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你是否發(fā)現(xiàn)，購物、短視頻、資訊等平臺背后的智能推薦算法，不斷分析著你的購物偏好和瀏覽習慣；價格算法時刻計算調整著你能購買到的商品價位；導航算法、網(wǎng)約車平臺算法和無人駕駛汽車算法等等，時刻影響著我們的出行……無論是否愿意，我們的生活已被算法包圍。為了幫助大家全面認知我們當前所身處的世界，消弭技術發(fā)展過快帶來的困擾與隱憂，《人人都離不開的算法——圖解算法應用》一方面從人工智能算法的五大核心應用領域—公共、商業(yè)、醫(yī)療、工業(yè)、金融的典型場景出發(fā)，以通俗化、故事化和漫畫化的具體事例，深入解讀算法是如何在各行各業(yè)具體發(fā)揮作用和對日常生活的影響；另一方面，將從算法的責任監(jiān)管和立法治理等角度，闡述算法開發(fā)與應用者們應該如何守好倫理底線，讓科技向善而行。《人人都離不開的算法——圖解算法應用》脈絡清晰，圖文并茂，無論你是工作中會接觸到算法應用的從業(yè)人員，還是對算法應用感到好奇的小白，本書都有助于你打開視野，看到算法在實際應用中的波瀾壯闊。

·5.4萬字

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計算機視覺應用與實戰(zhàn)

本書圍繞計算機視覺在農業(yè)、醫(yī)學、工業(yè)等領域的案例，深入淺出地講解計算機視覺核心的模型與關鍵技術。本書中所有案例的代碼均能在達內時代科技集團自主研發(fā)的AIX-EBoard人工智能實驗平臺上部署與實施，實現(xiàn)了教學場景化、學習趣味化。本書分為三個部分，循序漸進地介紹計算機視覺相關技術的理論基礎和各案例的實踐步驟。第1部分基于OpenCV介紹傳統(tǒng)視覺應用的基礎算法，同時實現(xiàn)輪廓提取、全景圖像拼接等案例的實踐；在傳統(tǒng)視覺應用的基礎上，第2部分講解基于機器學習和深度學習的視覺應用，結合不同行業(yè)的案例對圖像進行分析處理，如水果識別、病蟲害識別、相似圖像搜索、眼底血管圖像分割等。第3部分聚焦市場關注度較高的一些新興視覺應用的原理及實現(xiàn)，如從二維圖像到三維空間的重建、計算機視覺在移動設備中的應用、實時圖像和視頻的風格遷移等。本書適合人工智能相關專業(yè)的本科生、專科生及計算機初學者閱讀，既可以作為應用型本科院校和高等職業(yè)院校人工智能專業(yè)的教材，也可以作為相關領域從業(yè)者的學習和參考用書。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，深入理解和掌握相關原理與方法，提高解決實際問題的能力。

·8.3萬字

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人工智能創(chuàng)新啟示錄：賦能產(chǎn)業(yè)

本書聚焦人工智能對產(chǎn)業(yè)的賦能，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新熱潮進行概述，介紹人工智能在核心產(chǎn)業(yè)領域的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，并分析國內外發(fā)展戰(zhàn)略和政策。本書深入探討人工智能與機器人、交通、醫(yī)療等領域的融合發(fā)展，以及由此產(chǎn)生的智能機器人、智能駕駛、人工智能醫(yī)療等新業(yè)態(tài)，詳細闡釋人工智能提升生產(chǎn)效率，催生新產(chǎn)品、新場景、新需求，推動產(chǎn)業(yè)轉型升級和經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要作用。本書適合人工智能、互聯(lián)網(wǎng)和計算機行業(yè)的從業(yè)人員和研究人員（技術崗位和非技術崗位），以及創(chuàng)投相關人員閱讀參考。

·22.8萬字

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擁抱AIGC

本書先概述生成式人工智能所涉及的技術和工具，幫助你了解如何訓練模型以生成新數(shù)據(jù)；接著展示如何用ChatGPT提高營銷、科研和軟件開發(fā)等相關工作的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力；隨后介紹如何通過改進提示設計從與ChatGPT的交互中獲得好的效果，以及如何在企業(yè)級場景中使用OpenAI模型。通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關概念，以及如何通過有效的提示設計增加ChatGPT的價值，如何基于Python語言構建和部署生成式人工智能系統(tǒng)，如何利用AzureOpenAI服務實現(xiàn)企業(yè)級應用。本書適合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人閱讀，包括但不限于商務人士、數(shù)據(jù)科學家、軟件開發(fā)人員、營銷人員和科研人員。

