澳门网络游戏平台下载

本書旨在幫助讀者掌握數據分析的專業技能，并詳細講解大模型（如DeepSeek、ChatGPT）在數據分析中的應用。全書分9章，內容從基礎的指標體系建設、數據獲取、數據處理，逐步深入常用的數據分析方法、商業分析方法、統計學模型、A/B實驗、數據分析報告等，并特別強調大模型在數據分析中的應用。本書不僅系統地講解數據分析的專業知識，還從提出關鍵問題、培養結構化思維等多方面入手，全方位激發讀者的創造力，幫助讀者提升數據思維能力，構建完善的數據分析知識體系。此外，本書也是實用的職場寶典，不僅詳細介紹數據分析不同崗位的職責，幫助讀者根據自身興趣和能力選擇合適的職業發展方向，而且提供應對筆試和面試的策略，幫助讀者在職場競爭中脫穎而出。本書使用生動的對話體形式寫作，融入大量真實工作場景案例，注重實際操作與應用，讓讀者仿佛置身于實際的工作場景中，適合數據分析初學者、高等學校相關專業的學生、職場中需要使用數據分析來支持決策的各類專業人士閱讀。

·25.2萬字

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AI芯片：科技探索與AGI愿景

本書旨在從創新的角度探討AI芯片的現狀和未來，共分9章。第1章為概論，介紹大模型浪潮下，AI芯片的需求與挑戰。第2章、第3章分別介紹實現深度學習AI芯片的創新方法與架構，以及一些新興的算法和思路。第4章全面介紹半導體芯片產業的前沿技術，包括新型晶體管、集成芯片、分子器與分子憶阻器，以及打印類腦芯片等。第5章~第8章分別探討用化學或生物方法實現AI、AI在科學發現中的創新應用、實現神經形態計算與類腦芯片的創新方法，以及具身智能芯片。第9章展望未來的AGI芯片，并探討相關的發展和倫理話題。本書可供AI和芯片領域的研究人員，工程技術人員，科技、產業決策和管理人員，以及創投從業者參考，也可供AI、集成電路、計算機等相關專業的本科生、研究生和教學工作者，以及所有對AI芯片感興趣的讀者閱讀。

·30.8萬字

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邊緣人工智能

本書以實用、易于理解的方式介紹了新興的、迅速發展的邊緣人工智能領域。本書涵蓋廣泛的主題，從核心概念到最新的硬件和軟件工具，內容充滿了可操作的建議，并包含多個端到端示例。本書可分為兩部分：第一部分介紹和討論關鍵概念，幫助你了解整個領域的情況，并帶你了解有助于設計和實現應用程序的實際過程；第二部分通過三個完整的用例來演示如何運用所學知識解決科學、工業和消費者項目中的實際問題。本書旨在為那些將推動這場革命的工程師、科學家、產品經理和決策者提供指導。它是針對整個領域的高層次指南，提供了一個工作流程和框架，用于利用邊緣人工智能解決現實世界的問題。

·26萬字

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人工智能通識

本書分為“漲知識”與“開眼界”兩大板塊。在前五章構成的“漲知識”板塊中，介紹了人工智能的概念、發展歷程，以及知識推理和問題求解方法，并介紹了三種典型的人工智能技術。在后五章組成的“開眼界”板塊中，通過對典型應用的介紹，展示了人工智能在視覺感知、具身智能、智慧醫療、智慧生活等方面的廣闊應用前景，并在最后一章探討了大模型、生成式人工智能、AIforScience等前沿技術熱點。

·34.1萬字

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DeepSeek與Manus實操指南（套裝共四冊）

《DeepSeek實操：職場效率倍增的秘籍》本書是一本專為企業管理者和辦公人員打造的實用指南，旨在幫助企業通過人工智能技術實現數字化轉型，提升運營效率與競爭力。結合豐富的企業AI解決方案設計與實施經驗，深入剖析了DeepSeek這一領先的人工智能模型在企業中的廣泛應用場景。《DeepSeek帶你玩兒轉AI新科技：青少圖解版》本書是一本專為青少年打造的AI啟蒙與成長指南。在這本書中，你將與小Q和他的AI伙伴DeepSeek一起，開啟一段充滿奇遇與智慧的冒險之旅。從初次接觸AI的神奇能力，到揭秘AI大腦的運作原理；從利用AI提升學習效率，到探索未來科技的無限可能，DeepSeek將陪伴你一步步成長為AI時代的先鋒少年。《DeepSeek實操指南：引爆AI時代個人效率核聚變》一本專為職場人士量身打造的AI工具使用指南，旨在幫助讀者通過DeepSeek這一強大的AI工具，全面提升工作效率，解鎖職場新技能。《Manus實用操作指南：從0到1打造超級智能體》一本為普通用戶設計的AIAgent使用手冊，旨在幫助讀者快速掌握AIAgent的核心功能，提升工作效率。本書從AIAgent的基本概念入手，詳細介紹了AIAgent的自主性、智能性和目標導向性，并通過豐富的實例展示了AIAgent在數據分析、自動化流程、決策支持等領域的強大能力。

