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    • 动手学深度学习 PyTorch版
    •   ( 10299 条评论 )
    • 阿斯顿·张Aston Zhang) /2023-02-01/ 人民邮电出版社
    • 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的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,并由线性模型引出简单的神经网络 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

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    • 奇点临近
    •   ( 3916 条评论 )
    • 雷·库兹韦尔 /2022-11-01/ 机械工业出版社
    • 本书是一本有思维方法论启示的书;是一本站在历史的高度, 正面思考科技力量的书;是一本充满想象与预言,但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角:21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点,又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点:奇特与警示的结论,书中六个纪元的划分奇特又富于哲理;严谨与独特的论述方法,通过分析科学发展趋势,演绎并预测未来;警世之语与探讨性对话,通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界;章尾与未来的对话,是一种思想的博弈:通过设想中的未来去理解当今的技术发展和进化中的人类。 本书论述严谨,案例丰富,深入阐释了 奇点 作为一种思潮,其在世界范围内所产生的广泛影响,并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。

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    • 图解人工智能
    •   ( 2259 条评论 )
    • 王东马少平 /2023-07-01/ 清华大学出版社
    • 《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求,全书以图片为主并辅以少量文字说明,每节配有 小清爱提问 在线视频,具有初等阅读能力的读者(包括中小学生)可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野;每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者(包括大学生和教师)自学提高。为配合课堂教学,全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者,本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情! 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。版权所有,侵权必究。

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    • AI电影大制作:人人都可以成为导演 硅基物语
    •   ( 301 条评论 )
    • 罗金海 著 /2025-03-01/ 北京大学出版社
    • 这是一本深入讲解 AI 电影制作前沿科技的权威指南,帮助每个人都有机会成为电影导演。本书揭示了 AI 如何革新电影产业,并通过丰富的实践案例和操作指南,帮助读者轻松掌握使用 AI 技术制作短视频和大电影的过程。书中涵盖了 AI 生成脚本、音乐、配音、图片和视频素材等内容,介绍了如何通过数字人技术生成影视演员,并展示了传统虚幻引擎与 AI 技术相结合后的强大潜力。 无论您是电影爱好者、AI 技术研究者,还是专业电影人,本书都将成为您电影创作的指南。

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    • 深度学习进阶 自然语言处理
    •   ( 2530 条评论 )
    • [日]斋藤康毅 /2020-10-01/ 人民邮电出版社
    • 《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照 提出问题 思考解决问题的新方法 加以改善 的流程,基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题,使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。

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    • DeepSeek源码深度解析
    •   ( 120 条评论 )
    • 薛栋,黄捷 著 /2025-06-01/ 北京大学出版社
    • 《DeepSeek源码深度解析》是一本系统讲解DeepSeek源码及其核心实现原理的技术指南,内容覆盖了从基础概念到高级应用的全流 程知识。全书共7章,结构层层递进。第1章对DeepSeek进行了全面概述,帮助读者构建对DeepSeek系统的整体认 知。第2章聚焦于环境搭建、代码获取与模型部署接入,为后续深入研究提供基础。第3章深入探讨了MoE(混合 专家模型)的基本原理、功能模块与优化技术。第4章详细解析了DeepSeek-V3模型的架构知识,并通过测试验证 展示了系统的实际效果。第5章围绕统一多模态大模型展开,介绍了Janus系列架构、核心技术及工具模块。第6章 针对高分辨率图像场景,探讨了结合MoE、细粒度特征提取与视觉/语言适配器的多模态模型的知识。第7章聚焦 DeepSeek-R1推理大模型,展示了DeepSeek在推理性能与自我进化方面的前沿探索。 《DeepSeek源码深度解析》适合人

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    • 深度学习入门4:强化学习
    •   ( 479 条评论 )
    • [日]斋藤康毅 /2024-08-01/ 人民邮电出版社
    • 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续 鱼书 系列的风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂入室。

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    • 深度学习入门2:自制框架
    •   ( 983 条评论 )
    • [日]斋藤康毅 /2023-03-01/ 人民邮电出版社
    • 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。

