度高的特點(diǎn)。本書(shū)共分為三篇。第一篇是基礎(chǔ)篇，講解技術(shù)商業(yè)的基本規(guī)律、AI技術(shù)的實(shí)質(zhì)和邊界、AI的商業(yè)格局和應(yīng)用現(xiàn)狀。第二篇是合格AI產(chǎn)品經(jīng)理篇、包含合格AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場(chǎng)景適配和AI產(chǎn)品規(guī)劃、AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)發(fā)展等內(nèi)容。第三篇是高級(jí)AI產(chǎn)品經(jīng)理篇，包含高級(jí)AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場(chǎng)景的洞察、AI商業(yè)模式設(shè)計(jì)等內(nèi)容。

·11.7萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)：導(dǎo)讀手冊(cè)

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí)，自動(dòng)駕駛、AI醫(yī)療、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實(shí)現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)，不再被動(dòng)按照指令運(yùn)轉(zhuǎn)，而是像自然進(jìn)化的生命那樣，開(kāi)始自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。本書(shū)作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學(xué)家之一、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及奠基者，親歷了深度學(xué)習(xí)在20世紀(jì)70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開(kāi)拓者，利用大數(shù)據(jù)和不斷增強(qiáng)的計(jì)算能力，終于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上取得重大突破，實(shí)現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的通識(shí)作品，本書(shū)以恢弘的筆觸，通過(guò)3個(gè)部分全景展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展、演變與應(yīng)用，首次以親歷者視角回溯了深度學(xué)習(xí)浪潮在過(guò)去60年間的發(fā)展脈絡(luò)與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預(yù)測(cè)了智能時(shí)代的商業(yè)圖景。

·5530字

會(huì)員

大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控：模型、平臺(tái)與業(yè)務(wù)實(shí)踐

這是一本深入講解智能風(fēng)控理論體系和風(fēng)控全生命周期業(yè)務(wù)實(shí)踐的著作。作者基于在銀行業(yè)10余年的風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，首先詳細(xì)講解了“大數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控體系，能為風(fēng)控實(shí)踐提供扎實(shí)的理論指導(dǎo)；然后圍繞風(fēng)控的全生命周期，從貸前評(píng)估、貸中監(jiān)控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風(fēng)控的業(yè)務(wù)實(shí)踐，深刻揭示了智能風(fēng)控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風(fēng)控的背景知識(shí)：首先對(duì)基礎(chǔ)信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行了細(xì)致解析，讀者可以從中了解其運(yùn)作方式和重要性；然后，梳理了智能風(fēng)控是如何隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場(chǎng)的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控理論體系展開(kāi)：首先介紹了內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、個(gè)人征信數(shù)據(jù)在智能風(fēng)控中的應(yīng)用，以及智能數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建；然后深入探討了智能風(fēng)控模型的算法、評(píng)價(jià)指標(biāo)、開(kāi)發(fā)流程；最后講解了風(fēng)控平臺(tái)的理論框架、設(shè)計(jì)原則、架構(gòu)設(shè)計(jì)、建設(shè)流程以及決策引擎的建設(shè)。第6~8章圍繞風(fēng)控的全生命周期探討了風(fēng)控策略在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，包括貸前評(píng)估、貸中監(jiān)控、貸后管理，以及智能反欺詐和智能催收體系的建設(shè)和業(yè)務(wù)實(shí)踐，能幫助讀者將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際操作能力，更好地應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中的挑戰(zhàn)。第9章對(duì)智能風(fēng)控的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望，不僅為讀者揭示了未來(lái)的機(jī)遇，也提供了對(duì)于如何應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)的思考。

·17.4萬(wàn)字

會(huì)員

一本書(shū)讀懂ChatGPT、AIGC和元宇宙

本書(shū)以通俗的語(yǔ)言和生動(dòng)的案例，將ChatGPT、AIGC和元宇宙等熱點(diǎn)一網(wǎng)打盡，全面展示“臺(tái)前”“幕后”的來(lái)龍去脈，是一本深入淺出的通識(shí)書(shū)。本書(shū)將為你撥開(kāi)迷霧，搞懂底層邏輯，把握風(fēng)靡全球的未來(lái)科技和AI新時(shí)代的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)。

·5.2萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)·智：從數(shù)字化車(chē)間走向智能制造

國(guó)內(nèi)第一本有關(guān)數(shù)字化車(chē)間建設(shè)的書(shū)籍。數(shù)字化車(chē)間建設(shè)是智能制造的基礎(chǔ)與核心，如何建設(shè)是企業(yè)非常關(guān)注的重點(diǎn)，特別是智能背景下的數(shù)字化車(chē)間方面的書(shū)籍現(xiàn)在還沒(méi)人出版過(guò)，本書(shū)將本部分作為重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行闡述。

