周志华老师的《机器学习》（俗称 西瓜书 ）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》（俗称 南瓜书 ）的第2 版。相较于第1 版，本书对 西瓜书 中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来人视角给出学习建议，旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明，以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。 全书共16 章，与 西瓜书 章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角进行讲解，希望能够帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。 本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考

Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些最符合你的需求？ 将引领你进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务，并介绍解决NLP难题的技术，甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到，诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域，并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书，你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。 主要内容 ? 了解用于解决复杂语言问题的新技术

ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一，它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球，被广泛用于各行各业，以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢？ 《ChatGPT 实操应用大全（全视频 彩色版）》应运而生，这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍，为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧，带读者深度解锁 ChatGPT的功能，释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题，极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资，还是翻译、写代码等任务，本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能，就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容，内容通

本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时，本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者，也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。

内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成，它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。 本书以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把阳春白雪的人工智能从科学的殿堂推向公众面前。 全书共8章，逻辑上分为4个部分： 部分 人工智能的起源（第1~2章） 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以 人工智能之父 图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，

本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架 YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的入门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。

本书基于学术写作的核心在于结构化的思维这一理念，全方位地介绍了如何应用 AI 辅助学术写作。AI 辅助学术写作的流程主要包括选题的确定、前言和文献综述的撰写、理论框架和研究方法的设计、研究框架与正文的组织、结论的构建、初稿的润色、标题摘要的撰写与投稿等方面。 本书力求为读者提供多样化的解决方案。这些解决方案依据不同的写作目标和策略制订，从而让读者可以根据具体需求选择。此外，本书还引导读者探索各种 AI 工具，应用好这些 AI工具有助于解决具体问题，如数据查询、参考文献管理、语言润饰等，极大地节省了学术写作的时间和精力。 无论是学生、教师、研究者，还是对学术写作有浓厚兴趣的读者，本书都能够帮助其更 好地理解人工智能在学术写作中的应用，在逻辑清晰、条理分明的框架内进行有效的学术写作，提高写作技巧，并

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。

本书通过深入浅出的方式带领读者探索人工智能的世界。书中首先介绍了人工智能的基本概念、应用场景以及发展历程。并对神经网络、遗传算法、蒙特卡罗法、自然语言处理等人工智能技术的原理和应用场景进行了分析，并探讨了人工智能的未来发展趋势以及机遇与挑战。

本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。 本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI 小白 小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

在以 ChatGPT 为代表的 AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）工具大量涌现的今天，学习编程的门槛大幅降低。对于大部分没有编程基础的职场人士来说， VBA 这样的办公自动化编程语言比以前任何时候都更容易掌握，能够极大提高工作效率。《用ChatGPT与VBA一键搞定Excel》通过3个部分：VBA 基础知识、ChatGPT 基础知识、ChatGPT 实战办公自动化，帮助 Excel 用户从零开始迅速掌握 VBA，以 授人以渔 的方式灵活应对任何需要自动化办公的场景。简而言之，《用ChatGPT与VBA一键搞定Excel》的目标是：普通用户只需要掌握一些 VBA 的基本概念，然后借助 ChatGPT 就可以得到相应的VBA代码，从而解决具体问题。

本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上，重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用，有较强的参考价值。本书具体内容包括：数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。 本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信息类、计算机类相关专业的教学参考书，也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。

本书紧跟当下AI风口，从AI指令学习出发，详细阐述了什么是AI指令、AI指令的重要性、AI指令的模板、怎么拆解AI指令、怎么创作AI指令，以及怎么让AI指令帮助自己变现、提升工作效率等。书里既有浅显易懂的理论阐述，又有详细的案例拆解，可以让你一看就懂，一学就会，轻轻松松掌握AI使用技能，解决90%的工作、学习和生活难题。 无指令，不AI ，本书从AI的底层逻辑，讲到指令的方法论实操，是一本极具系统化、实操性强的AI指令宝典。

