玩扑克牌最好记牌方法

本書較全面地敘述了智能控制的基本理論、方法和應用。全書共分17章，主要內容為模糊控制的基本原理和應用、神經網絡控制的基本原理和應用、智能優化算法及其應用。本書系統性強，突出理論聯系實際，敘述深入淺出，適合于初學者學習。書中給出了一些智能算法的仿真實例和MATLAB仿真程序，并配有一定數量的習題和上機操作題，可作為高等院校工業自動化、計算機應用、電子工程等專業的高年級本科生和碩士研究生的教材，也適合從事工業自動化領域的工程技術人員閱讀和參考。

·9.6萬字

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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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大模型實戰：微調、優化與私有化部署

本書深入淺出地介紹了現代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技術，從對話機器人的發展歷程和人工智能的理念出發，詳細闡述了大模型私有化部署過程，深入剖析了Transformer架構，旨在幫助讀者領悟大模型的核心原理和技術細節。本書的講解風格獨樹一幟，將深奧的技術術語轉化為簡潔明了的語言，案例敘述既嚴謹又充滿趣味，讓讀者在輕松愉快的閱讀體驗中自然而然地吸收和理解AI知識。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識轉化為手頭的實際技能。本書不僅理論知識豐富，實戰案例更能幫助讀者在專業領域內高效地應用AI技術。

·15.8萬字

人工智能重塑世界（第2版）

人工智能是引領未來的新興戰略性技術，可以在推動新一輪科技革命和產業變革的過程中產生深刻影響。本書深度解讀了人工智能的概念、技術架構，以及生成式人工智能的邏輯與應用；全面解析了人工智能在醫療、生活、金融、教育、媒體、安防、汽車、工業制造等行業的融合應用與發展；同時深入剖析了人工智能的創業前景，以及人工智能時代的教育和自我成長的方式。全書內容通俗易懂，旨在使讀者了解人工智能的本質、核心技術、應用情況等相關知識，為更好地迎接并把握智能時代做好準備。本書既適合對人工智能感興趣、想全面了解人工智能的人士閱讀，也可以作為各大院校相關專業課程的參考用書。

·17.6萬字

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人工智能數據處理

本書是大數據處理的基礎教材。從介紹基礎的大數據采集開始，關注數據的采集、數據預處理、數據的可視化、數據的標注，以及大數據的相關應用等大數據的處理知識。其中，既包括文本或數值相關數據的處理，也包括對圖片這樣的非結構化數據的梳理。知識內容涵蓋面較為廣泛。本書以項目制的方式編寫，淺顯易懂，可以讓沒有相關經驗的讀者，比如高職高專的人工智能相關專業的學生，在短時間內了解人工智能數據處理相關知識，并在各自的領域提高工作效率和產出。

·5.8萬字

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ChatGPT大模型：技術場景與商業應用

ChatGPT作為人工智能領域的一大進步，引起了熱議，其強大功能的背后離不開大模型的支持。大模型指的是參數規模超過千萬的機器學習模型，主要應用于語音識別、計算機視覺等領域。本書聚焦大模型，對大模型的技術場景和商業應用展開詳細敘述。本書主要從典型應用ChatGPT入手，探尋其背后支撐大模型的魅力。首先，本書對大模型的基礎概念、產業格局、帶來的新型商業模式進行講解，展現了大模型的發展現狀和商業化潛力。其次，本書從數據服務、智能搜索、辦公工具、對話式AI、休閑娛樂、生產制造、智慧營銷、智慧城市等方面講述了大模型的諸多應用場景，并闡述了大模型在這些領域的應用現狀、應用潛力、企業探索實踐等。

·13.2萬字

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小創客學AI

本書通過講述卡通人物小智穿越時空來到2049年，度過了一段奇妙而有趣經歷的方式，將晦澀難懂的人工智能知識通俗化和趣味化，使學生能夠學習到人工智能相關知識，如神經網絡、機器學習；并結合生活化場景讓學生更容易理解人臉識別、語音識別、文字識別等人工智能應用。在每節課的“AI課堂”活動中，制作圖形化編程軟件，通過讓學生動手實踐編寫與課程相關的程序，培養學生的動手能力和計算思維。本書將人工智能知識與日常生活場景相結合，使人工智能知識融入青少年能夠看得見、摸得著、聽得懂的生活場景，是一本符合中小學生學習認知能力的人工智能知識科普讀物。

