《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。

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

《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

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

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

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

《游戏中的人工智能（第3版）》详细阐述了与游戏人工智能相关的基本解决方案，主要包括游戏AI、移动、路径发现、决策、战略和战术AI、学习、程序化内容生成、棋盘游戏、执行管理、世界接口、工具和内容创建、游戏AI编程、游戏AI设计、基于AI的游戏类型等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学读物和参考手册。

《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点，介绍深度学习的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明，同时以程序设计取代定理证明，缩短学习过程，增加学习乐趣。

《概率图模型原理与应用：第2版》分为4部分：第Ⅰ部分给出PGM的总体介绍和动机，并回顾概率论和图论的必要背景知识；第Ⅱ部分描述不考虑决策或效用的模型：贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、贝叶斯网络、动态和时态贝叶斯网络；第Ⅲ部分首先简要介绍决策理论，然后描述支持决策的模型，包括决策树、影响图、马尔可夫决策过程和部分可观察马尔可夫决策过程；第Ⅳ部分对标准PGM进行了扩展，包括关系概率图模型和因果图模型(因果推理和因果发现)，还对深度学习及其与PGM的关系进行介绍。

《深度学习模式与实践》通过介绍**实践、设计模式和可复制的架构，指导读者的深度学习项目从实验室走向应用。本书收集并阐明了近十年来真实世界中深度学习最紧密的洞察。读者将通过每个有趣的例子学习相关技能，并建立信心。 《深度学习模式与实践》深入研究了如何构建成功的深度学习应用程序。通过将经过验证的模式和实践应用到自身项目中，读者将节省数小时的试错时间。本书通过测试的代码示例、真实世界示例和出色的叙事风格，使复杂的概念变得简单和有趣。在此过程中，读者将学会相关技巧来部署、测试和维护项目。 本书的内容包括： 现代卷积神经网络 CNN架构的设计模式 移动和物联网设备模型 大规模模型部署 计算机视觉示例

用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。 用监督学习分类模型预测信货违约概率，检测欺诈行为。 用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。 为实现交易策略和管理投资组合，用降维和聚类技术寻找相似资产。 用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略，管理投资组合。 用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题。

我们在当下不得不面对的问题是，在不可抗的AIGC极速进化趋势下，我们应该做什么？怎么做？我们是否可以寻找到AIGC冲击下自身行业的机会？ AI 绘画为设计师、艺术家和设计创意从业者们提供了颠覆式的设计创作工具，同时也能让普通人跨越专业软件的技能门槛，打破设计创意的技能垄断，实现真正意义上的创作自由和设计普惠。本书重点聚焦AIGC技术在设计创意领域的发展和应用，系统讲解了人工智能在视觉创意（绘画）领域的巨大潜力，以及它如何改变我们对设计创作方式的认知，同时也结合产业实际情况，真实而客观地揭露AI绘画的能力局限及发展风险。让我们一起用充满想象力的姿态，迎接充满无限可能的未来。

《深度学习全书 公式 推导 代码 TensorFlow全程案例》共有15章，分为5部分，篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，后，介绍了强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。

《机器学习项目交付实战》将介绍如何从模型和数据中获取**性能，帮助你构建稳定的数据管道。通过高效的可复用技术集合，来确保应用程序工作流程的顺利执行，以及提高模型的可维护性。基于数十年的良好软件工程实践，机器学习工程可确保你的机器学习系统具有弹性、适应性和可执行性。 《机器学习项目交付实战》将介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。你将了解很多软件工程技术，例如对原型进行实验和实施模块化设计，从而产生弹性架构和一致的跨团队沟通。基于作者丰富的经验，本书中的每一种方法都被成功地用于解决现实世界中的问题。 ● 根据预期和预算确定机器学习项目的范围 ● 为你的项目选择正确的技术路线 ● 使你的代码库更易于理解，提升可维护性和可测试性 ● 实现故障排除和日志系统的自动化

关于未来20年的预言，一幅走向奇点的未来生存指南与路线图。 继《奇点临近》之后，雷·库兹韦尔的又一部里程碑式作品！探讨以人工智能、生物技术及纳米机器人为代表的指数型技术将如何推动人类走向奇点！库兹韦尔通过扎实的论证，在书中重申了他对未来20年的大胆预言——AI将在何时通过图灵测试；人类将在何时迈入奇点；持续发展的人机融合技术将如何使人类智能增强数百万倍；人类寿命如何实现延长， 目前120岁的生物学限制；可再生能源技术的不断完善将如何满足我们所有的能源需求；指数型技术将如何改变人类生活的方方面面等。我们即将迈入认知、生活乃至生命被重构的时代，一切都将重新开始！生物技术、纳米技术、人工智能技术将如何重塑未来，一场关涉未来商业、生活、工作、健康等领域的超ji预言。 不断融合的指数增长的技术趋势

