本书适合任何想要深入了解深度学习这个迷人领域的人，您不需要具备高级数学和编程知识就可以掌握其根本原理。如果您想知道这些工具是如何工作的，并学会自己使用它们，答案尽在书中。而且，如果您已经准备好编写自己的程序，那么随附的Github存储库中还有大量补充的Python笔记本可以帮助您。 本书讲解语言通俗易懂，包含大量的的彩色插图和具有启发性的类比，以及丰富的现实世界的例子，深入地地解释了深度学习的关键概念，包括: 文本生成器如何创建新颖的故事和文章。 深度学习系统如何在人类游戏中学习游戏并获胜。 图像分类系统如何识别照片中的物体或人。 如何以对日常生活有用的方式思考概率。 如何使用构成现代人工智能核心的机器学习技术。 各种各样的智力冒险家都可以使用本书中涵盖的强大思想来构建智能系统，帮助我们更好地理

9787115630940 做好课题申报：AI辅助申请书写作 69.80 9787115632784 高效写论文：AI辅助学术论文写作 69.80 《做好课题申报：AI辅助申请书写作》 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。 《高

工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程,这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式,目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员,帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据,监督学习和非监督学习有何差异;通过scikit-learn和神经网络Keras和TensorFlow ,运用Python来进行机器学习建模;训练和评分地柜模型与-进制和多类粉类器模型 ;构建面检测和面识别模型以及 对象检测模型。本书适合硬件工程师与软件开发人员阅读和参考

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。

9787115617149 秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手 59.80 9787115620460 秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器 59.80 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》针对职场、学习、生活、艺术创作领域常见的40余种写作应用场景，遵循 场景 方法 总结 的框架，详细介绍了如何正确利用AI完成多种写作任务，并归纳出使用AI写作的方法和技巧。 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》分为6章。第1章通过5个步骤、6大场景介绍了如何驾驭AI完成多种类型的写作任务；第2章至第6章分别详细介绍了在职场应用文写作、商业营销文案写作、新媒体写作、调查研究与论文写作、生活艺术创作等多种场景中使用AI写作的技巧，帮助读者充分发挥AI的潜力，让写作变得简单有趣。 《秒懂AI写作：让你轻松成为写作高手》适合各行业有写作需求的人群阅读

我们在与环境交互的过程中进行学习，经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域，通过分析结果来寻找有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌，甚至击败**围棋高手和国际象棋大师。 《深度强化学习图解》呈现生动示例，指导你构建深度学习体系。Python代码包含详明、直观的注释，助你深刻理解DRL技术。你将学习算法的运行方式，并学会用评估性反馈来开发自己的DRL智能体。 本书主要内容包括: ●强化学习入门 ●行为与人类似的DRL智 能体 ●在复 杂情况下应用DRL

《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训

本书从硬件、软件、行业三个方面系统地介绍自动驾驶那些事儿。在第 1 篇中，通过 5 章详细介绍雷达、相机、定位、芯片、线控底盘等自动驾驶关键硬件的工作原理、应用场景、发展趋势等内容。在第 2 篇中，通过 3 章详细介绍自动驾驶领域具有代表性的算法、系统、功能等内容。在第 3 篇中，通过 1 章对行业中发生的一些具有长远借鉴意义的故事进行分析和总结。 本书作为一本自动驾驶知识科普图书，由浅入深、通俗易懂，既适合汽车行业从业者和有兴趣从事汽车行业的读者阅读，也适合高等院校车辆、机械、计算机等相关专业师生阅读。 本书特色： （1）全栈知识。本书涉及自动驾驶的全栈知识，既涉及与硬件相关的传感器、计算单元、芯片，也涉及与软件相关的算法、系统和功能，还有对行业的分析解读。本书能让读者快速了解自动驾驶知识的全貌，有

《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和*近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。 《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》主题全面，是一本经典的统计学习教材，适合本科高年级学生和研究生使用和参考。

