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。
《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。
《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。
我们在运用AI的时候,有时得不到自己想要的回答,于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是,AI的回答质量往往取决于提问的质量。 《秒懂AI提问:让人工智能成为你的效率神器》系统地介绍了20种向AI提问的有效方法,用这些方法可以让AI给出高质量的回答。在介绍提问方法时,本书紧扣日常工作和生活,并通过对比让读者直观感受不同提问方法的效果,最后引出更多场景下的应用,让读者真正学以致用。 《秒懂AI提问:让人工智能成为你的效率神器》适合各行业对AI技术应用感兴趣的人群阅读。
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》内容介绍:《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。 《动手学深度学习》内容简介:本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以
本书适合任何想要深入了解深度学习这个迷人领域的人,您不需要具备高级数学和编程知识就可以掌握其根本原理。如果您想知道这些工具是如何工作的,并学会自己使用它们,答案尽在书中。而且,如果您已经准备好编写自己的程序,那么随附的Github存储库中还有大量补充的Python笔记本可以帮助您。 本书讲解语言通俗易懂,包含大量的的彩色插图和具有启发性的类比,以及丰富的现实世界的例子,深入地地解释了深度学习的关键概念,包括: 文本生成器如何创建新颖的故事和文章。 深度学习系统如何在人类游戏中学习游戏并获胜。 图像分类系统如何识别照片中的物体或人。 如何以对日常生活有用的方式思考概率。 如何使用构成现代人工智能核心的机器学习技术。 各种各样的智力冒险家都可以使用本书中涵盖的强大思想来构建智能系统,帮助我们更好地理
本书为大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的 可用知识 ,带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。通过本书,你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中提供了简单易学的示例,帮你理解并应用在自己的项目中。此外,书后还提供了一份术语表,方便你随时参考。 准备好了吗?只需了解Python,你即可将本书作为进入大模型时代的启动手册,开发出自己的大模型应用。
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。
《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法,并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂推荐算法实战》总计10章,内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块(包括召回、粗排、精排与重排)所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道(其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等),最后还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。 《互联网大厂推荐算法实战》既适合推荐系统、计算广告、个性化搜索领域的从业人员阅读,也适合希望从事互联网算法工作的在校学生阅读。
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。
《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
本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。部分介绍人工智能算法的核心概念,包括监督学习和神经网络,并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步,讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来,探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络,可用于时间序列预测。
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
本书面向初学者,采用全彩图解 视频讲解的形式介绍了人工智能的基础知识及开发案例,从无代码到图形化编程到代码编程,循序渐进,让读者逐步掌握人工智能技术,体验人工智能带给自己的乐趣。 本书首先通过mDesigner 开源硬件的结合赋予创客作品以 智能 ,接着介绍了与人工智能密切相关的深度学习及其所需要的编程语言、编程框架及编程环境等知识,进而结合不同的场景,详细讲解了人工智能在视觉、听觉、无人驾驶等不同领域的实际应用。 本书强调人工智能理念的实战应用,书中涉及的程序源代码均可直接下载使用,方便读者动手实践,注重想象力、创造力以及动手能力的提升。对于青少年创客、人工智能初学者来说,本书将是一本不错的入门读物。
本书旨在探讨 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响,从而帮助读者深入了解并应用人工智能技术。 本书共分为8章。第1章介绍了ChatGPT和AIGC的发展历史,以及核心技术的演进与应用。第2章详细探讨了ChatGPT的特点、功能,以及它在文科和理科领域的应用。第3章深入介绍了ChatGPT及其他AIGC对个人的赋能,包括原理、成本、应用场景、高质量答案的提问技巧,以及如何利用ChatGPT进行编程。此部分还提到了AIGC时代下的职业规划。第4章重点介绍了AIGC在创意领域的应用,特别是Midjourney工具的使用。第5章讲解了如何使用 AIGC 技术来创建数字人分身,使他们能够说话、唱歌,甚至成为主播。第6章强调了AIGC如何赋能职场,包括辅助设计、思维导图生成、文本创作、市场调研与策划、短视频创作,以及办公软件使用。第7章介绍了
深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制,本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱,帮助读者正确理解技术,体会它们的有趣之处。为此,本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架 DeZero。DeZero 是本书原创的框架,它用少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架,在此过程中,读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解,看清深度学习框架的本质。 本书沿袭《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》的风格,语言通俗,代码简洁,讲解详细。在自制框架的过程中,读者还能进一步巩固Python 编程和软件开发相关的知识。 本书适合对深度学习框架感兴趣的读者阅读。
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。
《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