本书先从概率论的基础讲起，然后逐步深入到概率论在机器学习中的应用，最后结合机器学习实战案例，重点介绍了概率论的概念及其在机器学习中的应用。通过本书读者不但可以系统地学习常见概率的相关知识，还能对机器学习开发有更为深入的理解。 本书共10章，涵盖的主要内容：机器学习简介；为什么机器学习需要概率论；概率的定义；集合和事件；独立性；概率的性质；常见的计算概率方法；离散型和连续型概率简介；离散型和连续型概率的期望值、方差和标准差；几种常见的离散型和连续型概率分布；条件概率；联合概率；边缘概率；贝叶斯理论；随机过程简介；马尔可夫链；隐马尔克夫模型；高斯过程；常见的机器学习Python库；机器学习分类算法和回归算法简介；概率论在分类算法和回归算法中的应用；常见的分类算法和回归算法；强化学习简介；有

《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。 《人工智能简史》作者和书中诸多人物或为师友或相熟相知，除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，也适合对人工智能感兴趣的大众读者作为入门的向导。

本书以浅显生动的语言讲述*前沿的理念 人工智能与自适应学习将如何改变教育。当下人工智能正悄悄影响着社会生活与教育体系的各个层面，对全世界的学习与教育活动，都将产生极为深远的影响。因为人工智能，因为自适应学习，自孔子以来人类两千年历史上*次，我们可以有机会真正实现 因材施教 的伟大教育理念，跨越过去难以克服的重重阻碍，让教育真正实现 个性化 ，积极改善教学的成效， 复制 *卓越的教师，让优秀教师不再是 稀缺资源 。学校可以更有效地进行教育改革，政府部门也能用更低的成本实现教育公平。在这一刻，我们能够清晰地看到： 一次全新的教育革命正在展开！本书可作为高等院校教育学、教育技术、计算机专业高年级本科生、研究生的教材，也可作为广大教育科技工作者和教育管理者的参考用书。

未来赢家是那些利用机器的力量获得优势的人。工作场所的主导是人还是机器？ 在自动化这场游戏中，机器是助人完成任务，还是取代人类岗位？ 我们将如何以共生方式与机器一起工作？ 世界公司又是如何在这种非常特殊的关系中蓬勃发展的？ 《共生：4.0时代的人机关系》使用不同的全球化组织的案例，探讨了机构、公司、个人和教育提供者将如何在发展变化过程中与新技术无缝集成，为智能自动化、人工智能和机器人技术驱动的未来描绘了图景。

这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的微积分知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。

本书是一本专门为职场人士编写的AI工具应用教程，精选了38款实用的AI工具，通过精心设计的案例来讲解如何运用这些工具实现高效办公的目的。第1章：主要介绍AIGC和ChatGPT的理论知识。第2章：主要介绍AutoGPT的基本知识。第3章：主要介绍ChatGPT的基本操作。第4章：主要介绍了5款文案生成的AI工具，分别为Notion AI、CopyAI、文心一言、讯飞星火、Kimi Chat。第5章：主要介绍AI工具在Excel中的应用。还介绍了7款智能处理Excel的AI工具。第6章：主要介绍了5款AI工具在PowerPoint中的应用。第7章：主要介绍了8款AI工具在绘画方面的应用。第8章：主要介绍了9款AI工具在影音方面的应用。第9章：主要介绍了两款AI工具在编辑方面的应用。第10章：主要通过综合性案例，介绍AI工具在工作中的应用。

《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。

本书内容丰富，循序渐进，以数据挖掘框架为主线，系统地介绍了数据挖掘技术的基本原理、方法和实践应用，全面反映了数据挖掘的理论体系和应用的*进展。课程既讨论数据挖掘的基本理论知识和框架体系结构，又介绍了数据挖掘算法的Python实现与应用，强调了理论与实践相结合，基础知识与前沿发展相结合。本书可作为计算机数据科学相关专业高年级本科生、硕士研究生的软件挖掘教材，同时也可以作为对Python数据挖掘感兴趣读者的自学参考书。