机器学习是计算机科学的重要分支领域. 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、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.
《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有 小清爱提问 在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！ 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。
本书是360集团创始人、 红衣大叔 周鸿祎全面解读AI现状、挑战与未来的力作。作者从AI发展的历程、Sora的诞生、AI革命性影响、大模型发展趋势、大模型发展安全、GPT的变革、大模型创业，以及硅基生命对碳基生命的挑战等诸多方面阐述了自己的观点和思考。作者认为，发展AI要跳出产品层面，对企业来讲，要部署一个私有化的通用大模型，并寻找一些特殊的场景，训练垂直大模型，把垂直大模型通过智能体框架同公司的数字化业务相结合；对于个人来讲，无须过分担心AI创新所带来的新挑战，大模型的能力再强大，也依然是一个强有力的生产力工具，不妨用自己的创造力去激发人工智能的创造力。
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 分为机器学习基础：第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；第10章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分
如何从零开始，全面了解人工智能（AI）的前世今生？ 如何掌握技术，逐步实现人工智能数字化发展？ 如何抢占市场，全面发展人工智能产业和设备？ 《从零开始学人工智能》通过12个专题、170多个知识点，帮助您从AI小白变成智能高手。 《从零开始学人工智能》详细讲解了人工智能的基本知识和技术制造，再从互联网三大巨头入手，从10个方面重点介绍了在人工智能方面的产业布局，具体包括智能家居、智能手机、智能办公、智能穿戴、智能出行、智能零售和其他领域，希望帮助您快速入门，精通人工智能知识。 《从零开始学人工智能》结构清晰，不仅适合人工智能新手掌握AI的基本方法，快速了解人工智能的相关技术，更适合帮助在人工智能行业遇到瓶颈的技术研究者和企业管理者解决难题，提高自身的专业水平。
内容简介 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，大规模预训练已经过时，AI要实现具身化，具备推理能力，接着自我意识相伴而生。具身智能揭开了人类驯服机器的科学路径，小到在分子或原子上进行操作的纳米机器，大到震天撼地的巨型机械，无不乖乖地服从人类的操控指令，替代或者协助人类完成复杂的任务。 具有自我意识的AI是更安全还是更不安全？我们需要开始认真考虑
《AI人工智能：发展简史 技术案例 商业应用(第2版)》通过 知识＋案例 两条线索展开介绍，力图帮助读者全方位、多角度地了解人工智能。 纵向知识线包括3大认识、3大价值、3大盈利模式、3种营销变化、5个时代、5大商业模式、8大技术、18个领域、8种研究成果、5种热卖商品等，针对人工智能的基本概念、发展阶段、研究价值、市场状况、基础技术、发展前景、营销应用、热门领域、影响意义、热卖商品和研究成果等内容，向读者系统化地进行介绍。 横向案例线共包含12章专题内容，详解了18个领域的50多种智能产品及其应用，内容涉及智能家居、智能安防、无人驾驶、智能社交、智能生产、工业设计、电子商务、军事航天、法律预判、智能医疗、智能营销、智能理财、新零售、餐饮服务、物流运输、农业、智能教育、企业管理、5G技术等，同时通过100多个图解、190
《巧用ChatGPT做跨境电商》从跨境电商市场概况讲起，介绍了ChatGPT在不同电商模块中的应用，带领读者们将选品调研、新品开发、亚马逊平台运营、独立站建设、海外推广、社交媒体营销等跨境电商各个环节利用ChatGPT完整地做一遍。 《巧用ChatGPT做跨境电商》分为12章。涵盖的内容有跨境电商和ChatGPT的结合、基于ChatGPT的选品调研、产品开发的ChatGPT应用、基于ChatGPT的Listing优化、基于ChatGPT的广告投放和优化、ChatGPT在邮件内容生成方面的应用、基于ChatGPT的物流库存管理、独立站品牌塑造与ChatGPT、用ChatGPT做Shopify独立站优化、谷歌推广与ChatGPT、用ChatGPT辅助站外Deal推广、ChatGPT在海外社交媒体营销方面的应用。 《巧用ChatGPT做跨境电商》内容通俗易懂、案例丰富、实用性强，特别适合跨境电商新人和有经验从业者阅读，包括产品开发、平台运营、海外推广、社媒营销等岗
本书从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍了数据分析与可视化方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。 本书共13章，主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载入与预处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、pyecharts可视化、时间序列数据分析、SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例实战等。 本书可作为各类高等院校数据科学与大数据、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。
本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。 全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计；第 3 篇为数学知识提高篇，主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第 4 篇为数学知识应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。 本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。
本书是一本针对初学者介绍人工智能基础知识的书籍。本书采用通俗易懂的语言讲解人工智能的基本概念、发展历程和主要方法，内容涵盖人工智能的核心方法，包括什么是人工智能、神经网络（深度学习）是如何实现的、计算机是如何学会下棋的、计算机是如何找到**路径的、如何用随机算法求解组合优化问题、统计机器学习方法是如何实现分类与聚类的、专家系统是如何实现的等，每种方法都配有例题并给出详细的求解过程，以帮助读者理解和掌握算法实质，提高读者解决实际问题的能力。 此外，本书可以帮助人工智能的开发人员理解各种算法背后的基本原理。书中的讲解方法和示例，有助于相关课程的教师讲解相关概念和算法。 总之，这是一本实用性强、通俗易懂的人工智能入门教材，适合不同背景的读者学习和使用。
