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    机器学习

    机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算
    人工智能22.7万字
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    新未来简史:区块链、人工智能、大数据陷阱与数字化生活

    本书为您揭示:面对极速变快、复杂的社会,“三大冲突”映射到未来,人类或将面临两轮崩溃或翻转的“生死”大冲击。危机与机遇交织呈现,如何抉择?未来,区块链、时间戳与智能等技术被深度运用,社会模式或将被改写,万物可溯与追算“你被丢失的90%的价值”成为可能。如何理解?人工智能,单一、少许维度的超级能力,“非通用”与“难破意识”的范式牢笼将会让其长久性地被困限于工具范畴(“智能与意识的分离”子虚乌有)。不
    人工智能16.3万字
    4.9万人气
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    DeepSeek快速上手

    DeepSeek是一种生成式人工智能(AI)大模型,擅长处理复杂任务,具有训练效率高、成本低、性能强、开源等优势,吸引了全世界的关注。本书是写给DeepSeek初学者的快速上手实践指南。本书通过项目实例进行讲解,手把手地教读者如何使用DeepSeek。本书共6章,首先对DeepSeek进行概述,包括其成长路线、优势、技术原理、应用场景、应用方式等;其次讲解如何为DeepSeek写提示词,包括结构化
    人工智能3.6万字
    4.9万人气
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    Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn

    本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外,还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,以及用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习,还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语
    人工智能25.6万字
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    人工智能

    《人工智能》一书由腾讯一流团队与工信部高端智库倾力创作。本书从人工智能这一颠覆性技术的前世今生说起,对人工智能产业全貌、最新进展、发展趋势进行了清晰的梳理,对各国的竞争态势做了深入研究。本书还对人工智能给个人、企业、社会带来的机遇与挑战进行了深入分析。对于想全面了解人工智能的读者,本书提供了重要参考,是一本必备书籍。
    人工智能22.5万字
    4.9万人气
  • 人工智能简史

    人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗?未来的机器人是否真的会像电影《Her》《机械姬》中那样具备高超的人类智慧,进而取代人类?奇点来临时,人类将何去何从?在《人工智能简史》一书中,人工智能时代的科技预言家、普利策奖得主约翰·马尔科夫将带领我们寻找答案。约翰·马尔科夫在他的重磅新作《人工智能简史》一书里,从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬再到野蛮生长的发展历程,直击了工业机器人、救援机器
    人工智能22.2万字
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    生成式AI:人工智能的未来

    一本书全面了解生成式AI的发展与创作能力,并为我所用。20世纪60年代,AI的概念就被提出,其商业应用的时间十分漫长,但始终没有普通人使用的低门槛AI工具,随着AIGC(AIGeneratedContent)的风靡,AI从实验室走进个人电脑,也将就此改变商业与人们生活。生成式AI(GenerativeAI)作为底层技术,带来的潜在回报十分可观。AI的发展势不可当,已经由擅长分析的传统AI过渡到擅长
    人工智能8.1万字
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    AI效率手册:从ChatGPT开启高效能

    ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具,但为什么不同的人使用效果天差地别,整体上来说:一是认知上的不足;二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT,更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系,同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系,才能真正用好ChatGPT,也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求,用好ChatGPT,既不停
    人工智能22.5万字
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    AI辅助编程实战

    本书深入探讨了AI(人工智能)如何革新软件开发领域,从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现,为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章,第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起;第2章深入技术细节,解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理;第3章讨论了提示工程的重要性,以及如何与AI工具进行有效沟通;第4章和第5章通过GitHubCopilot和其他AI编程工具的案例,展示
    人工智能11万字
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    破解深度学习(基础篇):模型算法与实现

    本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章,深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础,从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门,介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络,从最简单的多层感知机开始,讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法,以及三大典型模型(基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神
    人工智能14.8万字
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    奇点临近

    比尔·盖茨、比尔·乔伊等鼎力推荐!一部预测人工智能和科技未来的奇书!在《奇点临近》中,库兹韦尔通过将进化划分为六大纪元,探讨和分析了科学发展趋势。演绎并预测了科技发展的未来。他大胆预测:21世纪30年代:人类大脑信息上传成为可能。21世纪40年代:人体3.0升级版出现:通过基因、纳米、机器人技术使人体进化成非肉体的、可以随意变形的形态。人们大多数时间沉浸在虚拟现实里(像电影《黑客帝国》所描述的那
    人工智能32.9万字
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    区块链技术及应用

    本书系统详实地介绍了区块链技术和应用,主要包括三大部分内容:由浅入深地介绍了区块链技术缘起、演进过程、技术原理和发展趋势;分享并解析了落地应用案例,以华为云区块链服务为例示范了区块链应用实践的过程;分析探究了区块链的价值、未来发展趋势以及有关区块链的其他问题,为区块链应用的开发和创新提供多视角的思路。本书的目标读者是所有想充分了解区块链技术和应用的人群。本书既包含区块链基础知识,又有对区块链应用
    人工智能17.7万字
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    机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第3版)

    本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Sci
    人工智能39.5万字
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    人工智能数学基础

    本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本,通过梳理人工智能涉及的相关数学理论,并通过Python实现相关案例,使抽象的理论具体化,从而加深读者对数学的感性认识,提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论,然后根据数学内容的逻辑顺序,以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础,对函数逼近、最优化理论、信息论、图论进行了深入介绍,同时给出了它
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  • 玩转ChatGPT:秒变AI提问和追问高手

    本书是一本关于如何使用ChatGPT提问和追问的书。会提问才能得到自己想要的结果,会追问才能优化自己想要的结果。本书从AI指令提示、角色定位提问、给定标准提问、概括总结追问、延伸扩展追问、强化自洽追问、联系上下文追问、聚类分类追问、分步骤与模块追问等方面分别介绍了ChatGPT的提问和追问技巧。本书适合ChatGPT学习者阅读与使用,尤其适合想高效工作的教师、培训师、咨询师和管理者阅读与使用,也适
    人工智能9.4万字
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    大模型应用开发:动手做AI Agent

    人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功能强大的Agent,全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。本书适合对Agent技术感
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    人工智能:现代方法(第4版)

    本书系统、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践,以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中,真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分,共28章,理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想,内容主要包括逻辑、概率和连续数学,感知、推理、学习和行动,公平、信任、社会公益和安全;实践部分完美地践行了“现代”理念,实际应用选择当下热度较高的微电
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  • 具身智能:人工智能的下一个浪潮

    自人工智能(AI)的概念诞生之日起,科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能,经过半个多世纪,AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段,是感知智能,让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为,尚未到来的第三阶段,是认知智能,甚至提到一个词:认知时代。我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗?如果我们此时此刻正身处这个时代,那上一个是什么时代?有人说,大规模预训练已经
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    机器学习编程:从编码到深度学习

    本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法,引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码,逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点,让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论
    人工智能15.6万字
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    大语言模型:基础与前沿

    本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,涵盖大语言模型的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先,本书介绍了人工智能领域的进展和趋势;其次,探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容;
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