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    • 高效使用DeepSeek+DeepSeek使用指南 套装共2册
    •   ( 239 条评论 )
    • 卢森煌杜雨 张孜铭 陈博 /2025-03-14/ 机械工业出版社
    • 《高效使用Deepseek:探索AI时代的未至之境》是一本关于如何高效使用DeepSeek智能助手的实用指南。书中详细介绍了DeepSeek的各项功能和使用技巧,内容涵盖了从基础的操作教程到高级的办公自动化、知识管理、智能助手应用等方面,帮助读者深入理解和掌握这一AI工具。本书的目的不仅是向用户展示DeepSeek的功能,更重要的是教会他们如何将其应用到实际的生活和工作中,从而提升工作效率和学习能力。 《DeepSeek使用指南:全场景职业应用实践》全面介绍了DeepSeek这一AI工具在多个职业场景中的应用方法和技巧,重点帮助读者在实际工作中提升生产力和创造力。书中通过深入浅出的方式,介绍了如何使用DeepSeek进行文本创作、数据分析、决策支持等工作,内容包括从基础指令到复杂任务拆解,再到行业专用的场景应用,具有很高的实用性和操作性。 《DeepSeek使用指南

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    • Python神经网络编程
    •   ( 14503 条评论 )
    • [英]塔里克·拉希德Tariq Rashid) /2018-04-01/ 人民邮电出版社
    • 本书从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专业人员所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在Raspberry Pi上工作。

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    • 动手学强化学习
    •   ( 2024 条评论 )
    • 张伟楠 沈键 俞勇 /2022-05-01/ 人民邮电出版社
    • 本书系统地介绍了强化学习的原理和实现,是一本理论扎实、落地性强的图书。 本书包含3个部分:部分为强化学习基础,讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法;第二部分为强化学习进阶,讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法;第三部分为强化学习前沿,介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。同时,本书提供配套的线上代码实践平台,展示源码的编写和运行过程,让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。 本书理论与实践并重,在介绍强化学习理论的同时,辅之以线上代码实践平台,帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学习感兴趣的高校学生、教师,以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。

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    • 深度强化学习(王树森、黎彧君联合导师北大张志华作品)(图灵出品)
    •   ( 787 条评论 )
    • 王树森 黎彧君 张志华 /2022-11-01/ 人民邮电出版社
    • 本书基于备受读者推崇的王树森 深度强化学习 系列公开视频课,专门解决 入门深度强化学习难 的问题。 本书的独特之处在于:,知识精简,剔除一切不必要的概念和公式,学起来轻松;第二,内容新颖,聚焦近10年深度强化学习领域的突破,让你一上手就紧跟技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现,但不回避数学公式和各种模型,原创100多幅精美插图,并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言 生动形象的图示,助你扫除任何可能的学习障碍!本书内容分为五部分:基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望,涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。 本书面向深度强化学习入门读者,助你构建完整的知识体系。学完本书,你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告,具备进一步自学和深挖的能力。

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    • 金融人工智能:用Python实现AI量化交易
    •   ( 1224 条评论 )
    • [德]伊夫 /2022-08-01/ 人民邮电出版社
    • 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。

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    • DeepSeek全场景应用
    •   ( 105 条评论 )
    • 管永川 /2025-04-08/ 中国人民大学出版社
    • 本书是一本全面探索DeepSeek大语言模型应用的实用指南,涵盖了近200个精心设计的实用案例,以 场景思维 为核心,从用户实际需求出发,系统地展示了DeepSeek如何在日常工作、学习和生活的各个方面发挥智能助手的作用。 全书共分为20章,内容丰富且有层次: (1)从基础工具使用和提示词工程入门,到内容创作、知识工作、创意设计等应用场景,涵盖了多个专业领域(医疗、金融、法律、心理)的深度应用。 (2)介绍了日常生活、创业自媒体、行业赋能的多维度实践,提供了API集成方案和30个精选高频场景的深度解析; (3)每个实例都针对特定用户群体的痛点和需求,提供了具体、可操作的解决方案,帮助读者快速掌握如何将DeepSeek融入工作流程,真正实现AI赋能。 书中不仅关注 如何使用 ,更着眼于 为何使用 和 何时使用 ,帮助读者建立对AI辅助工具的系统性

