如何从零开始，全面了解人工智能（AI）的前世今生？ 如何掌握技术，逐步实现人工智能数字化发展？ 如何抢占市场，全面发展人工智能产业和设备？ 《从零开始学人工智能》通过12个专题、170多个知识点，帮助您从AI小白变成智能高手。 《从零开始学人工智能》详细讲解了人工智能的基本知识和技术制造，再从互联网三大巨头入手，从10个方面重点介绍了在人工智能方面的产业布局，具体包括智能家居、智能手机、智能办公、智能穿戴、智能出行、智能零售和其他领域，希望帮助您快速入门，精通人工智能知识。 《从零开始学人工智能》结构清晰，不仅适合人工智能新手掌握AI的基本方法，快速了解人工智能的相关技术，更适合帮助在人工智能行业遇到瓶颈的技术研究者和企业管理者解决难题，提高自身的专业水平。
人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。 本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭
内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书，你将掌握以下知识：?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深入了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建
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。
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核心知识、原理和内在逻辑。 经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基础模型的组合体，即概率生成模型；第5章和第6章着重介绍这些复杂模型在计算机视觉和自然语言处理两大最常见领域的应用；第7章讲解生成式大语言模型的内在原理并对其发展趋势予以展望。 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，能够帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有
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。
本书从现代科技伦理的隐喻 黑镜 出发，系统而深入地剖析全球人工智能伦理与治 理发展的理论根源、人工智能落地应用场景中的伦理问题以及全球视野下的人工智能治理 问题。书中既包括对传统西方伦理学的形而上学的研究，也包括人工智能有关实践案例和 国际政策的解读。本书的目的不仅仅是对人工智能伦理和治理问题进行学术性梳理，而更 在于寻求解决真实世界中人工智能伦理与治理问题的路径，是一部在理论和实践层面都非 常有意义的专著。本书不仅讨论技术伦理涉及的伦理学、政治经济学、哲学和社会学等人 文科学思想，还涉及计算机科学、生物学以及医学等自然科学框架，利用跨学科思维深入 探讨如何在人工智能时代形成伦理共识和建立智能社会治理规则，以期帮助智能经济参与 者、人工智能研究和应用开发领域的专业人员以及公共管理决策者
在AI时代，各种各样的工作正逐渐被 AI 所替代，很多人都会担心自己的工作被抢走。日本经济学家野口悠纪雄认为，没有哪个时代的创意价值比现在还高；从某种意义上来说，这也是一个重大的机遇。实际上，很多人都对如何产生新的想法这一问题感兴趣。产生想法并不是一件简单的事情，有些人提出了各种各样的思考方法。但思考并非按照定型的程序来进行。我们却可以发现，在如何思考上是有一定规律可循的。本书首先揭示了关于思考的一些规律，并基于这些规律，提出了如何进行思考的具体意见。 作者通过本书，从原理原则到ZUI新技巧，彻底解释作者所提倡的AI时代的 超 思考法。具体介绍了 不变的思考5法则 、 用智能手机制作的 超 笔记 、即使没有灵感也能想出主意的思考秘诀及思考方法。阅读本书后，一定会想出越来越多的好点子！
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*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*然性和*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。
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、
本书是揭示大语言模型背后技术奥秘的 金钥匙 ，从宏观到微观全方位解读AI创新世界，帮助读者释放创造力、解放生产力、提升技术力。 本书的第1章和第2章聚焦大语言模型本身以及提示工程的兴起，能够让读者对大语言模型技术的发展背景、概念以及应用场景等有较为全面的了解。第3章，则是结合当下火热的AIGC话题展开介绍，为读者提供AIGC图像生成的实战体验，帮助读者快速上手，更好地感受和理解当前AIGC和提示工程的强大威力。第4章和第5章，从实操角度为读者提供丰富的提示工程基本技巧和进阶技巧，并探索大语言模型的高阶玩法，如编程、插件、函数调用等，帮助读者解锁大语言模型深层次的应用潜力。第6章、第7章和第8章，针对提示工程在搜索、Microsoft 365，以及法律、金融、医疗等多个领域及行业的具体应用展开介绍。 本书的每一章都
《从掷骰子到人工智能：趣谈概率》一书极具启发性，学习概率统计的入门书，书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习等等。概念的引入思路清晰，重要知识有拓展，许多重要概念和理论都有直观的解释和应用场景。让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们踏进基础科学、人工智能、信息技术的大门。
本书通过基础理论和算法实战相结合，循序渐进地介绍了深度学习与交通大数据领域内的计算机基础知识案例和应用实战案例，并通过PyTorch框架实现所有深度学习算法及案例应用。全书共8章，分别介绍了Python基础知识、PyTorch基础知识、深度学习基础模型，以及基于深度学习的轨道交通刷卡数据、共享单车轨迹数据、出租车轨迹数据、私家车轨迹数据、空中交通运行数据五个案例实战。 本书主要面向广大从事交通大数据分析、机器学习或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关领域的广大科研人员。