·19.2萬(wàn)字

AI大模型安全觀(guān)：通用人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景、安全挑戰(zhàn)與未來(lái)影響

本書(shū)首先簡(jiǎn)要介紹了ChatGPT與自然語(yǔ)言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技術(shù)特點(diǎn)和人工智能技術(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)；之后介紹了數(shù)字化時(shí)代的基礎(chǔ)安全問(wèn)題，以及大模型和ChatGPT在內(nèi)容安全、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私安全、版權(quán)合規(guī)和倫理道德等方面帶來(lái)的新挑戰(zhàn)、新風(fēng)險(xiǎn)，如生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性問(wèn)題、作品訓(xùn)練的版權(quán)問(wèn)題等，并從人工智能技術(shù)的監(jiān)管角度給出了一些策略建議；最后深入地分析了如何客觀(guān)看待ChatGPT給如今的經(jīng)濟(jì)社會(huì)所帶來(lái)的各種影響，我們?cè)撊绾闻c新興的人工智能技術(shù)和諧相處。本書(shū)適合人工智能相關(guān)企業(yè)從業(yè)人員、網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管部門(mén)人員以及人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究人員參考閱讀。

·8.8萬(wàn)字

會(huì)員

AI源碼解讀：推薦系統(tǒng)案例（Python版）

本書(shū)以人工智能發(fā)展為時(shí)代背景，通過(guò)20個(gè)實(shí)際案例系統(tǒng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法，為工程技術(shù)人員提供較為詳細(xì)的實(shí)戰(zhàn)方案，以便深度學(xué)習(xí)。在編排方式上，全書(shū)側(cè)重介紹創(chuàng)新項(xiàng)目的過(guò)程，分別從整體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)流程、實(shí)現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練及模型應(yīng)用，并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)，快速掌握人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)方法，本書(shū)配套提供項(xiàng)目設(shè)計(jì)工程文檔、程序代碼、出現(xiàn)的問(wèn)題及解決方法，可供讀者舉一反三，二次開(kāi)發(fā)。本書(shū)將系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)以及運(yùn)行結(jié)果展示相結(jié)合，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，講解深入淺出、通俗易懂，不僅適合Python編程的愛(ài)好者，而且適合作為高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教材，還可作為智能應(yīng)用創(chuàng)新開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員的參考用書(shū)。

·4.2萬(wàn)字

會(huì)員

破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實(shí)現(xiàn)

本書(shū)旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來(lái)講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識(shí)、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過(guò)基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對(duì)深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識(shí)，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見(jiàn)問(wèn)題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。本書(shū)為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)從入門(mén)到進(jìn)階、從理論到實(shí)戰(zhàn)的跨越。全書(shū)共7章，前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)，深入詳解各類(lèi)主流模型及其變體；第4章介紹這三類(lèi)基礎(chǔ)模型的組合體，即概率生成模型；第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理兩大最常見(jiàn)領(lǐng)域的應(yīng)用；第7章講解生成式大語(yǔ)言模型的內(nèi)在原理并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)予以展望。本書(shū)系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類(lèi)比，以此降低學(xué)習(xí)難度，能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。本書(shū)適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)用書(shū)。

·13.4萬(wàn)字

會(huì)員

ABB工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用技術(shù)

本書(shū)以ABB工業(yè)機(jī)器人為研究對(duì)象，分認(rèn)識(shí)工業(yè)機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人基本操作、工業(yè)機(jī)器人現(xiàn)場(chǎng)編程和工業(yè)機(jī)器人日常維護(hù)四個(gè)模塊進(jìn)行介紹。通過(guò)詳細(xì)的圖解實(shí)例對(duì)ABB工業(yè)機(jī)器人的操作、編程、日常維護(hù)與保養(yǎng)等相關(guān)的方法與功能進(jìn)行講述，讓讀者了解工業(yè)機(jī)器人，并且能夠掌握獨(dú)立完成操作、編程、維護(hù)保養(yǎng)作業(yè)相關(guān)的具體操作方法。