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    • DeepSeek大模型:技术解析与商业应用 清华大学 DeepSeek实用操作指南,清华大学ds教程
    •   ( 121 条评论 )
    • 王常圣孔德镛 /2025-04-01/ 清华大学出版社
    • 《DeepSeek大模型 : 技术解析与商业应用》系统讲解了DeepSeek 大语言模型的技术原理与商业实践,既深入剖析模型的核心原理,又提供切实可行的实践指导。全书共分为10 章,从基础概念入手,逐步阐明模型架构、本地部署方法,并详细解析了DeepSeek 提示词的思维链,指导用户如何根据不同需求设计有效的提示词,以实现高效的AI 交互。书中深入探讨了DeepSeek 在多领域的应用:在内容创作方面,利用AI 生成创意文案、优化代码开发与学术写作,从而显著提升效率;在自媒体领域,通过解锁流量密码,为开发者和创作者提供智能支持;在职场环境中,辅助简历优化、面试模拟及知识库构建,全面提升办公效能;在数字艺术设计方面,赋能创作者高效产出作品,激发无限创意表达。此外,本书还讲解了如何通过DeepSeek API 将技术无缝嵌入商业流程,进而构建智能生态系统。

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    • 人工智能数学基础
    •   ( 3520 条评论 )
    • 唐宇迪 等 /2020-10-23/ 北京大学出版社
    • 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。

    • ¥65.5 ¥119 折扣:5.5折
    • AI帮你赢人人都能用的AI方法论
    •   ( 174 条评论 )
    • 谭少卿 /2025-01-01/ 人民邮电出版社
    • 本书强调 把 AI作为方法 (AI即 Artifcial Intelligence,人工智能)这一核心理念,旨在引导读者掌握与 AI对话的关键技巧,并将AI融入工作和生活真正体验 AI带给人类的高效与便捷。 本书从技术的发展规律人手,探讨了把AI作为方法的必然性和必要性,进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外,本书通过丰富多样的案例展示了 AI的强大魅力,通过一系列 召唤术 帮助读者运用AI创造性地完成各种各样的任务,在这个过程中体验和掌握运用AI的核心技巧。 本书适合对 AI有研究兴趣、有使用需求、有产品研发需求或有投资意向的读者阅读。读者可扫描文中的二维码了解本书所介绍的与AI交互的秘诀。

    • ¥54.4 ¥69.8 折扣:7.8折
    • 白话深度学习的数学
    •   ( 988 条评论 )
    • [日]立石贤吾 /2023-11-01/ 人民邮电出版社
    • 本书通过想要学习深度学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,逐步讲解深度学习中实用的数学基础知识。内容涉及神经网络的结构、感知机、正向传播和反向传播,以及卷积神经网络。其中,重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时,还通过实际的Python 编程实现神经网络,加深读者对相关数学知识的理解。 本书适合对深度学习感兴趣、想要从事深度学习相关研究,但是对深度学习和神经网络相关数学知识感到棘手的读者阅读。

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    • 破解深度学习(基础篇):模型算法与实现
    •   ( 222 条评论 )
    • 瞿炜 /2024-10-01/ 人民邮电出版社
    • 本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。 本书总计9章,深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础,从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门,介绍了必要的数学概念和工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络,从最简单的多层感知机开始,讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法,以及三大典型模型(基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络)。 本书系统全面,深入浅出,且辅以生活中的案例进行类比,以此降低学习难度,帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读,也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。

    • ¥54.9 ¥109.8 折扣:5折
    • 深度学习详解
    •   ( 496 条评论 )
    • 王琦 杨毅远 江季 /2024-09-01/ 人民邮电出版社
    • 本书根据李宏毅老师 机器学习 公开课中与深度学习相关的内容编写而成,介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习(包括 BERT 和 GPT)等深度学习常见算法,并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法. 在理论严谨的基础上,本书保留了公开课中大量生动有趣的例子,帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.

    • ¥59.8 ¥99.8 折扣:6折
    • 零基础掌握学术提示工程(新时代学术进阶丛书)
    •   ( 1428 条评论 )
    • 宋义平郭泽德赵鑫 /2023-10-01/ 清华大学出版社
    • 本书聚焦于解决学术群体如何使用恰当的提示词与人工智能进行高效互动,进而提升学术效率,实现学术工具的革新。本书在讲解提示词的同时,将结合具体的学术场景,例如选题确定、概念画图、文献整理、质性研究编码、表格制作等,给出具体的提问示例及讲解。通过手把手的方式带领用户掌握学术提示工程,从而在学术界不断保持竞争力。

    • ¥54.5 ¥69 折扣:7.9折
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