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    • 图解Web3.0:1小时掌握虚拟优先时代的新生存策略 图解新科技系列
    •   ( 183 条评论 )
    • [日]加藤直人 著,尹宁 译 /2024-04-29/ 中国科学技术出版社
    • 现今,Web3.0这一概念火爆科技圈,互联网的发展也将迎来新变革。过去,网络只是我们在现实生活中的辅助工具。现在,在这个虚拟世界丰盛的时代,人们的交流方式、消费活动甚至赚钱方法都发生了巨大变化。 本书基于这个时代背景,使用丰富的插图和案例,让你轻松读懂Web3.0。作者从虚拟货币、NFT、DeFi、DAO等新结构和新服务,阐释Web3.0给商业模式的发展带来了怎样的影响,让读者可以在Web3.0时代里大展宏图。

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    • 图解机器学习和深度学习入门
    •   ( 1416 条评论 )
    • 山口达辉松田洋之 著 /2023-08-01/ 化学工业出版社
    • 本书作为人工智能专业的入门书,带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术,并介绍了系统开发及开发环境,通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来,让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时,本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务,让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者,也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。

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    • 大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理
    •   ( 2906 条评论 )
    • [法]丹尼斯·罗斯曼(Denis Rothman)著 叶伟民 译 /2024-01-01/ 清华大学出版社
    • Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型,哪些最符合你的需求? 将引领你进入Transformer的世界,将讲述不同模型和平台的优势,指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型,包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务,并介绍解决NLP难题的技术,甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到,诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域,并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书,你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。 主要内容 ? 了解用于解决复杂语言问题的新技术

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    • 人工智能简史 第2版
    •   ( 2487 条评论 )
    • [美] 尼克 /2021-01-01/ 人民邮电出版社
    • 《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史,几乎覆盖人工智能学科的所有领域,包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 第2版中每章都有新增内容,并增加了全新的第13章,整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系,有助读者阅读方便。 本书极具专业性、思想性和趣味性,既适合缺少专业背景的读者了解人工智能的来龙去脉,作为人工智能的启迪之书,也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,提供深入学习的指导。

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    • 机器学习公式详解第2版 周志华西瓜书《机器学习》伴侣书南瓜书新版上市!了解人工智能ChatGpt底层数学逻辑!
    •   ( 3176 条评论 )
    • 谢文睿秦州贾彬彬 /2023-05-01/ 人民邮电出版社
    • 周志华老师的《机器学习》(俗称 西瓜书 )是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》(俗称 南瓜书 )的第2 版。相较于第1 版,本书对 西瓜书 中除了公式以外的重、难点内容加以解析,以过来人视角给出学习建议,旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明,以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。 全书共16 章,与 西瓜书 章节、公式对应,每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解,希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。 本书思路清晰,视角独特,结构合理,可作为高等院校计算机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

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    • AI产品经理手册
    •   ( 183 条评论 )
    • [美] 艾琳·布拉西斯Irene Bratsis)着 张玉君 刘璐 译 /2024-10-01/ 清华大学出版社
    • 通过《AI产品经理手册》,将可以了解不同类型的AI,如何将AI整合到产品或业务中,以及支持创建AI产品或将AI集成到现有产品所需的基础设施。熟悉实践管理AI产品开发流程、评估和优化AI模型,以及应对与AI产品相关的复杂伦理和法律问题等相关知识。通过案例研究和学习,在快速发展的AI和机器学习领域保持领先地位。 通过阅读本书,读者将能够从产品角度全面了解AI领域。 主要内容 ● 利用有限的资源,构建面向未来的AI产品 ● 找出利用AI满足业务需求的机会 ● 与跨职能团队合作开发和部署AI产品 ● 分析使用机器学习和深度学习开发产品的收益和成本 ● 探讨在处理敏感数据时伦理和责任的重要性 ● 了解AI在各个垂直领域的性能和效果

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    • AI效率手册:从ChatGPT开启高效能
    •   ( 199 条评论 )
    • 常青 /2024-10-01/ 人民邮电出版社
    • 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,既不停留在浅尝辄止,也不相信宣称的人人都能用ChatGPT赚钱。

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    • GPT图解 大模型是怎样构建的
    •   ( 1884 条评论 )
    • 黄佳 /2023-12-01/ 人民邮电出版社
    • 人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2S),注意力机制,Transformer,从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。 本书将以生动活泼的笔触,将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画,引领读者穿梭于不同技术的时空,见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中,读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理,还能自己动手,从零开始搭

