《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

许多人听到 算法 这个词，就觉得它很难懂，需要专业的编程知识才能明白。然而，算法只是一个计算的 步骤 ，不需要计算机和编程语言基础。 本书介绍了算法的基础知识，数据的储存、分类、查找方法，以及机器学习中使用的算法等，由浅入深，图文配套，并结合使用场景和案例进行细致讲解，初学者读起来也毫无压力。 除了按顺序阅读，获取系统的知识，读者还可以从目录中挑选感兴趣的主题和关键词，按照自己的需求阅读，是一本实用性满分的算法入门书。

主要内容： 深度学习的基础科学原理 自行设计和训练神经网络 隐私保护的知识，包括联邦学习 帮助你继续深度学习之旅的建议

9787115630940 做好课题申报：AI辅助申请书写作 69.80 9787115632784 高效写论文：AI辅助学术论文写作 69.80 《做好课题申报：AI辅助申请书写作》 申报课题是高校教师和科研工作者十分重要的工作内容。 本书采用倒金字塔思路，对课题申请书进行了拆解，并系统介绍了如何利用 AI 辅助做好课题申报工作。本书第一章对课题申报进行了概述，分别介绍了各级别课题的申报公告和申请书及活页。第二章～第十二章分别介绍如何利用 AI 辅助开展课题申报的具体工作，主要有寻找选题、分析课题立项选题，以及课题论证相关部分的写作，包括研究背景写作、学术史梳理及研究动态写作、研究价值写作、阐释研究对象与框架思路写作、课题的重点难点写作、主要目标写作、研究计划及其可行性写作、其他部分写作。本书讲解全面、细致，并采用案例直观展示，方便读者学习。 《高

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

《文心一言：你的百倍增效工作神器》是一本旨在指导读者通过合理使用文心一言提高工作效率和创作效率的指南手册。本书介绍了文心一言的操作技巧和提示词，列举了文本、文案、方案、个人 IP 内容、个人学习成长和个人生活助手等多个领域的辅助生成应用案例。授人以渔，给人工具； 拿来即用，拿来即参，本书为读者提供使用文心一言的工具、方法、案例和技巧，帮助读者十倍甚至百倍提升工作时的创造力和生产力。

今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。 与那些充斥着公式和术语的教材不同，本书利用丰富的图表、案例和习题，深入浅出地讲解人工智能的基本概念。你只需要具备高中数学基础知识，即可轻松阅读本书。读完本书之后，你将能亲手设计算法来预测银行交易风险，创造艺术作品甚至配置自动驾驶汽车。 主要内容 ●各种人工智能算法的实践场景 ●帮助决策的智能搜索算法 ●受生物学启发的算法簇 ●机器学习与神经网络 ●强化学习 与Q-learning

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的开发人员必须掌握的技术。本书基于Python 3.8全面、系统地介绍OpenCV 4.5的使用，并配套示例源代码、开发环境与答疑服务。 本书共分15章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，以及停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。 本书既适合计算机视觉与图像处理、人工智能算法的开发人员阅读，也适合高等院校和培训机构计算机视觉与图像处理、人工智能等相关专业的师生教学参考。

人工智能是一种行使权力的形式和一种观看方式，也是一种高度组织化的资本表现，人工智能完全依赖于一套更广泛的政治和社会结构。凯特 克劳福德通过引入地图集的方式来讨论塑造人工智能的经济、政治、文化和历史力量，只有将人工智能与这些更广泛的结构和社会系统联系起来，才能够摆脱纯粹技术概念的人工智能。在如今人工智能大行其道的世界里，通过不断对人工智能进行追问和批判性思考，才能够逐步接近真实的答案。

ChatGPT颠覆了互联网格局。本书紧跟技术前沿，是一本针对ChatGPT的超级实战指南。本书介绍了ChatGPT的发展历史与常用功能，剖析讲授了其初阶、进阶、高阶操作，枚举解析了27个有趣的应用例子、75个高级提示例子，以及100多条商业变现思路。本书摒弃繁杂理论，尤重实用性；又以内容充实、案例丰富为特色；同时采用场景式教学，语言轻松、深入浅出，让初学者也能轻易上手。本书教导的ChatGPT技巧有益于绝大部分读者的工作、生活所需，更可启发实现商业变现。 本书几乎适用于所有人员阅读，尤其适用于文本、图片、音视频等内容创作者，可以作为创业者、中小企业负责人、产品经理、咨询师、设计师及各类跨界人士的参考手册。