·30.5萬字

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構建可靠的機器學習系統

本書融合作者構建、運維和擴展大型機器學習系統的經驗，通過豐富的示例，詳細講解如何運行高效、可靠的機器學習系統。本書首先概述機器學習相關概念和數據管理原則，涵蓋數據管理、機器學習模型、評估質量、特征、公平性、隱私等主題；然后介紹機器學習模型及其生命周期；最后講述如何將機器學習引入組織，以及引入后組織會發生什么等復雜問題。

·26.5萬字

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智能體設計指南：成為提示詞高手和AI Agent設計師

對于我們每個普通人而言，核心的AI能力不是寫作不是繪畫，也不是編碼，而是AIAgent設計！這是一本能幫助每個人輕松構建從提示詞編寫到AIAgent設計完整知識體系的實戰指南，由LangGPT社區的的創始人等幾位國內提示詞編寫和AIAgent設計領域的領軍人物撰寫，得到了硅基流動創始人袁進輝、潤米咨詢創始人劉潤、通往AGI之路創始人AJ等眾多行業專家的高度評價。設計AIAgent，提示詞是關鍵。本書首先詳細介紹了提示詞的原理、編寫提示詞常用的6種方法，以及被奉為圭臬的結構化提示詞方法論，旨在為讀者深入使用各類AI助手和設計AIAgent打下堅實基礎。然后系統講解了AIAgent的工作原理、主流平臺、設計模式、設計方法和流程，配有大量案例和最佳實踐。

·21.3萬字

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智能工程

全書共10章分別從構建非生物智能體、感知、描述、連接、記憶和理解、學習與交互、智能體運算模式與處理功能、資源和任務功能系統、生存、思維、控制與主體性、智能體生命周期等角度深入討論了智能體的方方面面，本書討論一個極為龐大、復雜，且沒有先例、沒有形成共識的智能體或機器智能系統的實現機理、過程、要點，沒有能、也做不到面面俱到，存在作者有意或無意忽略的環節。本書沒有在工程細節層面討論，只是在整體實現的主要環節的可實現性進行了框架性討論。

·21.8萬字

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生成式人工智能（基于PyTorch實現）

本書通過從零開始構建生成式人工智能模型來探討生成式人工智能的底層機制，并使用PyTorch對生成式人工智能模型進行編程的實踐指導，以期讓讀者在了解生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環神經網絡（RNN）、Transformer、擴散模型、大語言模型（LLM）和LangChain等技術原理之后，能構建可生成形狀、數字、圖像、文本和音樂的生成式人工智能模型。本書適合各種商業領域中的人工智能技術工程師和數據科學家在實踐生成式人工智能模型時隨手查閱，也適合生成式人工智能的初學者作為入門指南。

·22萬字

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法律人AI指南：大模型10倍提升工作效率的方法與技巧

本書系統地探討了人工智能對法律行業的深遠影響、法律人應該掌握的AI知識以及相關的法律AI工具。本書共14章，分為五部分。第一部分（第1章）介紹了大模型的基礎知識以及AI在法律領域的應用趨勢和場景，并深入探討了AI對法律行業帶來的影響等。第二部分（第2~6章）針對法律人的主要工作任務，包括類案檢索、案情分析、法律咨詢、法律文書寫作、合同審查等，詳細講解了應該如何使用AI來提升工作效率。第三部分（第7~8章）針對法律機構的主要工作任務，詳細闡述了AI如何幫助機構提升運營效率。第四部分（第9~11章）講述了法律大模型的架構設計、訓練和調優方法，并結合應用場景講解了法律行業如何用大模型技術解決具體問題。第五部分（第12~14章）分析了AI帶來的新型法律問題，以及中國、歐盟、美國等國家和地區的立法與司法實踐。

·23.8萬字

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多模態大模型：算法、應用與微調

本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的算法原理和應用實戰，提供了豐富的微調技術細節和實際案例，適合對多模態大模型有興趣的技術人員深入學習及應用。本書分為兩篇：算法原理篇：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的涌現能力、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據并行、模型并行和混合精度訓練等。應用實戰篇：聚焦于深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用StableDiffusion進行圖像生成和CodeLlama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。

·25.2萬字

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創新求索錄：第三集

本書收錄了李國杰院士2018年至2022年五年間寫的100余篇文章、報告、評語、新書序言等，反映了作者參與中央網信辦、國家發展改革委、工業和信息化部、科技部、中國工程院和中國科學院的咨詢課題的成果。內容包括科技自立自強、理解人工智能、做強先進計算、展望新興技術、戰略咨詢建議、人才培養教育等。既有宏觀的政策建議，又有關鍵的技術研究；既高屋建瓴，又落到實處。適合相關領域的科研人員、高校老師和學生、立志科研的青少年、信息產業的高管以及制定政策方針的政府工作人員。