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    • 智慧的疆界:从图灵机到人工智能
    •   ( 1985 条评论 )
    • 周志明 /2022-07-25/ 机械工业出版社
    • 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,

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    • YOLO目标检测
    •   ( 1741 条评论 )
    • 杨建华 李瑞峰 /2023-12-01/ 人民邮电出版社
    • 本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现,并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理,在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分,共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略,以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架 YOLOX和YOLOv7,着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识,包含丰富的实践内容,是目标检测领域的入门书,适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。

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    • 机器视觉技术基础
    •   ( 1535 条评论 )
    • 肖苏华 主编 /2021-05-01/ 化学工业出版社
    • 本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上,重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用,有较强的参考价值。本书具体内容包括:数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。 本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信息类、计算机类相关专业的教学参考书,也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。

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    • 人形机器人(原书第2版) [日]梶田秀司
    •   ( 133 条评论 )
    • [日]梶田秀司 /2024-08-03/ 机械工业出版社
    • 本书结合人形机器人研究中各类先进方法,系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例,阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法,解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系,描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法,并拓展了其他多种动作的实现方法,最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。

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    • 高效写论文:AI辅助学术论文写作
    •   ( 1401 条评论 )
    • 郭泽德 宋义平 赵鑫 /2024-01-01/ 人民邮电出版社
    • 本书基于学术写作的核心在于结构化的思维这一理念,全方位地介绍了如何应用 AI 辅助学术写作。AI 辅助学术写作的流程主要包括选题的确定、前言和文献综述的撰写、理论框架和研究方法的设计、研究框架与正文的组织、结论的构建、初稿的润色、标题摘要的撰写与投稿等方面。 本书力求为读者提供多样化的解决方案。这些解决方案依据不同的写作目标和策略制订,从而让读者可以根据具体需求选择。此外,本书还引导读者探索各种 AI 工具,应用好这些 AI工具有助于解决具体问题,如数据查询、参考文献管理、语言润饰等,极大地节省了学术写作的时间和精力。 无论是学生、教师、研究者,还是对学术写作有浓厚兴趣的读者,本书都能够帮助其更 好地理解人工智能在学术写作中的应用,在逻辑清晰、条理分明的框架内进行有效的学术写作,提高写作技巧,并

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    • 白话深度学习的数学
    •   ( 759 条评论 )
    • [日]立石贤吾 /2023-11-01/ 人民邮电出版社
    • 本书通过想要学习深度学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,逐步讲解深度学习中实用的数学基础知识。内容涉及神经网络的结构、感知机、正向传播和反向传播,以及卷积神经网络。其中,重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时,还通过实际的Python 编程实现神经网络,加深读者对相关数学知识的理解。 本书适合对深度学习感兴趣、想要从事深度学习相关研究,但是对深度学习和神经网络相关数学知识感到棘手的读者阅读。

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    • 大疆TT教育无人机从入门到精通
    •   ( 3346 条评论 )
    • 蔡冬冬 胡波 /2021-07-01/ 清华大学出版社
    • 《大疆TT教育无人机从入门到精通》以大疆TT教育无人机为载体,采用Mind 图形化编程软件为无人机设计飞行程序。《大疆TT教育无人机从入门到精通》 详细讲述无人机的飞行原理、飞行安全、遥控飞行、编程飞行、编队飞行和场景应用等知识,并将 这些知识融入近100个项目式的探究活动,可使读者通过实验探究和无人机编程活动体验飞行的乐 趣。《大疆TT教育无人机从入门到精通》后讲述无人机竞赛方面的内容,包含无人机竞赛的策略以及竞赛程序设计的方法。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》可作为小学生和中学生学习无人机的教材或参考书,也可作为无人机竞赛的指导用书,还 适合科技爱好者在自学时选用。

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    • 我的科研助理: ChatGPT全方位实用指南
    •   ( 1581 条评论 )
    • 安若鹏 /2024-01-01/ 上海交通大学出版社
    • 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。

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    • PyTorch 2.0深度学习从零开始学
    •   ( 1226 条评论 )
    • 王晓华 /2023-08-01/ 清华大学出版社
    • PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中非常流行的框架之一。本书基于PyTorch 2.0,详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例,配套示例源代码、PPT课件。 《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的Word Embedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、基于PyTorch的强化学习实战、基于MFCC的语音唤醒实战、基于PyTorch的人脸识别实战。 《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》适合深

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