·7萬字

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智能運維技術及應用

智能運維是面向產(chǎn)品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術、預測技術和智能技術的深度應用，裝備維修從原來的事后維修模式、定時維修模式逐步向基于狀態(tài)的維修模式轉變，而提高裝備狀態(tài)監(jiān)測和維修決策水平是實現(xiàn)這種轉變的關鍵。本書在基于狀態(tài)的維修模式及其技術體系基礎上，對基于狀態(tài)的維修所涉及的數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)監(jiān)測、趨勢預測、故障診斷、維修決策等關鍵技術進行闡述，為復雜裝備制造服務和智能運維提供技術參考。

·27.8萬字

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Python人工智能

本書系統(tǒng)地介紹了基于Python平臺的人工智能的原理及實現(xiàn)過程，全書共7章。第1章“從這里開始認識Python”，介紹人工智能及Python基礎知識；第2章“Python語法基礎”，通過生動有趣的實驗實例介紹Python編程語法知識；第3章“Python程序設計”，以實例為基礎，介紹Python的編程方法；第4章“數(shù)據(jù)結構”，通過范例介紹列表、元組、字典、集合、函數(shù)等數(shù)據(jù)結構的使用方法；第5章“數(shù)據(jù)庫及應用”，主要介紹Python數(shù)據(jù)庫應用及Web應用開發(fā)技術，通過實例講解Python數(shù)據(jù)庫應用；第6章“大數(shù)據(jù)應用”，基于實例，主要介紹網(wǎng)絡爬蟲、Excel數(shù)據(jù)爬取及分析處理等技術，了解數(shù)據(jù)挖掘分析處理等大數(shù)據(jù)應用技術的一般設計流程；第7章“人工智能”，以具體實例講解照片人臉識別、圖像識別、視頻人臉識別、聊天機器人、微信語音聊天機器人、圖文識別、語音識別及花朵識別等人工智能深度學習技術。本書圖文并茂，示例豐富，講解細致透徹，介紹深入淺出，章后練習精廣，具有很強的實用性和可操作性，適合初學或自學Python的學生，可作為中小學STEM教育或培訓機構的人工智能課程教材，也可作為大中專院校人工智能、軟件工程、計算機等專業(yè)以及相關課程的教材或參考書，還可以當作全國計算機二級（Python）考試的教材使用。

·7.8萬字

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機器意識：人工智能如何為機器人裝上大腦

科學是對宇宙運行的基本原理的研究，很大程度上基于實驗和觀察。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)實為主導的未來時，技術（特別是人工智能）將決定實驗和觀察的過程。因此，人工智能將成為引導我們走向科學的工具和準則。此外，人們相信，當接近技術奇點時，技術增長將打破歷史紀錄，對于我們自己掌握的生物智能來說，速度太快了。隨著人工領域處理能力的增強和信息的過剩，我們對科學是從邏輯中提取的信息和原理的統(tǒng)一體的定義，以及因果關系，將開始與人工智能緊密聯(lián)系在一起。

·23.8萬字

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知識系統(tǒng)與知識圖譜

本書主要介紹知識系統(tǒng)、知識服務、知識管理及知識工程的相關內容，共三個部分。第一部分主要介紹知識系統(tǒng)與知識服務，這部分從知識的定義出發(fā)，闡述知識服務的產(chǎn)生及與知識系統(tǒng)的關系，并詳細介紹了四種典型的知識系統(tǒng)，著重介紹其發(fā)展歷史、種類特征和體系框架等。第二部分主要介紹知識管理與知識工程，這部分內容圍繞知識管理展開，涵蓋知識管理的產(chǎn)生與發(fā)展、關鍵技術、系統(tǒng)類型及常用的知識管理平臺等。第三部分重點分析當前知識系統(tǒng)中的重點、難點和關鍵技術，并且詳細介紹作者科研團隊在知識鑒別、知識分析、知識導航、專家推薦及知識云等方面的最新研究成果。與此同時，本書還介紹作者科研團隊提出的創(chuàng)新算法在知識系統(tǒng)中的應用，并以原型系統(tǒng)的形式予以展示。