《AI智能化办公：ChatGPT使用方法与技巧从入门到精通》以人工智能领域最新翘楚 ChatGPT 为例，全面系统地讲解了ChatGPT的相关操作与热门领域的实战应用。 全书共10章，第1章介绍了ChatGPT是什么；第2章介绍了ChatGPT的注册与登录；第3章介绍了ChatGPT的基本操作与提问技巧；第4章介绍了用ChatGPT生成文章；第5章介绍了用ChatGPT生成图片；第6章介绍了用ChatGPT生成视频；第7章介绍了用ChatGPT编写程序；第8章介绍了ChatGPT的办公应用；第9章介绍了ChatGPT的设计应用；第10章介绍了ChatGPT的更多场景应用。 《AI智能化办公：ChatGPT使用方法与技巧从入门到精通》面向没有计算机专业背景又希望迅速上手ChatGPT操作应用的用户，也适合有一定的人工智能知识基础且希望快速掌握ChatGPT落地实操应用的读者学习。《AI智能化办公：ChatGPT使用方法与技巧从入门到精通》内容系统，案例丰富，浅
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。
目前同类图书大多侧重于对机器人控制相关理论知识的介绍和研究，比较抽象，同时也难以培养读者的动手能力，因此难以取得良好的实践效果。《机器人控制：运动学、控制器设计、人机交互与应用实例/机器人科学与技术丛书》注重理论与应用的结合，力求使读者能够尽快掌握机器人控制技术，了解其主要研究方向。 全书分为基础篇、理论篇和应用篇本三部分，*部分作为机器人控制的基础，从机器人学的基本理论入手，介绍机器人学相关的基础理论知识；第二部分结合具体设计实例介绍机器人常用的控制方法；*后一部分阐述机器人控制技术在人机交互方面的应用。
本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此 基础上,介绍 MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用,并给出相应的应用 实例。 本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的 专业人员的参考书。
作者对计算机的运算和人脑思维的过程进行了比较研究,具有高度的前瞻性,为机器人研究指明了方向。《计算机与人脑》形象生动,图文并茂,对广大青少年科技创新思维具有极大启发作用.该书被誉为20世纪的天才之作。
《向AI提问的艺术：提示工程入门与应用》从ChatGPT原理和提示工程的基本概念讲起，重点介绍了提示工程的各种技巧，不仅通过实例生动地展示了如何运用这些技巧，还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限性。 进一步地，《向AI提问的艺术：提示工程入门与应用》结合多个行业背景，系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用，帮助读者不仅从理论上掌握提示工程，而且深化对ChatGPT在实际场景应用的理解。 《向AI提问的艺术：提示工程入门与应用》分为11章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念；第2～5章详细介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代；第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能；第7～11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件
《ChatGPT进阶：提示工程入门》是一本面向所有人的提示工程工具书，旨在帮助你掌握并有效利用以ChatGPT为代表的AI工具。学习完《ChatGPT进阶：提示工程入门》后，你将能够自如地将ChatGPT运用在生活和专业领域中，成为ChatGPT进阶玩家。 《ChatGPT进阶：提示工程入门》共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1～2章深入介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3～5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6～9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新；此外，为希望ChatGPT进行应用开发的读者提供了实用的参考资料，并介绍了除ChatGPT之外的其他选择。 《ChatGPT进阶：提示
这是一本没有数学公式， 没有大量深奥的专业术语， 无论谁都可以读得懂的人工智能科普图书。它用通俗易懂的语言和简单、易理解的示例及丰富的插图， 为读者揭示人工智能（ＡＩ） 是什么， 以及人工智能对各行各业的影响和在各行各业的应用情况。本书分上下两篇。上篇是认识ＡＩ， 讲述了ＡＩ的基础知识， 包括ＡＩ的强项与弱项、ＡＩ的历史、机器学习、深度学习、ＡＩ的学习过程等。下篇是ＡＩ对各行业的影响， 包括客服、烹饪、播音和配音、保育员和教师、小说作家、动画师、医生、农业、秘书、翻译等。 本书适合想对人工智能有初步了解的读者阅读， 无论是准备对人工智能进行初步研究的专业人员， 还是完全不具备专业背景的青少年， 都可以阅读。本书还可以为读者在专业选择和就业去向方面提供有价值的参考信息。
《写好论文：思维模型与AI辅助应用》创新性地将学术写作的思维模型与AI辅助工具相结合，为读者提供了一套全新且实用的学术写作方法，旨在助力读者提高学术写作的质量和水平。 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》共9章，每章都聚焦一个特定的思维模型。这些模型包括 顶天立地加两翼 结构模型、选择和确定研究单位的三角模型、OBTQP研究问题模型、细化研究维度的思维罗盘模型、推导文献综述 GAP 的破界创新模型、匹配研究理论的勾连信号模型、适配研究方法的画布模型、非共识研究观点模型和深入解决问题的U型思维模型。对于每个模型，书中都有详细的背景介绍、拆解步骤、应用方法和案例分析，确保读者能够全方位地理解并实际应用这些模型，从而真正掌握学术写作的思维精髓和实践要诀。 《写好论文：思维模型与AI辅助应用》适合学术研究人员、研
人工智能是近年来全球*为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术被应用到图片识别、机器翻译、语音助手、自动驾驶等一系列领域中，取得了前所未有的智能水平。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤，国内外出版的相关书籍并不算多，有些侧重于理论层面的推导，有些侧重于框架API的介绍，鲜有能结合深度学习算法理论和实战讲解的教材。为了使读者能够深刻理解深度学习算法精髓，本书以探索问题式叙述风格展开，从*简单的人工智能问题入手，一步步地引导读者分析和解决并发现新的问题，重温当年算法设计人员的探索之路。本书介绍了深度学习算法所需要的基础数学理论、TensorFlow 2.x框架的基本使用方法、回归问题、分类问题、反向传播算法、梯度下降算法、过拟合、全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、自