我们在与环境交互的过程中进行学习，经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域，通过分析结果来寻找有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌，甚至击败**围棋高手和国际象棋大师。 《深度强化学习图解》呈现生动示例，指导你构建深度学习体系。Python代码包含详明、直观的注释，助你深刻理解DRL技术。你将学习算法的运行方式，并学会用评估性反馈来开发自己的DRL智能体。 本书主要内容包括: ●强化学习入门 ●行为与人类似的DRL智 能体 ●在复 杂情况下应用DRL

《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训

阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。 《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和图像识别模型；还将学习一些实用技能，以清理和准备数据。 ? 分类和划分数据的监督算法 ? 清理和简化数据的方法 ? 机器学习包和工具 ? 复杂数据集的神经网络和集成方法 读者阅读本书前，**了解Python基础知识，不必了解机器

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从入门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。 《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例，深入浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。

本书是一本与人工智能工具对话的语法书，旨在帮助读者更好地理解和应用大模型提示词本书分享了提示词的底层逻辑和技术原理，然后从文字、图片、编程等角度出发，辅以大量实例详细陈述提示词的用法。此外，本书还介绍了有关提示词用法的奇思妙想，以及提示词的反注入原理。最后，本书介绍了提示词优化师这个前景无限的职业，并给出了广大读者学习提示词的方法。

在当今时代，人工智能已悄然融入我们的日常生活，成为不可或缺的生活伴侣。想象一下，如果没有人工智能，我们很可能会在没有 GPS 的偏僻道路上迷路；我们的消费偏好、个人品位也会被它悄然塑造。本书正是在这样的时代背景下应运而生，不仅深刻剖析了人工智能的现状，还揭示了如何在已知与未知之间架设桥梁，指导我们更智慧、更人性化地开发与应用人工智能，共同绘制未来智能世界的宏伟蓝图。这是一场关于智慧与梦想的对话，引领我们穿越迷雾，探索人工智能的无限可能。

本书提供了全面的视角，深入探讨了人工智能和机器人的技术和应用、市场现状和面临的挑战，并重点关注了 AIGC和 机器人这两个具体主题。此外，作者还对 AI和机器人的产业生态，以及市场现状进行了深入分析，并讨论了其面临的隐私风险、知识产权挑战、虚假信息和科技伦理等问题。对于商业决策者和政策制定者来说，这本书具有很高的参考价值。

我们的人生就是一个故事，这个故事怎么展开其实取决于从谁的视角讲述这个故事。 在这个问题下有12个主题： 比如，劳资关系的问题，如果我们只看到科技扩增了全球产业链，就会忽视亚马逊的低薪员工和分拣员 如果我们只关注智能生态的便捷，就会忘记个性化设置会让我们的个人数据都被掌握在科技公司手里，而这些材料又可以被直接转化成利润。 以及技术如何影响人性，如果我们的意识不寄存在我们的肉体中了，而是寄存在计算机网络上，那我们还算人类吗？如果对亲密关系的需求可以被彻底为人类服务的机器人伴侣满足，那人与人还会谈恋爱吗？比如，如果一个男性拥有一个能为他做家务，聊天，顺从他所有想法，甚至暴力的机器人女娃娃，他会不会对现实中的女性有同样的要求和想法？ 温特森用12个振聋发聩的寓言警示：女性应该学习代码；女性必须