·4.6萬字

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基于機器學習的聲發射信號處理算法研究

本書共5章，介紹了聲發射信號處理方法、研究現狀，結合人工智能發展探討了機器學習在聲發射信號消噪和識別中的應用，研究了K-means聚類算法與小波分析對聲發射信號進行去噪的方法，以及小波分析提取聲發射信號特征的方法，并利用人工神經網絡對聲發射信號特征進行分類識別以確定聲發射信號的類型。本書介紹了部分人工智能前沿動態，適合聲發射信號處理、人工智能方向的研究人員閱讀，也可作為相關專業研究生的參考資料。

·2.3萬字

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寫好論文：思維模型與AI輔助應用

《寫好論文：思維模型與AI輔助應用》創新性地將學術寫作的思維模型與AI輔助工具相結合，為讀者提供了一套全新且實用的學術寫作方法，旨在助力讀者提高學術寫作的質量和水平。《寫好論文：思維模型與AI輔助應用》共9章，每章都聚焦一個特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結構模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問題模型、細化研究維度的思維羅盤模型、推導文獻綜述“GAP”的破界創新模型、匹配研究理論的勾連信號模型、適配研究方法的畫布模型、非共識研究觀點模型和深入解決問題的U型思維模型。對于每個模型，書中都有詳細的背景介紹、拆解步驟、應用方法和案例分析，確保讀者能夠全方位地理解并實際應用這些模型，從而真正掌握學術寫作的思維精髓和實踐要訣。《寫好論文：思維模型與AI輔助應用》適合學術研究人員、研究生、博士生等需要撰寫學術論文的人閱讀，也適合對學術研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

·13.8萬字

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Python3智能數據分析快速入門

本書作者從實踐出發，總結了智能數據分析常用的方法，深入淺出地介紹了智能數據分析編程過程中的相關知識。書中涵蓋Python環境搭建、Python基礎語法、控制語句、函數、面向對象編程、數值計算、數據處理、繪圖、模型構建等內容，還配套提供了程序代碼及數據。此外，每章的最后均提供課后習題，幫助讀者快速掌握Python的使用方法。

·11.5萬字

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深度學習應用與實戰

本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環神經網絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具體應用，多元時間序列神經網絡、注意力機制和Transformer的基本結構和具體應用。第4部分介紹了生成對抗網絡及其應用，主要包括生成對抗網絡的基本概念及其模型的結構和訓練過程，使用檢測模型、識別模型對車牌進行檢測與識別。本書適合對人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習等感興趣的讀者閱讀，也適合作為本科院校和高等職業院校人工智能相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握與深度學習相關的原理及方法，并能提高其解決實際問題的能力。

·7.7萬字

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深入理解XGBoost：高效機器學習算法與進階

本書主要介紹：XGBoost相關的機器學習基礎算法；XGBoost安裝編譯與簡單使用；XGBoost的實現原理與理論證明；XGBoost基于CPU多線程的實現以及分布式訓練方法；剖析XGBoost源碼，從代碼層面洞徹XGBoost的實現原理，以及XGBoost的應用與調優，通過典型示例為讀者提供使用參考，掌握實戰技能。通過閱讀本書，不僅能使讀者理解XGBoost的原理，將XGBoost應用到業務場景中，更能從源碼的角度深入學習XGBoost的并行化和分布式實現等優化技術，以更短的時間訓練出高準確度的模型，使XGBoost成為學習和工作中的一把利劍。

·16.2萬字

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人工智能簡明知識讀本

人工智能技術正在徹底改變人類的認知，重建人機相互協作的關系。史無前例的自動駕駛正在重構我們頭腦中的出行地圖和人類生活圖景，今天的人工智能技術也正在翻譯、寫作、繪畫等人文和藝術領域進行大膽的嘗試。我們真的知道什么是人工智能嗎?

·9.4萬字

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會話式AI：自然語言處理與人機交互

本書從邏輯上看分為三大部分。第一部分（第1～2章）介紹語言理解的基礎概念與環境搭建。其中，第1章介紹人機交互的演變歷史及技術變革。第2章介紹前置技術，重點涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語言處理學習庫的使用方法。第二部分（第3～8章）介紹自然語言處理和人機交互相關的核心技術。本書強調理論與實戰并行，在介紹相關核心技術的同時，每章針對相應核心算法展開實戰，在真實中文數據集下驗證算法性能，讓讀者從更深層面了解相關算法。第3章主要介紹中文分詞技術，包含分詞概念、分類體系、常見分詞算法，并針對HMM算法進行實戰。第4章主要介紹數據預處理相關內容，重點關注TorchText針對數據預處理與構建數據集的使用。詞向量（第5章）、序列標注（第6章）、文本分類（第7章）、文本生成（第8章）作為4種核心技術將分別單獨介紹。第三部分（第9～12章）通過講解人機交互中4個不同類型的高階技術，幫助讀者了解人機交互中的深層技術。其中包括對話生成（第9章）、知識圖譜問答（第10章）、自然語言推理（第11章）和實體語義理解（第12章）。

