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.
本书是一本有思维方法论启示的书；是一本站在历史的高度, 正面思考科技力量的书；是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点：奇特与警示的结论，书中六个纪元的划分奇特又富于哲理；严谨与独特的论述方法，通过分析科学发展趋势，演绎并预测未来；警世之语与探讨性对话，通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界；章尾与未来的对话，是一种思想的博弈：通过设想中的未来去理解当今的技术发展和进化中的人类。 本书论述严谨，案例丰富，深入阐释了 奇点 作为一种思潮，其在世界范围内所产生的广泛影响，并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。
《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。
随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者，深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研究方向、技术实现流程及人工智能与未来社会的关系探索等。本书从科普和青少年教育的角度出发，培养孩子们对人工智能乃至新科技的认知，目的是让孩子们了解人工智能知识，建立正确的科技价值观和科学的方法论，为将来人工智能的研究和应用做好准备。
本书通过近百个实际的研究案例，详细介绍了研究人员如何让ChatGPT成为一位称职的研究助手。利用ChatGPT可以完成以下几方面的工作：①确定研究主题并构建问题。②根据选择的研究问题制定和完善假设。③进行文献综述，覆盖系统综述的所有步骤。④选择适当的研究设计和相应的方法论。⑤开发可靠且高效的研究工具。⑥收集并处理数据。⑦解释分析定量和定性数据。⑧撰写和修改研究论文。⑨处理同行评审意见。⑩通过大众和社交媒体平台传播研究结果。以上所有任务都可以通过在ChatGPT界面中简单地输入提示词来完成。
内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成，它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。 本书以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。 全书共8章，逻辑上分为4个部分： 部分 人工智能的起源（第1~2章） 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以 人工智能之父 图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，
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
内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书，你将掌握以下知识：?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深入了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建
工业数字化时代已经到来，基于模型的系统工程和设计已经成为工业 智 造的手段。数字化设计在汽车行业的需求体现得尤为明显，模型作为数字化设计的主线索已经贯穿于从产品概念、系统需求、软件架构、软件实现到软件组件测试、软件集成验证、系统集成验证、产品交付的各个环节。本书既从广度上重点介绍了Simulink工具平台在各个工业领域上的广泛应用，又从深度上剖析了Simulink从架构、建模、仿真、代码生成、自动化测试与验证到硬件生态建设这样一条完整的产品建设思路。 本书是面向汽车电子、航空电子、工业控制、智能家电、无人机系统、机器人控制、电力电子等多个工业领域而撰写的专业著作，可供相关行业的公司、研发团队、工程师以及高校师生参考。
FPGA(现场可编程门阵列) 是一款特殊的半导体器件, 它在制造出来后仍然能够被 任意修改电路结构, 以适应不同应用的需要。 相比于其他种类的芯片,FPGA 具有极强的 灵活性, 同时在性能、功耗和开发成本等方面达到了出色的平衡。 因此 FPGA 被广泛应 用在电信、工业控制、高性能计算等多个领域。 本书详细梳理和分析了FPGA 在大数据和人工智能时代的新技术、 开发的新方法, 以及FPGA 在异构计算时代的新趋势和新方向, 并重点讨论了FPGA 的主要技术特点。 本书致力于向业界决策人士提供 FPGA 的先进理念与有价值的实践模式, 促进大 数据、 人工智能等新兴技术与各行业的深度融合提升。 同时也为 FPGA 从业人员在处理 实际工程技术问题时, 提供系统的方案和有价值的参考。 此外, 本书对学界、 企业界和社 会中的非专业人员或技术爱好者了解FPGA 的先进理念和知识, 也有很
本书分为两部分。第壹部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
人们相信人工智能可以为这个时代的技术带来突破，而ChatGPT则使这种希望成为现实。现在，许多人都渴望了解与ChatGPT相关的一切，包括技术的历史和背景，其神奇的功能以及如何使用它。虽然ChatGPT的使用方法很简单，但它具有无限的潜力。如果不去亲身体验，很难体会到它的强大之处。本书尽可能全面地介绍了与ChatGPT相关的内容，特别是许多应用示例，可以给读者带来启发。 希望读者通过这本书了解ChatGPT后，在自己的工作中也能充分利用它。本书适合希望了解和使用ChatGPT的人阅读。
.ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。 本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工具、对话式AI、休闲娱乐、生产制造、智慧营销、智慧城市等方面讲述了大模型的诸多应用场景，并阐述了大模型在这些领域的应用现状、应用潜力、企业探索实践等。 本书内容丰富，理论与实践案例结合，能够为对大模型感兴趣的企业管理者、创业者、投资者等深入研究大模型提供指导。
《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为，2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的 仿生大脑新皮质 与人类的大脑新皮质将实现 对接 ，世界将开启一个新的文明时代， 奇点 到来！那个时候，我们是谁？我们是什么？人还能称之为人吗？ 库兹韦尔把 奇点 当作一个绝佳的 隐喻 ：当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态 一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所欲的智能装置、新的人机复合体将进入 苏醒 状态。 库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来。他坚信，未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的 仿生大脑新皮质 。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端，与遥远的人类生物大脑远程相连。那时，或许人工智能
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。
知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点，也适合对人工智能感兴趣的本科生和研究生作为学习读物。
本书的作者约翰 冯 诺伊曼（John von Neumann，1903 1957）是20世纪重要的数学家之一，被后人称为 计算机之父 和 博弈论之父 。 本书是诺依曼在1955 1956年为西里曼讲座而准备的未完成讲稿，是作者对过去十几年在计算机领域所做研究的一个总结性梳理。诺依曼在书中首先概述了模拟计算机和数字计算机的一些基本设计思想和理论基础，然后从数学的角度，主要是逻辑和统计数学的角度，探讨了人脑的神经系统的控制和逻辑结构，对计算机的数学运算和人脑思维的过程进行了比较研究。 本书是计算机和人工智能领域的一篇重要的原始文献，具有高度的前瞻性，为计算机的创新与发展以及机器人的研究指明了方向。
《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
内容上，本书力求系统地介绍基于深度学习的图文多模态信息处理技术，侧重介绍最通用、最基础的技术，覆盖了多模态表示、对齐、融合和转换等四大关键技术。同时也介绍了多模态信息处理领域的**发展前沿 多模态预训练模型。此外，为了让读者可以实践这些多模态深度学习技术，本书提供了四个完整的实战案例，分别对应多模态表示、对齐、融合和转换这四个关键技术。 具体而言，本书的内容分为四个部分：初识多模态信息处理、单模态表示、多模态信息处理的关键技术、多模态预训练模型。 第一部分包括两个章节：第1章介绍多模态信息的基本概念、难点、使用深度学习方法的动机、多模态信息处理的关键技术以及这些技术的发展历史，第2章介绍若干同时涉及图像和文本的多模态热门研究任务。 第二部分包括两个章节：第3和4章分别介绍了多模态信息处
本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构、熵增、z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、生命的定义、生命为什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论、信息过载与信息茧房;第7章介绍1950年以前的智能机器、人工智能的诞生、符号主义、联结主义、行为主义、学派之争与统一、通用人工智能、智能的本质和智能科学；第8章回顾人类科技历史中涉及的几个重要因素,介绍促
随着技术发展，各种AI产品层出不穷。人人都使用过AI，但真正做到用AI提升工作和学习效率的人却很少。原因是大多数使用者，不会专业地提问。如果能正确地提问，AI将帮你解放工作，实现效率逆袭。精通向AI提问的能力，AI能帮你成为超级个体。 这是一本AI时代成为提问高手的进阶指南，既授人以鱼，也授人以渔。本书从AI的基本概念与运行原理入手，引用了飞轮思维和ICDO提问技巧，还详细介绍了在不同场景下的提问方法与实际案例，旨在帮助读者掌握高效提问的技巧，获得更加精准和丰富的答案，做到事半功倍，实现效率十倍提升。
本书介绍了人工智能发展过程中涌现出的思想以及经典技术。本书共12章，内容结构大致可以分为4部分：第一部分（第1～3章），这部分为基础知识，简单介绍人工智能发展的历史与现状（第1章），数据编码技术（第2章）以及人工智能需要用到的数学知识（第3章）；第二部分（第4～7章），经典人工智能，主要介绍经典人工智能算法（第4章），计算机博弈（第5章），逻辑与知识（第6章），智能体机器人技术（第7章）；第三部分（第8～10章），机器学习技术，主要介绍回归算法（第8章）、分类算法（第9章）以及无监督学习典型算法（第10章）；第四部分（第11、12章），主要介绍神经网络概念（第11章）以及深度学习技术（第12章）。 本书是一本介绍人工智能技术的初级读物，并不需要读者有深厚的计算机和数学基础，可以作为高等院校任何专业（不局限于计算机
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。
《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