·13.8萬字

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Serverless架構下的AI應用開發(fā)：入門、實戰(zhàn)與性能優(yōu)化

這是一部指導讀者在Serverless架構下開發(fā)、部署和運維機器學習項目的實戰(zhàn)性著作。本書由阿里巴巴官方出品，來自阿里云和螞蟻集團的Serverless產(chǎn)品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構師、Serverless工具鏈技術負責人聯(lián)合撰寫，全方位地梳理和總結了阿里在Serverless架構下的機器學習實戰(zhàn)經(jīng)驗，得到了企業(yè)界和學術界的10余位專家的高度認可。具體內容上，本書主要包含如下幾個方面：（1）Serverless架構基礎詳細介紹了Serverless架構的概念、特點和應用場景，Serverless架構下的應用開發(fā)、部署的流程和方法，以及傳統(tǒng)的Web框架如何向Serverless架構遷移和部署，這些都是在Serverless架構下開發(fā)和部署應用必備的基礎知識。（2）機器學習算法和機器學習框架在Serverless架構下的應用詳細講解了支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等各種機器學習常用的算法和模型，以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構的結合，為讀者在Serverless架構下開發(fā)機器學習應用打下基礎。（3）Serverless架構下的機器學習項目實戰(zhàn)首先通過幾個實戰(zhàn)案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領域的高頻應用的Serverless化，為傳統(tǒng)的AI應用遷移和部署到Serverless架構給出指引；然后通過兩個綜合案例講解了機器學習應用在Serverless架構上從設計、開發(fā)、部署到運維的全流程。（4）Serverless應用性能優(yōu)化總結了Serverless架構下應用性能優(yōu)化的方法和經(jīng)驗，比如冷啟動的優(yōu)化方案、開發(fā)注意事項等。

·12萬字

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TensorFlow技術解析與實戰(zhàn)

TensorFlow是谷歌公司開發(fā)的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網(wǎng)絡實現(xiàn)等各個方面。全書分為基礎篇、實戰(zhàn)篇和提高篇三部分。本書深入淺出，理論聯(lián)系實際，實戰(zhàn)案例新穎，基于zui新的TensorFlow1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。

·11.8萬字

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自然語言處理應用與實戰(zhàn)

本書系統(tǒng)介紹了自然語言處理及深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領域的相關知識。全書共15章，分為4個部分。第1部分是自然語言處理基礎，首先介紹自然語言處理的相關概念和基本技能，然后介紹詞向量技術和實現(xiàn)方法，最后介紹關鍵詞提取技術。第2部分是自然語言處理核心技術，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram語言模型、PyTorch深度學習框架、FastText模型文本分類和基于深度學習的文本分類。第3部分是序列標注，介紹序列標注的具體應用，如HMM詞性標注和HMM命名實體識別等常見的自然語言處理應用場景。第4部分是預訓練模型，它在很大程度上促進了自然語言處理的發(fā)展，這部分內容關注預訓練模型的具體應用，如ALBERT的命名實體識別、Transformer的文本分類、BERT的文本相似度計算、ERNIE的情感分析等。本書適合對人工智能、機器學習、深度學習和自然語言處理感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型本科院校和高等職業(yè)院校人工智能相關專業(yè)的教材。

·6萬字

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工業(yè)4.0：智能制造與治理革命

創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力。建設創(chuàng)新型國家和實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略是積極應對全球新一輪科技革命的重大戰(zhàn)略選擇。毫無疑問，工業(yè)4.0是當下變革時代的創(chuàng)新形態(tài)和創(chuàng)新產(chǎn)品。從蒸汽時代、電氣時代、信息時代到智能時代，技術的發(fā)展推動了時代的變革、治理的革命和社會的進步。智能平臺、智能工廠、智能產(chǎn)品、智能服務的不斷涌現(xiàn)將推動智慧企業(yè)、智慧政府和智慧社會的形成。在工業(yè)4.0中國版——《中國制造2025》的護航下，實現(xiàn)中國由制造大國駛向制造強國的轉變指日可待。

