本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。对于机器学习领域的新手，本书是全面且

DeepSeek三本套装，让你从新手到高手！ 《高效使用DeepSeek》DeepSeek保姆级教程！它能指导我们每个人零基础轻松掌握DeepSeek的高效使用方法，成为使用DeepSeek的高手，走在时代的前列。作者卢森煌有多年的创业经验，是AI应用领域的资深专家，是多家500强企业的AI实施顾问，为数百家企业提供了AI应用方面的培训和咨询，本书内容是基于这些经验的总结。本书得到了北青传媒总裁、阿里云副总裁、快手副总裁等多位专家高度评价。 《DeepSeek使用指南》进阶顾问级教程！本书聚焦于DeepSeek的使用方法和技巧，直击30多个高频工作场景，通过100余个开箱即用的提示词模板，助你实现职场的弯道超车。从3分钟速出会议纪要、1键生成爆款思维导图，到悬疑剧本创作、短视频分镜设计，再到法律文书润色、学术数据可视化。无论是PPT排版 效率革命 、海报文案 灵感爆发 ，还是商

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第三部分 训练和微调语言模型（第10~12章），探讨大模型的训练与微调方法，包括嵌入模型的构建、分类任务的优化及生成式模型的微调，以适应特定需求。 本书适合对大模型感兴趣的开发者、研究人员和行业从业者。读者无须深度学习基础，只要会用Python，就可以通过本书深入理解大模型的原理并上手大模型应用开发。书中示例还可以一

本书分为两大部分：di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Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。

本书是《工程控制论》（第三版）的下册。这一册共九章。第十三章讨论摄动理论在控制系统设计中的应用，其中特别说明在飞行控制系统中的应用。第十四、十五两章介绍控制系统在随机干扰下的分析和设计。第十六、十八章讨论了适应性控制系统的设计。第十九章介绍了提高控制系统可靠性的各种方法。第十七、二十、二十一这三章分别是：逻辑控制和有限自动机（第十七章），信号与信息（第二十章），大系统（第二十一章）。这些方面已构成工程控制论这门学科的重要研究方向。书末还附有“有关中文著作目录选辑”，可供读者查阅。

本书主要围绕AI系统的理论基础与技术基础知识展开，结合实例进行介绍，旨在让读者了解AI系统的来龙去脉，形成对AI系统的系统化与层次化的初步理解，掌握AI系统基本理论、技术、实际应用及研究方向，为后续从事具体的学习研究工作和项目开发工作奠定基础。 本书首先介绍AI的历史、现状与发展及AI系统的基本知识，后分为AI硬件与体系结构、AI编译与计算架构、AI推理系统与引擎、AI框架核心模块四篇进行详细介绍，涉及AI系统从底层原理到应用落地的全貌，反映了AI系统架构的前沿技术。

《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。

本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。

数据驱动的研究正在革新复杂系统的建模、预测和控制。本书面向高年级本科生和研究生，提供了一个综合的视角，展示了如何将新兴的方法，如数据科学、数据挖掘和机器学习技术，应用到工程和物理科学中。

本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统，介绍如何基于Haystack进行信息检索，探讨在缺乏大量标注数据的情况下提高模型性能的方法。最后展示如何从头开始构建和训练用于自动填充Python源代码的模型，并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。

传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式，从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角，重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+，并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、复合材料、新型功能材料等重点材料行业或领域的

全书分为4部分。第1部分对基础知识展开讲解，包括Linux基础和ROS入门。第2部分主要关注一个实际的机器人中的硬件和核心传感器模块的构造，重点讲解机器人上的传感器、差分底盘、树莓派主板开发方面的知识。第3部分是SLAM地图构建的核心算法，SLAM中的数学基础、基于激光的SLAM系统、基于视觉的SLAM系统、混合SLAM系统、新型SLAM系统。第4部分是自主导航相关的核心技术与应用，包括自主导航中的数学基础、基于地图的导航、基于环境探索建图的导航、强化学习在机器人导航中的应用。 通过阅读本书，读者不仅可以自己设计出一套SLAM导航机器人出来，还可以在软硬件结合的环境中提高自己的C++/Python/Java方面的编程能力，同时还可以接触到流行的SLAM算法的实际应用。

《神经和形态发育系统的演化计算及应用——通向通用人工智能的新途径》通过在基因、神经元和细胞等微观层面的计算机建模研究神经系统与形态（身体）的协同演化与发育。*先介绍演化算法、基因调控网络以及脉冲神经网络等用于理解和模拟生物神经系统及形态的演化与发育的计算方法，分析基因调控网络的鲁棒性、可演化性、网络模体、连通性等重要特性，并提供生物调控网络逆向工程的案例。其次介绍多细胞生长模型和多种局部神经可塑性规则的演化方法，研究神经系统与形态发育之间的协同与耦合。*后在自组织模式生成的应用实例中展现演化发育系统的潜力，并强调演化发育方法对于人工智能特别是具身智能的重要性及未来发展前景。

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本书弥补了纯数学书籍和机器学习书籍存在的单一性问题，介绍了理解机器学习所需的数学概念，例如线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、优化、概率和统计，并使用这些概念推导出了四种核心机器学习方法：线性回归、主成分分析、高斯混合模型和支持向量机。本书每一章都包括一些例子，大部分章还配有习题，以方便读者测试对所学知识的理解程度。本书适合数据科学专业和计算机科学专业的学生，以及算法工程师与机器学习领域相关从业者阅读。