·3.2萬(wàn)字

會(huì)員

AI幫你贏(yíng)：人人都能用的AI方法論

本書(shū)強(qiáng)調(diào)“把AI作為方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）這一核心理念，旨在引導(dǎo)讀者掌握與AI對(duì)話(huà)的關(guān)鍵技巧，并將AI融入工作和生活真正體驗(yàn)AI帶給人類(lèi)的高效與便捷。本書(shū)從技術(shù)的發(fā)展規(guī)律人手，探討了把AI作為方法的必然性和必要性，進(jìn)一步剖析了算法與哲學(xué)在內(nèi)在邏輯上的貫通性。此外，本書(shū)通過(guò)豐富多樣的案例展示了AI的強(qiáng)大魅力，通過(guò)一系列“召喚術(shù)”幫助讀者運(yùn)用AI創(chuàng)造性地完成各種各樣的任務(wù)，在這個(gè)過(guò)程中體驗(yàn)和掌握運(yùn)用AI的核心技巧。本書(shū)適合對(duì)AI有研究興趣、有使用需求、有產(chǎn)品研發(fā)需求或有投資意向的讀者閱讀。讀者可掃描文中的二維碼了解本書(shū)所介紹的與AI交互的秘訣。

·9.7萬(wàn)字

會(huì)員

從零開(kāi)始大模型開(kāi)發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理皇冠上的一顆明珠，也是當(dāng)前AI和NLP研究與產(chǎn)業(yè)中最重要的方向之一。本書(shū)使用PyTorch2.0作為學(xué)習(xí)大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細(xì)講解大模型的基本理論、算法、程序?qū)崿F(xiàn)、應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)以及微調(diào)技術(shù)，為讀者揭示大模型開(kāi)發(fā)技術(shù)。《從零開(kāi)始大模型開(kāi)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(xué)習(xí)環(huán)境搭建、從零開(kāi)始學(xué)習(xí)PyTorch2.0、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型展示、ResNet實(shí)戰(zhàn)、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)、自然語(yǔ)言處理的編碼器、預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語(yǔ)言處理的解碼器、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、只具有解碼器的GPT-2模型、實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練自己的ChatGPT、開(kāi)源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級(jí)定制化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)、對(duì)ChatGLM進(jìn)行高級(jí)微調(diào)。《從零開(kāi)始大模型開(kāi)發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、大模型開(kāi)發(fā)初學(xué)者、大模型開(kāi)發(fā)人員學(xué)習(xí)，也適合高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等專(zhuān)業(yè)的師生作為教學(xué)參考書(shū)。

·12.8萬(wàn)字

會(huì)員

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：模型構(gòu)建與應(yīng)用

本書(shū)主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來(lái)創(chuàng)建不同應(yīng)用場(chǎng)景的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該部分介紹TensorFlow、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導(dǎo)你了解如何將模型置于A(yíng)ndroid和iOS上的用戶(hù)手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過(guò)云提供服務(wù)的場(chǎng)景。

·12.4萬(wàn)字

會(huì)員

OpenCV 4機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理與編程實(shí)戰(zhàn)

本書(shū)主要面向OpenCV領(lǐng)域的研究與開(kāi)發(fā)人員，采用原理結(jié)合實(shí)戰(zhàn)的方式，介紹OpenCV4的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模塊與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的核心算法原理與C++編程實(shí)戰(zhàn)。全書(shū)共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎(chǔ)知識(shí)、基本圖像操作和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、Boosting算法和支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法與編程實(shí)戰(zhàn)；第9~10章，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與編程實(shí)戰(zhàn)，并提供了不同深度學(xué)習(xí)模型的部署示例代碼。

·10.3萬(wàn)字

會(huì)員

ChatGPT原理與應(yīng)用開(kāi)發(fā)

隨著ChatGPT的出現(xiàn)，大語(yǔ)言模型的能力得到了業(yè)內(nèi)外的認(rèn)可，新的商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，舊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)都將重構(gòu)。本書(shū)主要介紹基于ChatGPT開(kāi)發(fā)算法相關(guān)的應(yīng)用或服務(wù)，側(cè)重于介紹與自然語(yǔ)言處理相關(guān)的常見(jiàn)任務(wù)和應(yīng)用，以及如何使用類(lèi)似ChatGPT的大語(yǔ)言模型服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)以前只有算法工程師才能完成的工作。全書(shū)共8章內(nèi)容，第1章介紹與ChatGPT相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，第2～5章分別介紹相似匹配、句詞分類(lèi)、文本生成和復(fù)雜推理方面的任務(wù)，第6～8章分別介紹ChatGPT的工程實(shí)踐、局限與不足，以及商業(yè)應(yīng)用，以幫助讀者更好地構(gòu)建自己的應(yīng)用。本書(shū)以實(shí)踐為主，尤其注重任務(wù)的講解和設(shè)計(jì)，但同時(shí)也對(duì)自然語(yǔ)言處理相關(guān)算法的基本原理和基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行科普性介紹，適合所有對(duì)大語(yǔ)言模型感興趣的開(kāi)發(fā)者閱讀。