·25.3萬字

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EV3機器人之快樂搭建

本書是北京市教委“高校支持北京市小學教育特色發(fā)展項目”（簡稱“高參小”）工作中，結合小學特色項目打造過程中的實際需要和低年級小學生的特點而編寫的機器人搭建類教材。書中內容從生活中的實例出發(fā)，以培養(yǎng)學生的科學素養(yǎng)和動手創(chuàng)新能力為目標，以實踐項目的形式，通過機器人實例和搭建配圖，闡述機器人結構原理、構建并進行一體化設計，講解初級機器人的機械結構搭建，引導學生去想象和思考，為學生將來構建出自己的機器人奠定基礎。本書可以作為小學低年級的機器人教材，也可以作為小學機器人愛好者的啟蒙讀本，還可以作為家長指導孩子搭建機器人的參考用書。

·2.9萬字

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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(fā)布的AI工具，從文字處理、繪畫、PPT制作、數(shù)據(jù)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(jīng)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(chuàng)造力和競爭力。

·9.3萬字

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遷移學習導論

遷移學習作為機器學習和人工智能領域的重要方法，在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域都得到了廣泛的應用。本書的編寫目的是幫助遷移學習及機器學習相關領域的初學者快速入門。全書主要分為背景與概念、方法與技術、擴展與探索及應用與展望四大部分。在這四大部分中，我們詳盡介紹了遷移學習的背景、概念、方法和應用。除此之外，本書還配有相關的代碼、數(shù)據(jù)和論文資料，最大限度地降低初學者的學習和使用門檻。本書適合對遷移學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。

·14.5萬字

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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(huán)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(zhàn)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(zhàn)，在真實中文數(shù)據(jù)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(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預處理相關內容，重點關注TorchText針對數(shù)據(jù)預處理與構建數(shù)據(jù)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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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，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)新的核心驅動力，以及由具體產(chǎn)品特性引發(fā)的技術變革。全書內容分為5部分。第一部分從宏觀視角探討推薦產(chǎn)品從0到1進行創(chuàng)新的產(chǎn)品思路和技術思路；第二部分介紹革新傳統(tǒng)紙質媒介的新聞推薦和資訊推薦，包括關鍵算法設計和產(chǎn)品設計；第三部分介紹構建線上社交網(wǎng)絡的社交和社區(qū)推薦，以及如何通過協(xié)同過濾算法模擬社交網(wǎng)絡；第四部分從產(chǎn)品、生態(tài)和算法設計的角度，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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神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習：基于TensorFlow框架和Python技術實現(xiàn)

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習因人工智能的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡基本應用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現(xiàn)；最后介紹兩種熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的理論與實現(xiàn)。本書內容由淺入深，循序漸進，實踐性強，包含豐富的仿真實例。

·4.7萬字

會員

人工智能在商業(yè)銀行的應用與實踐

進入了以數(shù)字化、信息化為主的工業(yè)3.0時代，人工智能取得了飛速發(fā)展并正引領著社會高速發(fā)展，邁向以智能化著稱的4.0時代。隨著商業(yè)銀行的全球化發(fā)展、信息科技的深度應用，商業(yè)銀行和人工智能已經(jīng)呈現(xiàn)出了互相促進的態(tài)勢。但不容忽視的是，在智能化轉型的過程中，人工智能所引發(fā)的風險也必須引起重視，如何規(guī)避可能產(chǎn)生的風險，提出有效的解決方案，使所有相關流程合法合規(guī)，也是商業(yè)銀行在社會發(fā)展中所應當承擔的責任。本書核心部分詳細介紹了人工智能技術在商業(yè)銀行的應用實踐，有利于具體指導商業(yè)銀行中人工智能體系的建設，填補國內相關經(jīng)驗分享的空白。

·11.5萬字

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中國人工智能創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈技術專利發(fā)展研究

本書延循創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈這一主線，對我國人工智能專利進行了體系化研究。上篇聚焦AI創(chuàng)新鏈，分別從AI基礎通用技術、關鍵技術、支撐技術描繪我國AI技術創(chuàng)新全貌，并構建高價值專利評估體系，深層次地解析AI創(chuàng)新的趨勢動能；下篇聚焦AI產(chǎn)業(yè)鏈，圍繞智慧城市、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧金融、智慧工業(yè)、智慧教育、智慧農業(yè)七大應用場景進行了重點研究，對元宇宙和數(shù)字人兩項新興領域進行了專利分析，采用定性與定量相結合的方法對我國人工智能產(chǎn)業(yè)應用進行了展現(xiàn)；最后，圍繞創(chuàng)新鏈產(chǎn)業(yè)鏈融合，從專利視角進行了總結和展望。

·8.8萬字

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人人都離不開的算法：圖解算法應用