《人工智能的底层逻辑》用科普化的语言介绍了搜索、计算机视听觉、自然语言处理、机器学习、多模态信息处理等人工智能系统中的基础算法和数学模型，它们是实现人工智能的基础。展示了人工智能的底层逻辑，人工智能工作的基本规律。让读者真正搞懂如何给机器装上眼睛和耳朵、如何让机器理解人类语言、如何让机器拥有知识、如何让机器懂逻辑会推理、如何使机器人的言行符合人类的规范。全书深入浅出，通俗易懂，精美的插画更增加了可读性，让读者轻松掌握人工智能本质的内核，搞懂人工智能运行的底层逻辑。

现今，Web3.0这一概念火爆科技圈，互联网的发展也将迎来新变革。过去，网络只是我们在现实生活中的辅助工具。现在，在这个虚拟世界丰盛的时代，人们的交流方式、消费活动甚至赚钱方法都发生了巨大变化。 本书基于这个时代背景，使用丰富的插图和案例，让你轻松读懂Web3.0。作者从虚拟货币、NFT、DeFi、DAO等新结构和新服务，阐释Web3.0给商业模式的发展带来了怎样的影响，让读者可以在Web3.0时代里大展宏图。

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。

本书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。 本书适合机器学习初学者以及相关从业者和研究人员阅读。

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

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

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

在《强化学习与机器人控制》一书中，专家团队不仅简洁明了地描述了人机交互控制方案，还深入介绍了新颖的无模型强化学习控制器。本书首先简述更先进的人机交互控制方案和强化学习，然后讲解典型的环境模型，最后介绍一些更著名的参数估计识别技术。 《强化学习与机器人控制》提供了严谨的数学推理和演示，这有助于读者理解控制方案和算法。书中还描述了人机交互控制和基于强化学习控制的稳定性和收敛性分析。另外，还讨论了一些前沿话题，如逆运动学和速度运动学解决方案、神经控制以及机器人领域未来可能的发展趋势。 ● 全面介绍基于模型的人机交互控制 ● 详细研究基于欧拉角的无模型人机交互控制和 人机回圈 机制控制 ● 实际讨论机器人位置和力控制的强化学习以及机器人力控制的连续时间强化学习 ● 深入研究使用强化学习来控制

《AI短视频生成与剪辑实战108招 ： ChatGPT 剪映》通过12个专题内容、108个实用技巧、170多分钟的教学视频，讲解了AI短视频的生成与剪辑全流程，并随书附赠了108集同步教学视频、210多个素材效果、70多个书中案例关键词、5200多个绘画关键词等。具体内容按以下两条线展开。 一是技能线：详细讲解了ChatGPT、文心一格、Midjourney的使用方法，以及3种AI短视频生成方法 文本生视频、图片生视频和视频生视频。 二是案例线：介绍了运用剪映、腾讯智影、一帧秒创、必剪、快影、美图秀秀、不咕剪辑、Runway、KreadoAI、FlexClip等多种软件，剪辑与制作各种不同案例的方法，特别是电商案例、口播视频、影视解说、房产广告等。 本书内容由浅入深，以实战为核心，适合以下人群阅读：一是摄影、视频爱好者；二是AI短视频创作者、AI爱好者；三是影视行业工作者、自媒体工作者；

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。

《AI智能办公实战108招：ChatGPT Word PowerPoint WPS》通过8大专题内容、108个实用技巧，讲解了运用ChatGPT结合办公软件Word、PowerPoint以及WPS，实现AI办公智能化、高效化的方法。随书附赠了108集同步教学视频、90多个素材 效果文件、65个关键词等。 ChatGPT Word高效处理文档，讲解了运用ChatGPT检查与纠错、统计数据、处理文本、智能生成营销方案、根据提示词生成文本、优化文本用词、改写文章风格、编写论文大纲等内容。 ChatGPT PPT智能生成演示文稿，讲解了在ChatGPT中逐步生成PPT、生成PPT完整文稿，以及ChatGPT Mindshow、ChatGPT 闪击PPT、ChatGPT ChatPPT生成PPT等内容。 ChatGPT WPS生成办公文档与演示文稿，讲解了用ChatGPT生成WPS办公文档、旅游行程、培训计划、年终总结、辞职报告、分析报告、述职报告、商务演示PPT、活动策划PPT、行业分析PPT等内容。 最后通过一个综合案例 年终总结

本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此 基础上,介绍 MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用,并给出相应的应用 实例。 本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的 专业人员的参考书。

