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本书将帮助读者：学习如何理解因果推断的基本概念。将业务问题定义为因果推断问题。理解偏差如何干扰因果推断。学习因果效应如何能够因人而异。将相同客户不同时间的观测用于因果推断。在随机化不可行的时候利用地理和回溯实验。检验非遵从性偏差和效应稀释。

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当智能工具成为我们日常生活不可或缺的一部分时，我们很容易忘记人类是如何迈入数字时代并一路走来的。然而，在历史上的一段时期内，聪明的人类却在创建由简单的0和1组成的字符串时遇到了众多极大的困难。《数字革命史》正是向这段历史致敬，没有这段历程，就没有我们今日智能手机、社交网络、互联网服务和人工智能的普及。这本书讲述了人类曾面临的最严峻的挑战，并呈现了现代新技术世界的奥秘。该书围绕五个主要章节带领读者畅游数字革命史之路，探究以惊人速度相继出现的数字技术并启发今天人工智能的新挑战。

[内容简介]《为机器立心》每每站在 命运的十字路口，我们总会听到来自历史的叩问。无论是“李约瑟难题”“钱学森之问”“杨振宁三问”，还是 的人工智能“中国之问”，都考验着我们 战略方向的确立和科学家的使命感。要交出一份满意的答卷，就要走出一条属于我们自己的路，一条底层逻辑自主可控的创新之路，走人工智能与人类价值观对齐的创新之路，走不随大流、坚信人工智能的“中国时代”必将到来的创新之路。 《为机器立心》的主题是迈向通用人工智能的中国路线，让AI不再缺“心”，点亮人工智能的“中国时刻”。在书中，朱松纯教授解答了什么是通用人工智能、如何认清智能的本质、如何为人工智能找到统一理论与认知架构，进而为机器立“心”等重要问题。全书共分为两大部分。 部分“厘清通用人工智能的3大关键迷思”：ChatGPT等大模型

《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

本书的主要内容有：了解机器学习术语背后的数学知识。探究机器学习和神经网络的基础。管理网络加深过程出现的问题。搭建神经网络，分析复杂图像。用自编码器高效降维。深入序列分析，用其研究语言。探讨复杂机器学习模型的解释方法。收获生成建模的理论和实用知识。理解强化学习的基础。

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