本书从深度学习基础理论和MATLAB机器学习工具箱开始，由浅入深地介绍主流深度学习技术在多个特定工程领域的技术实践。在广泛的场景中为读者提供有价值的理论建模、数据生成以及网络结构设计的方法与技术，这些知识将带领读者探寻深度学习技术的本质，并教会读者适当地使用这类技术解决自己的研究问题。 本书结合作者多年从事MATLAB商用工具箱设计的丰富经验，专门针对从事实际工作的工程师撰写，覆盖深度学习的技术细节，告诉我们深度学习集技术、科学和艺术于一体，涉及统计、矩阵、算法、优化、编程、分布式计算和安全等多个领域。本书出版后，好评如潮，获得相关领域内众多学者和工程师的关注。
机器人根据完成任务的不同，配置的传感器类型和规格也不同。本书在系统阐述现代机器人常用的各类内部传感器和外部传感器的原理与应用的基础上，重点介绍了机器人视觉系统、导航系统，移动机器人传感系统，焊接机器人传感系统的设计方法。针对机器人所处环境的不同，详细讲解了每种机器人传感器配置的类型、测量信息、位置及数量等内容。在具体的应用中，详细阐述了智能机器人对传感配件的要求，如：传感器的精度问题、传感器抗干扰能力、传感器安装问题等。 本书可供从事机器人设计与制造相关工作的技术人员使用，也可供高校机电一体化、自动化和电气专业的师生学习参考。
这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件开发全流程效率和质量的实战性著作。 全书以软件开发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端开发、前端开发、后端开发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实力。 AIGC工具在软件研发12个主题的使用方法，全部以实战项目案例的方式展开讲解，有具体的工程化思路，也有可复用的提示词，还有对使用经验的总结和注意事项的提醒。只要跟着本书的案例实操一遍，就能顺利跃迁为AI时代的新程序员，与AI共同进化，成为不被AI淘汰的人。
这是一本从技术与管理角度全景式介绍智能汽车电子与软件的著作，涵盖行业背景、组织架构、项目管理、开发方法、系统集成、流程体系、人员搭建、核心标准、开发工具链、痛点及展望等核心内容。本书是作者在博世等头部Tier 1与OEM企业10余年技术与管理经验总结，得到了来自华为、腾讯、广汽、长城、极氪、蔚来、小鹏等20余家车企和机构的25位专家高度评价和推荐。 第1章从行业发展的里程碑、技术演变、行业格局、安全问题、量产落地、传统汽车与互联网的融合等角度阐释了汽车行业的特点，有助于读者理解软件在汽车行业落地与深化时碰到的一些现象或问题。 第2章从Tier 1与OEM的组织模式特点及软件所处位置开始，引出组织变化与融合的趋势，并以软件质量为例提出了软件体系进入汽车企业的路径，为读者提供参考思路。 第3章从汽车软件全生命周期和
内容简介 这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究和实践经验的总结，内容系统、扎实、深入浅出，得到了白翔、俞栋等几位来自学术界和企业界的领军人物的高度评价和强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识； 第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深入剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节点分类的实例。 第7～9章全面的讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习； 第10章介绍了图神经网络的*新研究和应用。
本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起进行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深入掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热点应用，每一个知识点都有对应Python语言实现。 全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础，是人工智能的理论基础。第4章为*化方法，解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重点章节，该章对当前基于深度学习的多层神经网络，如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等进行全面、深入的讲解。第6章TensorFlow深度学习，重点介绍深度学习开源框架Tens
本书是面向青少年的人工智能科普书和入门读物，立足于趣味性、科学性、知识性和实践性，尽量避免晦涩专业术语对阅读流畅性的影响。书中还包含数十个精心筛选的实践案例，可根据读者需要灵活选用。 全书共5 个单元、14章，从人工智能的发展简史讲起，以语音、图像、生活中的典型场景及伦理问题为主要知识载体，聚焦问题，深入浅出地引出人工智能的基本思想、主要原理、知识概念、典型应用实践等。 本书可作为青少年课外科普读物和中学信息技术等学科的辅助教材、职业院校的专业教材和本科阶段的通识教育教材，还可作为相关培训教材和科学素质提升读本。
《人工智能 何时机器能掌控一切》共12章，从历史、社会、哲学和人文等多学科角度审视人工智能技术的过去、现在和未来；既涵盖了逻辑运算等经典的人工智能算法，又引入了量子计算等前沿的人工智能技术；既强调了人工智能对人类生活和社会各个方面的正面促进作用，又指出了其高能耗等缺点。 通过阅读《人工智能 何时机器能掌控一切》，零基础的读者可以快速了解人工智能的概念、历史和发展趋势；略知一二的入门者可以深入学习人工智能的常用算法和技术；经验丰富的从业人员则可以通过《人工智能 何时机器能掌控一切》的多学科视角更加全面地认识人工智能对于社会和历史影响。
本书对因果推断相关知识进行了系统、全面的介绍，为便于学习，对大多数知识点都进行了详细的推导说明。