13大专题内容深度讲解、110多个实用干货技巧，助你熟练运用ChatGPT产出文案！ 190多分钟教学视频讲解、300多张图片全程图解，AI文案写作秘技一本快速精通！ 本书赠送教学视频、PPT教学课件、电子教案等，通过以下3大篇目进行详细的介绍。 【基础操作篇】：介绍了15个AI文案创作的热门工具、ChatGPT的入门操作和进阶操作、使用ChatGPT的提问技巧。 【写作技巧篇】：详细介绍了运用ChatGPT生成标题文案、主体内容文案，以及AI软文的生成流程与写作方法。 【实战应用篇】：以案例的形式介绍了电商类文案、新媒体文案、广告类文案、短视频文案、直播类文案、学术类文案和小说类文案7大类常见的AI文案生成技巧。 本书内容丰富，实用性强，适合对AI文案感兴趣的人群，特别是文案策划者、文案写作人员、短视频编导等，还可以作为电子商务等专业的教材。

《通识AI：人工智能基础概念与应用》为高中生、职业技术学院学生以及对人工智能感兴趣的读者编写，旨在深入浅出地介绍AI基础知识、关键技术及其应用。全书分为四部分，涵盖 AI的基本理论、探索AI的核心技术、AI如何塑造世界以及人工智能与社会的应用，通过丰富的案例和课后思考练习，帮助读者建立人工智能思维和掌握AI技术。书中还介绍了AI的历史沿革、全球发展态势及中国的卓越成就，探讨了AI对未来就业市场的影响、大数据、计算机视觉、语音识别、机器学习、深度学习、 AIGC技术等技术原理。同时，书中还详细介绍了 AI在自动驾驶、智能制造、智慧医疗等领域的具体应用，强调了AI技术与国家未来发展的战略联系，倡导科技创新与提高社会责任感，并讨论了AI伦理的重要性。 通过阅读《通识AI：人工智能基础概念与应用》，读者可以全面理解AI及其对

从数据分析方法到数据科学基础知识，你需要了解的知识全部在这本图解书中！ 当下，利用数据为自己的业务和服务提供支持是大势所趋。但是，分析数据需要广泛的知识，自己很难成体系地学习。 本书介绍了数据科学的基础知识及周边知识，包括数据、图表的类型以及统计学、人工智能的基本知识等，网罗信息社会中数据活用的问题点，结合生动插图，让初学者也能迅速理解。 除了按顺序阅读，获取系统的知识，读者还可以从目录中挑选感兴趣的主题和关键词，按照自己的需求阅读，是一本实用性满分的数据科学学习指南。

人工智能将从根本上改变企业和社会。本书全面介绍了人工智能技术的基础知识人工智能在零售、医疗保健、能源、运输金融投资等各个行业中的应用，以及人工智能对商业发展的深远影响。作者还提出了人工智能应用框架的三层模型，助力企业打造人工智能发展路线图。

计算机视觉有多先进?开一开特斯拉就知道了。深度学习技术已在人脸识别、交互式仿真和医学成像方面取得令人兴奋的突破，但让人心潮澎湃的当属自动驾驶技术。如今，自动驾驶的汽车已经能在高速路上畅意驰骋并对各种复杂路况做出灵活反应了。 计算机如何 理解 它所 看到 的东西?本书试图将深度学习应用于计算机视觉以回答该问题。本书仅用高中代数知识阐明视觉直觉背后的概念。你将了解如何使用深度学习架构来构建视觉系统应用程序，以实现图像生成和人脸识别功能。 主要内容 ●图像分类和目标检测 ●先进的深度学习架构 ●迁移学习与生成对抗网络 ●DeepDream和神经风格迁移 ●视觉嵌入和图像搜索

未来很难想象，因为存在太多的可能性，但是科学将成为我们的指南。 许多技术正在经历稳定渐进的进步，因而我们可以预测其未来趋势，比如计算机性能将更加强大，癌症患者的存活率将逐渐提高，机器人将变得更加自主。 随着数字技术的发展，我们也可以预测世界将变得越来越虚拟化，信息将成为最强大的资源，甚至人类本身也会变得更加数字化 在这个意义上，也许我们不必担心即将到来的人工智能末日，因为它们就是我们。 但是，还有很多技术发展的方向模棱两可。核聚变发电何时才会可行？我们将在人类太空旅行上投入多少资金？还有那些未知的未知 那些不可预测的、真正具有颠覆性的技术。 科学技术已经使人类文明发生了巨变，并在将来继续如此。至于未来究竟会如何，真相一定更在意料之外 自古皆然。