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当智能工具成为我们日常生活不可或缺的一部分时，我们很容易忘记人类是如何迈入数字时代并一路走来的。然而，在历史上的一段时期内，聪明的人类却在创建由简单的0和1组成的字符串时遇到了众多极大的困难。《数字革命史》正是向这段历史致敬，没有这段历程，就没有我们今日智能手机、社交网络、互联网服务和人工智能的普及。这本书讲述了人类曾面临的最严峻的挑战，并呈现了现代新技术世界的奥秘。该书围绕五个主要章节带领读者畅游数字革命史之路，探究以惊人速度相继出现的数字技术并启发今天人工智能的新挑战。

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本书将帮助读者：学习如何理解因果推断的基本概念。将业务问题定义为因果推断问题。理解偏差如何干扰因果推断。学习因果效应如何能够因人而异。将相同客户不同时间的观测用于因果推断。在随机化不可行的时候利用地理和回溯实验。检验非遵从性偏差和效应稀释。

本书通过对 Stable Diffusion 功能和设计思路的讲解并运用大量的实际案例，展示了如何利用 AI 技术为设计师提供稳定且高效的创作支持，以及如何打破传统的创作限制，拓展设计思路，从而解决读者使用 StableDiffusion 在各行业中实操和变现的问题。通过阅读本书，读者可以了解并掌握 AI 绘画的原理、方法和技巧，提升绘画工作效率，为职业发展赋能。

[内容简介]《为机器立心》每每站在 命运的十字路口，我们总会听到来自历史的叩问。无论是“李约瑟难题”“钱学森之问”“杨振宁三问”，还是 的人工智能“中国之问”，都考验着我们 战略方向的确立和科学家的使命感。要交出一份满意的答卷，就要走出一条属于我们自己的路，一条底层逻辑自主可控的创新之路，走人工智能与人类价值观对齐的创新之路，走不随大流、坚信人工智能的“中国时代”必将到来的创新之路。 《为机器立心》的主题是迈向通用人工智能的中国路线，让AI不再缺“心”，点亮人工智能的“中国时刻”。在书中，朱松纯教授解答了什么是通用人工智能、如何认清智能的本质、如何为人工智能找到统一理论与认知架构，进而为机器立“心”等重要问题。全书共分为两大部分。 部分“厘清通用人工智能的3大关键迷思”：ChatGPT等大模型

本书的主要内容有：了解机器学习术语背后的数学知识。探究机器学习和神经网络的基础。管理网络加深过程出现的问题。搭建神经网络，分析复杂图像。用自编码器高效降维。深入序列分析，用其研究语言。探讨复杂机器学习模型的解释方法。收获生成建模的理论和实用知识。理解强化学习的基础。

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