《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。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了 现代 理念，实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也可以作为相关领域专业人员的参考书。

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

《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

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。

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

9787115617149 秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手 59.80 9787115620460 秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器 59.80 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》针对职场、学习、生活、艺术创作领域常见的40余种写作应用场景，遵循 场景 方法 总结 的框架，详细介绍了如何正确利用AI完成多种写作任务，并归纳出使用AI写作的方法和技巧。 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》分为6章。第1章通过5个步骤、6大场景介绍了如何驾驭AI完成多种类型的写作任务；第2章至第6章分别详细介绍了在职场应用文写作、商业营销文案写作、新媒体写作、调查研究与论文写作、生活艺术创作等多种场景中使用AI写作的技巧，帮助读者充分发挥AI的潜力，让写作变得简单有趣。 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》适合各行业有写作需求的人群阅读

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。

本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。 全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计；第 3 篇为数学知识提高篇，主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第 4 篇为数学知识应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。 本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。

这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程，全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识，旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景，同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。

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。

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。 本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。 本书主要内容： （1）训练深层神经网络； （2）实现模块和损失函数； （3）使用 PyTorch Hub 预先训练的模型； （4）探索在 Jupyt

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的GAN模型；第四部分（第14~18章）探讨将计算机视觉技术与NLP、强化学习和OpenCV等技术相结合来解决传统问题的新方法。本书内容丰富新颖，语言文字表述清晰，应用实例讲解详细，图例直观形象，适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。

人工智能时代，数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习(ML)的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用(第2版)》就以Python为基本工具，从全局、战略的视角介绍了相关的概念，以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分，其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识，该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开，概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征，以及如何基于这些数据优化算法评估投资组合。第2部分重点阐述了在端到端工作流环境中，一些基本的监督学习、无监督学习是如何为交易策略的制定提供帮助的。第3部分是自然语言处理，这部分引入了无监督学习算法，力求从文本数据这种关键的另类数据中高质量地提取信号。第4部分通过TensorFlow和PyTorch,重点介绍深

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

本书系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。

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本书从硬件、软件、行业三个方面系统地介绍自动驾驶那些事儿。在第 1 篇中，通过 5 章详细介绍雷达、相机、定位、芯片、线控底盘等自动驾驶关键硬件的工作原理、应用场景、发展趋势等内容。在第 2 篇中，通过 3 章详细介绍自动驾驶领域具有代表性的算法、系统、功能等内容。在第 3 篇中，通过 1 章对行业中发生的一些具有长远借鉴意义的故事进行分析和总结。 本书作为一本自动驾驶知识科普图书，由浅入深、通俗易懂，既适合汽车行业从业者和有兴趣从事汽车行业的读者阅读，也适合高等院校车辆、机械、计算机等相关专业师生阅读。 本书特色： （1）全栈知识。本书涉及自动驾驶的全栈知识，既涉及与硬件相关的传感器、计算单元、芯片，也涉及与软件相关的算法、系统和功能，还有对行业的分析解读。本书能让读者快速了解自动驾驶知识的全貌，有

《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。

本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统，介绍如何基于Haystack进行信息检索，探讨在缺乏大量标注数据的情况下提高模型性能的方法。最后展示如何从头开始构建和训练用于自动填充Python源代码的模型，并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。

《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和*近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。 《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》主题全面，是一本经典的统计学习教材，适合本科高年级学生和研究生使用和参考。

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。

《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