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

《AI虚拟数字人：商业模式 形象创建 视频直播 案例应用》一书以实战案例为主，通过以下4篇内容，帮助读者完成AI虚拟数字人从入门到精通的学习。 商业模式篇：介绍了AI虚拟数字人的前景、价值、原理、应用、产业链、商业模式等内容。 形象创建篇：介绍了生成虚拟数字人的工具和平台，以及使用主流软件剪映和腾讯智影生成与 设置数字人的过程。 视频直播篇：介绍了数字人的视频直播素材和效果的制作与剪辑，丰富画面的各类效果。 案例应用篇：通过《人生哲理播报》《抖音电商带货》《戏曲知识口播》《延时摄影攻略》4 个大型案例，介绍了数字人在心理学、电商、教育和摄影等领域的实战应用。 本书适合对象：一是对AI虚拟数字人感兴趣的读者和初学者；二是想要制定虚拟形象的博主， 如直播主播、短视频博主、电商商家等；三是需要制定虚拟偶像、

《AI数据处理实战108招：ChatGPT Excel VBA》通过7个专题内容、108个实用技巧，讲解了如何运用ChatGPT结合办公软件Excel和VBA代码实现AI办公智能化、高效化。随书附赠了108集同步教学视频、170多个素材效果、80多个关键词和33个VBA代码等。具体内容由以下两条线展开。 一是技能线：详细讲解了ChatGPT的基本操作、问答方式和指令用法，包括用ChatGPT结合Excel和VBA功能编写公式、代码，以及筛选、检查、提取、分列、排序、整理和分析等用AI技术处理表格数据的实用技巧。 二是案例线：具体安排了用AI编码实现分组求和、统计销量、统计销售额、统计重复项、计算工资补贴、计算时间差、计算年龄、计算奖金、判断性别、提取职称、多表排序、隐藏数字、转置数据、批量插入图片、隔行插入空行、创建可视化图表、一对多查询和多对一查询等实例，帮助大家更加高效地处理表格

本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。本书主要包含两部分内容，第一部分为Python机器学习入门知识：主要介绍了Python的基础内容、Numpy与Pandas库数据操作、Matplotlib与Seaborn库数据可视化、Sklearn库机器学习，以及与机器学习相关的基础知识；第二部分为Python机器学习算法应用：主要介绍了数据的回归预测分析、时间序列预测，数据无监督学习中的聚类、降维以及关联规则，数据分类模型的应用以及针对文本数据与网络图数据的机器学习算法应用。本书适合对机器学习、数据分析感兴趣的初学者学习，也可作为Python机器学习、数据分析、数据可视化的入门及进阶的教材。

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。

AIphaGo、ChatGPT、AGI系统，各种惊人眼球的人工智能成就不断刷新着人类对机器的认知。这些认知也引发了人们一再思考这样一个尖锐问题，即人类制造的智能机器系统是否会全面超过人类的智慧？这部读物便是面对这样的灵魂考问，从机器之 芯 与人类之 心 比较的角度，来为普通读者给出一种回应。 那么机器之芯与人类之心进行比较，到底孰智孰慧呢？这部读物经过全面系统地比较，将无奈地得出这样的感概： I（唉）， 机 智终归超过不了人。须知，我们人类所拥有的情感能力、意识能力以及创造能力绝非是基于逻辑计算的机器所能够拥有！或者更加通俗地说，我们目前所有基于预先编程的智能系统不可能具备人类所拥有最高智慧境界的应变能力。或许只有未来的脑机混合智能途径，才是机器系统拥有应变能力的根本出路。 《将芯比心》这部读物正是从视觉感

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM算法和提升方法。 本书共 12章，绪论介绍贯穿本书的两大思维模式，以及关于全书的阅读指南；第 1章介绍一些基本术语，并给出监督学习的流程；第 2章介绍关于回归问题的机器学习方法；第 3～9章介绍关于分

随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献。

《AI绘画与摄影实战108招：ChatGPT Midjourney 文心一格》通过10个专题内容、108个实用技巧、120多分钟教学视频，讲解了AI绘画与摄影的相关知识，随书附赠了108集同步教学视频、50多个素材效果、260多个书中案例关键词、5200个绘画关键词等。具体内容按以下两条线展开。 一是技能线：详细讲解了ChatGPT关键词的挖掘方法、文心一格的绘画技巧、常见的AI构图与光线色调指令、Midjourney常用的绘图指令，以及AI绘图的4种方法。 二是案例线：介绍了人物摄影、动物摄影、植物摄影、建筑摄影、慢门摄影、星空摄影、航拍摄影、全景摄影、风光摄影、人文摄影、产品摄影、时尚摄影等多种热门摄影的知识。 本书由浅入深，以实战为核心，既适合摄影师、绘画爱好者、设计师、插画师、漫画家、电商商家、艺术工作者等阅读，又可作为相关院校的教材。