·37萬字

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因果推斷：基于圖模型分析

本書對因果推斷相關知識進行了系統、全面的介紹，為便于學習，對大多數知識點都進行了詳細的推導說明。

·22萬字

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未來制造：人工智能與工業互聯網驅動的制造范式革命

本書由三個深度關聯的篇組成。第一篇從人類文明早期開始，用大量的故事和事實全景式再現手工制造、大機器生產、流水線生產、大規模定制等前四次制造范式的演變和躍進過程。第二篇重點討論智能革命爆發的前因后果，從算力量變、人工智能、智能機器、工業互聯網等幾個維度勾勒出正在發生的智能革命的細節和全貌，告訴大家智能革命為什么，是什么，以及能改變什么。第三篇論證了在以人工智能、工業互聯網為核心的智能革命驅動下，制造范式將向第五制造范式——產用融合演進。產用融合制造范式將促使生產過程與使用過程、生產者和使用者全面融合，構造不斷增值的價值環流，最終形成“邊生產邊使用、邊使用邊生產”的未來制造圖景。

·22萬字

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現代推薦算法

本書深入全面地講解了現代推薦算法，同時兼顧深度和廣度，介紹了當下較前沿、先進的各類算法及其實踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統的基本概念及工作環節。在模型篇中，除了梳理推薦系統的發展史，本書還重點講解面向工業實踐的選擇及改進，為讀者打下推薦系統的算法基礎；進而帶著讀者進階到前沿篇、難點篇，面對推薦系統中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術原理和用戶心理出發，解釋一些常見決策背后的依據，從而幫助讀者從執行層面進階到決策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

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可解釋人工智能導論

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎知識、理論方法和行業應用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數據驅動的人工智能系統決策機制，提出一種基于人機溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發的穩定學習和反事實推理、基于與或圖模型的人機協作解釋、對深度神經網絡的解釋。第三部分為第6～10章，分別介紹可解釋人工智能在生物醫療、金融、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等領域的應用案例，詳細說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實際應用中發揮的積極作用。第11章對全書進行總結，并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰和未來發展趨勢。此外，本書的附錄給出可解釋人工智能相關的開源資源、中英文術語對照及索引，方便讀者進一步查閱。本書既適合高等院校計算機和信息處理相關專業的高年級本科生和研究生，以及人工智能領域的研究員和學者閱讀；也適合關注人工智能應用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學研究人士等閱讀。

·20.4萬字

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大話機器智能：一書看透AI的底層運行邏輯

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技術要點，打通AI的各種技術壁壘，厘清不易察覺的“認知錯誤”，從而更好地認識正在運轉的神秘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理論，通過生動、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎學科如何起作用：如何基于統計學和概率論找到應對不確定性的有效方法與解題思路如何基于數據統計的基礎知識與原理避開數據“陷阱”，給出謹慎的主觀結論如何從數學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——數據、算法、算力，詳細介紹大數據是如何處理的，如何通過機器學習算法和深度學習算法讓機器正確認識數據間的關聯與規律，以及如何通過算力整合與軟件協作實現更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數據“殺熟”、隱私計算、深度偽造技術、對抗樣本攻擊、數據投毒攻擊、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？機器人會統治人類嗎？通用人工智能會出現嗎？未來到底會變成什么樣子？

·20.8萬字

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Python程序設計：人工智能案例實踐

本書共16章。第1~10章介紹Python編程，涉及人工智能、基本描述統計、集中趨勢和分散度量、模擬、靜態和動態可視化、使用CSV文件、用于數據探索和數據整理的Pandas、時間序列和簡單線性回歸。第11~16章提供多種實踐案例研究，涉及自然語言處理、Twitter數據挖掘、IBMWatson認知計算、包含分類和回歸的有監督機器學習、聚類無監督機器學習、卷積神經網絡深度學習、遞歸神經網絡深度學習、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物聯網的大數據等。

·32.1萬字

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機器學習：軟件工程方法與實現

本書視角獨特，將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中，重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1）機器學習的軟件工程方法：用軟件工程（SoftwareEngineering）中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發（TDD）方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境，以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2）機器學習全生命周期：書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路，以項目需求為起點，歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章，闡述充分，并且不是單純地闡述理論，而是重在實踐。同時，聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法，使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3）提出機器學習是一門實驗學科：書中有大量的工業實踐代碼，例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等，對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科，工具、方法和策略的重要性，并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解（梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化）等主題，而重在展現機器學習的實際應用，以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面，本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度，給讀者良好的閱讀體驗。

·22.4萬字

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人工智能治理研究

本書從技術和規制兩個角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及倫理規范等相關社會行為和社會關系的規則建立和運行為主要思考方向和研究進路，在梳理人工智能發展情況、歐盟及其他國家人工智能立法與政策發布現狀的基礎上，對人工智能治理的基礎、基本路徑及我國人工智能產業、政策與規制思路進行了全面和有益的探索。

·23.9萬字

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人工智能

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