·10.1萬(wàn)字

會(huì)員

基于NI Multisim 11的PLD/PIC/PLC的仿真設(shè)計(jì)

本書(shū)主要講解最新的EDA設(shè)計(jì)軟件NIMultisim11在PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機(jī)、PLC可編程控制器設(shè)計(jì)中的應(yīng)用，包括PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機(jī)、PLC可編程控制器分別介紹、如何使用仿真平臺(tái)、具體仿真步驟及過(guò)程、匯編及C語(yǔ)言的要點(diǎn)、基本的編程方法、圖形化設(shè)計(jì)的使用、VHDL代碼的自動(dòng)生成方法、梯形圖的設(shè)計(jì)過(guò)程、各種接口電路的使用等內(nèi)容，并給出了大量的仿真實(shí)例。

·11.9萬(wàn)字

如何創(chuàng)造可信的AI

關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠(yuǎn)比想象的要復(fù)雜得多，超級(jí)智能的時(shí)代還遠(yuǎn)沒(méi)有到來(lái)。創(chuàng)造真正可信的AI需要賦予機(jī)器常識(shí)和深度理解，而不是簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。本書(shū)勾勒了未來(lái)人工智能發(fā)展的最佳路線(xiàn)圖，對(duì)當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進(jìn)行了清晰且客觀(guān)的評(píng)估。作者蓋瑞·馬庫(kù)斯是人工智能領(lǐng)域的專(zhuān)家，同時(shí)還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，在計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當(dāng)深厚的學(xué)術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學(xué)術(shù)界的主流觀(guān)點(diǎn)。當(dāng)整個(gè)人工智能學(xué)術(shù)界都在過(guò)分樂(lè)觀(guān)地高歌猛進(jìn)時(shí)，他不斷撰文和發(fā)表演講來(lái)指出以深度學(xué)習(xí)為代表的當(dāng)下AI的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書(shū)正是馬庫(kù)斯對(duì)他關(guān)于人工智能觀(guān)點(diǎn)的最佳總結(jié)。蓋瑞·馬庫(kù)斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學(xué)習(xí)算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當(dāng)下AI技術(shù)發(fā)展的桎梏，對(duì)當(dāng)前AI的場(chǎng)景應(yīng)用和研究范式中的問(wèn)題進(jìn)行了分析，他指出AI真正的問(wèn)題在于信任，常識(shí)才是深度理解的關(guān)鍵。最終從認(rèn)知科學(xué)中提煉出了11條對(duì)人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標(biāo)，給出了未來(lái)AI技術(shù)的一種發(fā)展方向。

·15.1萬(wàn)字

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AIGC提示詞美學(xué)定義

本書(shū)是關(guān)于A(yíng)IGC（生成式人工智能）技術(shù)與作品美學(xué)定義方向的探索指南，旨在從美學(xué)定義的視角，為創(chuàng)作者提供審美要素、風(fēng)格要素與應(yīng)用方向要素的系統(tǒng)指導(dǎo)。在A(yíng)IGC技術(shù)迅速發(fā)展的今天，本書(shū)強(qiáng)調(diào)技術(shù)僅是工具，真正的創(chuàng)新源于對(duì)美學(xué)的深刻理解和高水準(zhǔn)的創(chuàng)意思考，我們旨在培養(yǎng)讀者形成優(yōu)秀的美學(xué)定義能力，以指導(dǎo)AI生成更高水平、更具深度的優(yōu)質(zhì)作品。本書(shū)共8章，第一章簡(jiǎn)要介紹了AIGC的定義和發(fā)展歷程等內(nèi)容，第二章至第八章分別從光、材質(zhì)、藝術(shù)流派、插畫(huà)、游戲、女性美、流行趨勢(shì)這幾方面，向讀者系統(tǒng)展示了在使用AIGC技術(shù)生成畫(huà)面時(shí)，如何進(jìn)行審美要素定義、風(fēng)格要素定義和應(yīng)用方向要素定義。本書(shū)適合所有對(duì)AIGC藝術(shù)創(chuàng)作感興趣的設(shè)計(jì)師、藝術(shù)家和創(chuàng)意工作者閱讀。無(wú)論是希望提升個(gè)人創(chuàng)作的深度和廣度，還是渴望在A(yíng)IGC時(shí)代保持創(chuàng)新力和競(jìng)爭(zhēng)力的專(zhuān)業(yè)人士，都能從中獲得寶貴知識(shí)。本書(shū)能助益讀者激發(fā)創(chuàng)作靈感，走出作品同質(zhì)化的陷阱，為其在廣闊的藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)出多樣的高質(zhì)量作品指明方向。

