《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
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。
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。
本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
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
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
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
这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，本书提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时具进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、丰富性、易读性均得到了进一步提升，必定能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 全书一共19章，在结构上分为三大部分： 第1部分（第1~4章） PyTorch基础 首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。 第二部分（第5~10章） 深度学习基础 依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、
作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。 本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、人工智能高级专题、人工智能的现在和未来以及安全与编程六部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，对人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发式方法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN 等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，也介绍了机器学习、深度学习以及受到自然启发的
《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。
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
本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型，以便帮助读者理解和搭建类似ChatGPT的系统。在模型的结构方面，大语言模型属于深度神经网络，其设计核心是注意力机制，因此，本书涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型。在模型的数据基础方面，本书既涉及模型训练的工程基础，如反向传播，又涉及数据的使用方式，如迁移学习、强化学习，以及传统的监督学习和无监督学习。此外，本书还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感，以提高模型的稳定性和可解释性。 本书既适用于希望深入了解大语言模型、通过人工智能技术解决实际问题的读者，也适合作为高等院校计算机及相关专业的师生参考用书。
本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两种库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。 本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。
知识图谱作为认知智能的核心技术正蓬勃发展。本书系统全面地介绍了知识图谱的核心技术，既有宏观整体的技术体系，也有关键技术和算法细节，内容包括：知识图谱模式设计的方法论 六韬法；知识图谱构建中的实体抽取和关系抽取；知识存储中的属性图模型及图数据库，重点介绍了JanusGraph分布式图数据库；知识计算中的图论基础，以及中心性、社区检测等经典图计算算法；知识推理中的逻辑推理、几何变换推理和深度学习推理，及其编程实例。后，本书以金融、医疗和智能制造三大行业的应用场景为例，梳理了知识图谱的应用价值和应用程序形态。 本书既适合人工智能行业从业者和研究人员系统学习知识图谱，也适合一线工程师和技术人员参考使用，并可作为企业管理人员、政府人员、政策制定人员、公共政策学者的参考材料，以及高等院校计算机、金融
本书分十大章节和三章附录章节，以现代体系结构特征为目标，从理论、方法及应用等不同角度，详细描述了各种提升程序并行性、数据局部性及适配目标架构特征的高级编译优化技术。本书还结合深度学习应用场景展开讨论，介绍了如何在深度学习框架中使用高级编译优化技术。
本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业结合的方式，帮助读者更好地掌握深度学习的理论知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还 介绍了各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上和 AI大师 一样无往不利。 人工智能是一门跨学科的技术，本书既可作为深度学习的入门读物，又可作为人工智能或相关学科本科生和研究生的教材，还可供AI爱好者和从业者使用。
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出基础的神经网络 多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描述的线性代
本书以HCIP-Security和HCIE-Security认证考试大纲为依托，介绍了防火墙和VPN的关键技术，包括安全策略、NAT、双机热备、虚拟系统、链路负载均衡、服务器负载均衡、L2TP VPN、IPSec VPN和SSL VPN。本书详细介绍了每一种技术的产生背景、技术实现原理、配置方法，旨在帮助读者掌握组建安全通信基础设施的技术和能力，顺利通过认证考试。 本书是学习和了解网络安全技术的实用指南，内容全面，通俗易懂，实用性强，适合网络规划工程师、网络技术支持工程师、网络管理员以及想了解网络安全技术的读者阅读。
本书从人工智能（AI）的发展历史讲起，介绍了目前非常热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等，并介绍了近年来产业界和学术界一些著名的AI芯片，包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式，以及下一代AI芯片的几种范例，包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书也介绍了半导体芯片技术在后摩尔定律时代的发展趋势，以及基础理论（如量子场论、信息论等）在引领AI芯片创新方面发挥的巨大作用。*后，本书介绍了AI发展的三个层次、现阶段AI芯片与生物大脑的差距及未来的发展方向。 本书可供AI和芯片领域的研究人员、工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，创投从业者和相关专业