穿戴式设备集人类与科技各种交互方式之大成，覆盖了广泛的研究和技术领域，甚至涉及一些看起来不相关的跨领域的知识。 有多少电子工程师会学习纺织知识？有多少行为学家了解传感器？这样的例子不胜枚举。基于此，本书从不同的领域出发，意在对穿戴式技术的各方面做一个全面的勾勒。 本书分成7大部分，涵盖了穿戴式技术的多个重点领域，虽不可能做到包含全部内容，但可以帮助读者尽可能学习掌握穿戴式设备。书中所有章节均由世界上相关领域的知名优秀专家撰写，分享了他们对该领域的独特见解。

本书通过高度创新的方法——利用现有无线设备和信号处理技术将多径视为虚拟天线，并结合时间反演原理和机器学习相关知识构建了无线AI的统一框架，涵盖了基础的理论、丰富的实验结果，以及针对产品和应用开发的真实案例。涉及的主题包括室内定位与追踪、无线感知与分析、无线功率传输与能源效率、5G和下一代通信系统，以及大量带宽不同、功能各异的异构物联网设备的连接。本书可供无线感知、定位、物联网、机器学习、信号处理和无线通信等领域的毕业生、研究者和专业人员参考阅读。

本书以图像的物理形成过程和相机获取数字图像的原理为支撑，介绍计算摄像学中的基本问题、模型、理论及其用传统zui优化、信号处理方法的解决方案。结合各问题近些年随着深度学习技术的发展带来的全新进展，介绍深度学习和计算摄像问题的结合与应用。深度学习作为目前视觉计算领域zui热门的技术之一，在高层计算机视觉的目标检测、识别、分类等问题上带来了传统方法无法企及的性能突破。深度学习技术在计算摄像学中也正在发挥广泛而积极的作用。通过适当的方法，将传统计算摄像学在光学特性、物理过程和成像模型等方面的先验、约束与数据驱动方法强大的学习、建模能力进行优势互补，可以为众多计算摄像难题的求解提供全新的思路和手段。

《这就是ChatGPT》 ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。《利用ChatGPT进行数据分析》 本书以简洁、通俗易懂的语言，详细介绍了如何利用ChatGPT来处理和分析数据，不仅为初学者提供了基础知识，也为有经验的数据分析师提供了新的手段。书中包含详细的指导和应用案例，旨在帮助读者从零开始构建数据分析流程，在实际工作中灵活运用ChatGPT来解决问题和提升效率。 通过阅读本书，你将掌握利用ChatGPT进行数据分析的基本方法和技巧，挖掘ChatGPT的巨大潜力。无论你是想扩展和强化数据分析技能，还是希望掌握Chat

注意 作为一切思维活动的起点，一直是哲学、心理学和认知神经科学的重点研究对象。随着计算机技术的发展，人类对注意力机制的模拟和应用成为计算机科学领域的热点研究方向 让计算机能够具有类似人类的注意力机制，使其能够有效地应用于对数据的理解和分析。Transformer模型诞生后，注意力机制在人工智能各大重要领域的研究和应用更是如火如荼，成果丰硕。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》从注意力机制这一重要角度入手，阐述注意力机制的产生背景和发展历程，通过详实的理论剖析，以深入浅出的方式着重介绍注意力机制在计算机视觉、自然语言处理，以及多模态机器学习三大人工智能方向中的应用思路、模型与算法。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》以人工智能相关专业研究人员，特别是计算机视觉与自然语言处理

本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、 小二乘和 似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。

本书从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论,与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来,设计能够模拟视网膜、初级视皮层和高级视皮层部分图像信息加工功能,以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型,并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能。这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计算模型,一方面能够在工程方面为图像理解或信息保持提供不同于传统方法的新解决方案,另一方面也为神经科学研究提供了探索神经信号加工内在机理的仿真平台。这些以信息加工神经生理机制和认知心理机制为基本出发点的计算建模研究为人工智能关于表征、神经计算新模型、基于

本书涵盖了从梯度下降的基础知识一直到使用HuggingFace库微调大型自然语言处理模型（BERT和GPT-2）。它分为四个部分 第一部分：基础知识（梯度下降，在PyTorch中训练线性和逻辑回归）；第二部分：计算机视觉（更深层次的模型和激活函数、卷积、迁移学习、初始化方案）；第三部分：序列（RNN、GRU、LSTM、序列到序列模型、注意力、自注意力、转换器）；第四部分：自然语言处理（词元化、嵌入、上下文词嵌入、ELMo、BERT、GPT-2）。 该书以三卷的形式呈现给大家，第一部分为第一卷，第二部分为第二卷，第三部分和第四部分为第三卷。 在第三卷中，您将了解与序列相关的所有内容：循环神经网络及其变体、序列到序列模型、注意力、自注意力和转换器。本卷还包括有关自然语言处理的速成教程，从单词词元化的基础知识一直到使用HuggingFace库微调大型模型（BERT和GPT

人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展，但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点，成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例，向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。