·3.2萬(wàn)字

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機(jī)器學(xué)習(xí)：Python實(shí)踐

本書(shū)系統(tǒng)地講解了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識(shí)，以及在實(shí)際項(xiàng)目中使用機(jī)器學(xué)習(xí)的基本步驟和方法；詳細(xì)地介紹了在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析時(shí)怎樣選擇合適的算法，以及建立模型并優(yōu)化等方法，通過(guò)不同的例子展示了機(jī)器學(xué)習(xí)在具體項(xiàng)目中的應(yīng)用和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，是一本非常好的機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)和實(shí)踐的書(shū)籍。不同于很多講解機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)籍，本書(shū)以實(shí)踐為導(dǎo)向，使用scikit-learn作為編程框架，強(qiáng)調(diào)簡(jiǎn)單、快速地建立模型，解決實(shí)際項(xiàng)目問(wèn)題。讀者通過(guò)對(duì)本書(shū)的學(xué)習(xí)，可以迅速上手實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問(wèn)題。

·6.4萬(wàn)字

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傳播的進(jìn)化：人工智能將如何重塑人類(lèi)的交流

人工智能作為一個(gè)嶄新的交流對(duì)象正在逐漸進(jìn)入人類(lèi)的日常生活。伴隨著人工智能的崛起，隨之而來(lái)的是對(duì)傳播模型的革新。人工智能的獨(dú)特性所帶來(lái)的對(duì)人際交流默認(rèn)假設(shè)的沖擊很有可能會(huì)引發(fā)對(duì)交流觀(guān)點(diǎn)的顛覆。人—人工智能交流對(duì)時(shí)間維度的改變，對(duì)交流對(duì)象可控性的放大，以及對(duì)信息的無(wú)意識(shí)無(wú)批判等，這些都會(huì)如同大壩上打開(kāi)的細(xì)微小孔，最終引來(lái)整個(gè)大壩的決堤，進(jìn)而如河流改道一樣，將人類(lèi)的交流引上不同的道路。幾千年來(lái)，人類(lèi)傳播的歷史一直在提供語(yǔ)言失敗的證據(jù)；通過(guò)語(yǔ)言，我們很難實(shí)現(xiàn)思想的無(wú)障礙交流。在這次人工智能革命中，我們能否跨越語(yǔ)言的局限，直達(dá)交流的最終目標(biāo)——有效的思想交換？本書(shū)將對(duì)這一問(wèn)題展開(kāi)全面深入的討論。本書(shū)首先從媒體技術(shù)發(fā)展的角度探討人工智能這個(gè)正在崛起的交流對(duì)象所代表的趨勢(shì)。繼而第二章從使用的角度，逐一討論人機(jī)傳播的交流模式、倫理、一致性、人性、人格、擬人化等方面的特點(diǎn)，以及這一交流區(qū)別于人際傳播之處。第三章將討論人—人工智能交流的效應(yīng)，包括陪伴效應(yīng)、自我映射效應(yīng)等。第四章將在上述討論的基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)作出展望。

·8.7萬(wàn)字

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寫(xiě)好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用

《寫(xiě)好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》創(chuàng)新性地將學(xué)術(shù)寫(xiě)作的思維模型與AI輔助工具相結(jié)合，為讀者提供了一套全新且實(shí)用的學(xué)術(shù)寫(xiě)作方法，旨在助力讀者提高學(xué)術(shù)寫(xiě)作的質(zhì)量和水平。《寫(xiě)好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》共9章，每章都聚焦一個(gè)特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結(jié)構(gòu)模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問(wèn)題模型、細(xì)化研究維度的思維羅盤(pán)模型、推導(dǎo)文獻(xiàn)綜述“GAP”的破界創(chuàng)新模型、匹配研究理論的勾連信號(hào)模型、適配研究方法的畫(huà)布模型、非共識(shí)研究觀(guān)點(diǎn)模型和深入解決問(wèn)題的U型思維模型。對(duì)于每個(gè)模型，書(shū)中都有詳細(xì)的背景介紹、拆解步驟、應(yīng)用方法和案例分析，確保讀者能夠全方位地理解并實(shí)際應(yīng)用這些模型，從而真正掌握學(xué)術(shù)寫(xiě)作的思維精髓和實(shí)踐要訣。《寫(xiě)好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》適合學(xué)術(shù)研究人員、研究生、博士生等需要撰寫(xiě)學(xué)術(shù)論文的人閱讀，也適合對(duì)學(xué)術(shù)研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

·13.8萬(wàn)字

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人工智能

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