《物联网深度学习 》详细阐述了与物联网深度学习相关的基本解决方案，主要包括物联网生态系统、物联网深度学习技术和框架、物联网中的图像识别、物联网中的音频/语音/声音识别、物联网中的室内定位、物联网中的生理和心理状态检测、物联网安全、物联网的预测性维护、医疗物联网中的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

本书全面叙述了蒙特卡罗方法，包括序贯蒙特卡罗方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法基础、Metropolis算法及其变体、吉布斯采样器及其变体、聚类采样方法、马尔可夫链蒙特卡罗的收敛性分析、数据驱动的马尔可夫链蒙特卡罗方法、哈密顿和朗之万蒙特卡罗方法、随机梯度学习和可视化能级图等。为了便于学习，每章都包含了不同领域的代表性应用实例。本书旨在统计学和计算机科学之间架起一座桥梁以弥合它们之间的鸿沟，以便将其应用于计算机视觉、计算机图形学、机器学习、机器人学、人工智能等领域解决 广泛的问题，同时使这些领域的科学家和工程师们 容易地利用蒙特卡罗方法加强他们的研究。

《强化学习（第2版）》作为强化学 的深度解剖之作，被业内 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。

本书从数学、哲学、计算机科学、神经科学和人工智能等角度，全面阐述了贝叶斯理论背后的基础知识、思维方式和丰富哲理。贝叶斯定理一旦与算法相结合，就不再是一套枯燥的数学理论或认识论，而变成了应用广泛的知识宝库，催生了众多现代数学定理，以及令人称道的实践成果。作者一改传统的数学探讨模式，不仅展现了贝叶斯理论背后的科学思想，还阐述了它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法知识就能读懂。

本书以深入浅出的方式介绍近年来人工智能领域 热门的技术——多模态大模型的技术方法、开源平台和应用场景，并详细阐述因果推理、世界模型及多智能体与具身智能等前沿技术领域，有助于读者全面了解多模态大模型的特点及发展方向，对新一代人工智能技术范式和通用人工智能的发展起到重要推动作用。全书共5章，第1章深入探讨 代表性的大模型结构，第2章深度剖析多模态大模型的核心技术，第3章介绍多个具有代表性的多模态大模型，第4章深入分析视觉问答、AIGC 和具身智能这3个典型应用，第5章探讨实现通用人工智能的可行思路。 本书不仅适合高校相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用， 是各类IT 从业者的 参考之作。

ChatGPT的横空出世，使得量化交易编程工具的使用门槛迅速降低，掌握量化交易的底层逻辑就成了重中之重。本书着重介绍量化交易模型的底层逻辑和技术实践，梳理了基本面量化、资产配置量化、贝塔量化、阿尔法量化和另类量化这5种量化交易第略，并给出了相应的实战案例及代码，初步探索了运用GPT来实现其逻辑的技术路径，从理论到实践，助你轻松上手量化交易。本书适合对量化交易感兴趣的广大投资者，尤其适合希望转型量化交易的程序员参考阅读。

人类终将被机器人取代zui终奴役？“脑机接口”先驱米格尔·尼科莱利斯借助进化生物学、神经生物学、人工智能等多个领域的研究，给出了否定的答案：机器永远无法/ 人类“脑联网”。 人类“脑联网”有创造万物之力，也有毁灭自身之能。 如果人脑长期满足于社交媒体等数字系统带来的愉悦感，开始依赖它们来理解世界时，人脑的结构就会发生改变，创造力、同理心等人类特质也会逐渐丧失。zui终，人类不是被人工智能取代，而是自己主动沦为智慧平庸的“数字僵尸”。是让人工智能为人类所用，还是成为人工智能的“同类”？我们是时候做出选择了。

人工智能（AI）时代已悄然而至，然而对AI伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把 糟糕的情况都预想到、分析到。 本书从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述了和平、合理发展AI技术的伦理思想，对AI技术可能引发的某些社会问题（如技术失业、两性平等）也做了剖析。