人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功能强大的Agent,*解析Agent的设计与实现。本书*展望了Agent的发展前景和未来趋势。 本书适合对Agent技术感兴趣或致力于该领域的研究人员、开发人员、产品经理、企业负责人,以及高等院校相关专业师生等阅读。读者将跟随咖哥和小雪的脚步,踏上饶有趣味的Agent开发之旅,*接触GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等*技术,见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成(RAG)等领域的非凡表现,携手开启人工智能时代的无限可能,在
如果你是一名大学生,正在犹豫要不要入行软件工程。但不知道它的真实面貌是什么,隐形的代价有哪些,怎么办? 如果你刚入行软件工程,起初,你感到新奇而陌生,但是有一肚子的问题不知道问谁;后来,你想快速成长,独当一面,但是不知道该修炼哪些关键能力,怎么办? 如果你想转行做软件工程师,眼看着奔三奔四。学习和培训的门槛高吗?怎样快速学习,让理论变成实践?你每天焦虑不安,怎么办? 别着急!问题的根源来自于选择背后的不确定性。这本书就是让软件工程行业的高手,从入门到进阶,手把手带你预演一遍这个职业,大大降低你职业规划的不安全感和不确定感。 本书部分行业地图,带你俯瞰软件工程师有什么特点;第二至四部分从新手到高手,带你预演完整的职业进阶之路,帮你看清挑战和成长分别是什么;第五部分行业大神,带你
本书为读者提供了一个前瞻性视角,了解人工智能未来几年的前景如何。人工智能将带来无数的商业机会和风险。本书提供了必要的信息,使读者能够以实际可行的方式掌握这一切,包括:根据需要找到现成的人工智能解决方案;通过执行成本/收益分析,将人工智能纳入业务战略;在 投入前训练和测试人工智能;组建良好人工智能团队的方式;确保保持 的方式。本书还包含了作者与各行业知名企业家及人工智能专家的对话,读者可从中了解到,通过使用这种革命性技术,哪些行业和企业正在以令人兴奋的方式进行自我改造。
本书从数学、哲学、计算机科学、神经科学和人工智能等角度,全面阐述了贝叶斯理论背后的基础知识、思维方式和丰富哲理。贝叶斯定理一旦与算法相结合,就不再是一套枯燥的数学理论或认识论,而变成了应用广泛的知识宝库,催生了众多现代数学定理,以及令人称道的实践成果。作者一改传统的数学探讨模式,不仅展现了贝叶斯理论背后的科学思想,还阐述了它与人类思维之间的深刻关系,并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者,读者无须过多数学和算法知识就能读懂。
本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果;也从科普的角度,尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员,还是这个领域的专业研究人员,或是信息科学和计算机科学的爱好者们,都能从本书中得到启发。
本书对知识这一理解和驱动世界发展的隐形力量进行了深入研究,对其含义、发展机制、其对于个体意识和社会价值的塑造,以及其在人工智能领域的进展进行了全面剖析。是一本 扎实的,研究知识的本质与其重要作用的学术书籍。 本书共由三部分组成。 部分由三章组成,将知识作为一种真实有用的信息,以及计算机和人类发展和管理知识的过程呈现出来。 第二章确定了关于知识的三个基本问题:目的论、本体论和灵知论。第三章概述了信息学的基本概念。用 简单的术语解释了知识如何被定义为信息,并讨论了它的发展和应用所带来的关键问题。第四章讨论了知识发展的原则,以及这些原则产生的限制。 第二部分由两章组成,分析了计算过程和物理现象之间的关系,以及机器和人类对知识的生产和应用。 第五章考察了信息学和物理学之间的关系
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。郑泽宇、梁博文、顾思宇著的《TensorFlow(实战Google深度学习框架第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时,第2版也补充了 多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外,第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。 本书适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师,希望了解深度学习
《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
本书从物体检测的概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识,重点介绍了Faster RCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器,并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外,本书进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点问题及未来的发展趋势,从实战角度给出了多种的解决方法,便于读者 深入地掌握物体检测技术,从而做到在实际项目中灵活应用。 本书共10章,涵盖的主要内容有物体检测与PyTorch框架基础概念与背景;PyTorch基础知识;基础卷积网络Backbone;两阶经典检测器Faster RCNN;单阶多层检测器SSD;单阶经典检测器YOLO;模型加速之轻量化网络;物体检测细节处理;物体检测难点问题;物体检测的未来发展。本书适合PyTorch框架爱好者和物体检测相关从业人员阅读,也适合深度学习和计算机视觉领域的研究人员阅读。
本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成,力求精准、最小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分,线性代数与矩阵论,**化方法,概率论,信息论,随机过程,以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识,对它们在该领域的应用举例说明,使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑,结构清晰,深入浅出,讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员,本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者,本书亦为适合自学的读本。
本书主要内容分为四个部分。 个部分是ROS基础,主要包含以下章节:1.初识ROS:讲解ROS的背景、特点以及安装方法;2.ROS系统架构:讲解ROS的架构、关键概念、通讯机制等;3.ROS基础:讲解ROS使用的基础知识,编程方法等;4.ROS中的常用组件:讲解ROS的中常用工具包的使用方法;第二个部分是基于ROS的应用:5.机器人平台搭建:讲解基于ROS的机器人平台设计方法;6.机器人建模与仿真:讲解ROS中机器人建模与仿真的具体实现方法;7.SLAM与导航:讲解ROS中多种SLAM功能包的使用方法,以及自 航的实现方法;8.机器视觉:讲解基于ROS的图像获取、传输、人脸识别、物体跟踪、二维码识别等机器视觉方面的实现方法;9.机器听觉:讲解基于ROS的中英文语音识别、语音输出、智能助手等功能的实现方法;10.MoveIt机械臂控制:讲解ROS中MoveIt实现机械臂控制的方法;11.ROS与机器学
驾驶是世界上较为危险的活动之一,每年因车祸丧生的人数高达百万。仅在美国,每年的车祸死亡人数就将近4万,这相当于满载乘客的波音737客机每年每个工作日都坠毁一次所造成的死亡。 无人驾驶是解决驾驶安全问题的利器,它很有可能会在未来十年时间内到来。它将对我们的交通、经济,乃至世界的权力和财富结构产生巨大影响,从而重塑我们习以为常的生活方式。
机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力,但无法对它们的预测做出解释,这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法,如特征重要性和累积局部效应,以及用Shapley值和LIME解释单个实例预测。本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论,例如它们如何在黑盒下工作、它们的优缺点是什么、如何解释它们的输出。本书将解答如何选择并正确应用解释方法。本书的重点是介绍表格式数据的机器学习模型,较少涉及计算机视觉和自然语言处理任务。本书适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家和所有对使机器学习模型具有可解释 兴趣的人阅读。
本书的主要主题包括自动驾驶汽车的 控制、认知数据处理、高性能计算、功能安全和全面验证。这些主题被视为推动自动驾驶技术前进的基石。本书调研了自动驾驶汽车研究、开发和创新的*新动态,并阐述了重大新技术进步的行业驱动路线图,以及支持自动驾驶发展的欧洲合作计划。本书中给出的各种示例突出了自动驾驶的发展状况以及前进的方向,适合工程学界的学者和研究人员、汽车及相关专业研究生、OEM和供应商的汽车工程师、ICT和软件工程师、汽车技术管理人员及汽车企业决策人员阅读使用。
《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。