·13.4萬字

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AI辦公高手速成：工具與提效技巧大全

這是一套可以幫助所有職場人士通過使用AI工具，快速成為辦公高手的實用教程。本書以超簡單的方式詳細介紹了18款主流AI工具從入門到進階的使用方法，即便是零基礎人士也能通過本書輕松實現效率倍增。書中包含覆蓋10個典型辦公場景、50多個具體崗位的125個實戰案例，每個案例都配有詳細的操作步驟和精美的圖示。為了提高讀者的學習效率，降低學習成本，本書還附贈了150分鐘同步教學視頻、170多個素材與效果文件。28款AI工具（附錄中10款）：百度文庫、騰訊文檔、訊飛智文、Kimi、通義、橙篇、文心一格、豆包、ProcessOn、即夢AI、可靈AI、剪映、天工AI、文心一言、訊飛星火、秘塔AI搜索、ChatGPT、智譜清言等。10個AI辦公場景：文檔處理、表格處理、PPT制作、文案生成、圖像生成、視頻生成、人事管理、編程輔助、營銷策劃、職場提效。50多個具體崗位：人力資源、行政、財務、市場營銷、文案策劃、活動策劃、文學創作、科研輔助、廣告設計、文檔校對與編輯、新聞報道撰寫、影評創作、旅游規劃與攻略制定、代碼編寫、雜志與海報設計、動畫設計等。

·9.4萬字

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AIGC基礎與應用

本書深入淺出地講解AIGC基礎知識與實際應用。全書共8章，包括認識AIGC、AIGC的使用方式、AIGC助力高效辦公、AIGC助力學習成長、AIGC豐富生活、AIGC造就繪畫大師、AIGC成就編程小能手、AIGC的發展與展望。本書結合案例講解，將理論與實踐相結合、實用性強，可幫助學生及時鞏固知識，提升操作能力。全書內容豐富、圖文并茂、重點突出、通俗易懂，可作為本科院校和職業院校相關專業的教材，也可作為信息技術領域的專業技術人才的參考書。

·12.8萬字

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ChatGPT：AIGC時代商業應用賦能

2023年以來，OpenAI相繼發布了聊天機器人模型ChatGPT、新一代多模態大模型GPT-4等產品，以強大的能力俘獲了大量用戶，顛覆了用戶對于AI的認知。本書以ChatGPT為中心，對ChatGPT的相關知識進行詳細的講解。本書共12章，前5章從ChatGPT概述、技術底座、內容變革、產業格局、商業展望5個方面對ChatGPT進行了解讀，幫助用戶全面了解ChatGPT，對其形成完整的認知。第6～12章從傳媒、教育、娛樂、電商、金融、制造和醫療7個方面講解了ChatGPT的應用，展現了ChatGPT的商業價值。本書在講述ChatGPT理論知識的同時，還結合許多相關案例，內容翔實，引人深思。本書面向的讀者對象為對ChatGPT感興趣的人士、AI研究者、AIGC領域從業者、科技企業管理者等，能夠為讀者提供全新見解。

·12.8萬字

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人工智能核心：神經網絡（青少科普版）

本書主要講解了圖像和文本在計算機中的表達和計算方法、神經網絡的基本原理，并以圈叉棋為例講解了計算機在圖像分類問題上挑戰人類的卷積神經網絡技術，以單詞拼寫為例講解了處理文本和語音的循環神經網絡技術。讀者只需要具備基礎的加減乘除計算能力，就可以不借助計算機而掌握書中的所有技術和原理，并嘗試實現書中的所有實例。可以說，這本書的真正目的是實現作者的期望：人人都會人工智能！

·3.4萬字

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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習算法基本原理并能駕馭人工智能各種應用。《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習模型建模的全部流程，各類常用的機器學習算法原理，深度學習和強化學習原理，機器學習涉及的優化論原理，以及機器學習和自然語言處理技術。后面6章為實戰篇，我們重點討論信用卡場景中的客戶細分，保險行業中的生活事件時間序列預測，電商交易中欺詐客戶預測，信用卡和金融貸款場景中的風控預測，房價估值和預測，以及股市短期回報率預測等多個實際應用場景。《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，特別適合在各個行業工作的數據科學從業者，在校學習的人工智能和數據科學專業學生，科技公司的管理者和決策者，以及人工智能的初學者和愛好者。

·15.9萬字

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聯邦學習實戰

數據孤島和隱私保護已經成為制約人工智能發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在數據不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智能領域備受關注的熱點。本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。全書由五部分共19章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python和FATE進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python代碼實現，部分案例采用FATE實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。