《Python机器学习项目实战》引领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念!使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。要想掌握机器学习，需要有优质的范例、清晰的讲解和大量的练习。本书完全满足这三点! 本书展示了现实、实用的机器学习场景，并全面、清晰地介绍了机器学习的关键概念。在学习本书的过程中，读者将会完成一些引人入胜的项目，比如使用线性回归预测汽车价格，部署客户流失预测服务等。读者将**算法，学习在无服务器系统上部署机器学习应用，以及使用Kubernetes和Kubeflow服务模型等重要技术。大家埋头苦学，亲自动手，享受掌握机器学习技能的乐趣! 主要内容 ●收集和清理训练模型的数据 ●使用流行的Python工具，包括NumPy、Scikit-Learn和TensorFlow ●将机器学习模型部署到生产环境中 阅读门槛 读者

本书将理论融入贴近生活的案例之中，深入浅出，丰富有趣。例如，通过AI判定美味的红酒、自动识别邮政编码、从视频中检测特定场景、判断SNS上的垃圾邮件投稿、通过识别照片上的物体自动判断新闻报道类型、通过食物照片调查热量等等。

本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于 回归事物本质，规律性、系统性地思考问题 理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务 的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。 全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的 到底是什么，为什么要这样做 的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质，这一部分针对机器学习的方法论及具体的处理过程进行阐述。涉及数据准备、异常值的检测和处理、特征的处理、典型模型的介绍、代价函数、激活函数及模型性能评价等，是本书的核心内容。我们学习知识的主要目的是解决问题，特

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

人工智能、区块链与大数据等信息技术深刻塑造着当代社会，全球法正在发生范式意义的演变。法律和科技的关系经历重大转变。社会沟通的信息化、知识化与数据化，为法律的代码化、算法化和学习化转型提供了条件。全球数字寡头在新型法律平台重构并主导信息的生产与分配过程，商业、权力与技术形成复杂纠葛，进而带来一系列潜在风险。在新的人工智能时代，中国必须调整法律战略思维，在法律部门重构、群体利益平衡、全球规则主导三个层面加强规划意识。 本书在社会理论和全球法视野下重新审视数字革命与法律变迁的关系，从社会系统论、法律全球化、数字法等多重理论视角立新。本书是我国法学界一部讨论人工智能、信息革命和全球法变迁的学术专著，对此问题的深入研究具有重要的理论与实践意义。

用监督学习回归模型开发算法交易策略和衍生品定价模型。 用监督学习分类模型预测信货违约概率，检测欺诈行为。 用降维技术解决投资组合管理和收益率曲线构造问题。 为实现交易策略和管理投资组合，用降维和聚类技术寻找相似资产。 用强化学习模型和技术开发交易策略、衍生品对冲策略，管理投资组合。 用NLTK和scikit-learn等Python库解决金融领域自然语言处理问题。

本书共分为 8 章，主要内容包括与人工智能相关的数学知识，Python 语言所特有的语法和技巧，Docker 模型透明无缝地发布的实现，业界优秀的 Git 代码版本管理工具，模型开发环境的配置，高级人工智能开发工程师常用的 IDE 开发工具，经典神经网络模型的剖析和分解，RPC 远程调用的实现，训练样本的序化组织结构TFRecord，模型的训练、保存和封装发布，模型训练的 GPU 配置和机制策略的部署，模型从训练到发布的完整示例等。

《概率图模型原理与应用：第2版》分为4部分：第Ⅰ部分给出PGM的总体介绍和动机，并回顾概率论和图论的必要背景知识；第Ⅱ部分描述不考虑决策或效用的模型：贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、贝叶斯网络、动态和时态贝叶斯网络；第Ⅲ部分首先简要介绍决策理论，然后描述支持决策的模型，包括决策树、影响图、马尔可夫决策过程和部分可观察马尔可夫决策过程；第Ⅳ部分对标准PGM进行了扩展，包括关系概率图模型和因果图模型(因果推理和因果发现)，还对深度学习及其与PGM的关系进行介绍。

《人工智能产品经理技能图谱》首先对人工智能产品经理做了分类，并对每类人工智能产品经理的工作流程进行了介绍，然后从相关技术、数学、算法、软件设计、硬件设计等方面对人工智能产品经理需掌握和了解的相关知识做了详细介绍。本书以丰富的实际案例贯穿始终，对各类人工智能产品设计方法论和人工智能技术指标进行了详细说明，方便读者快速掌握人工智能的发展现状及相关产品的设计方法。 《人工智能产品经理技能图谱》适合希望或刚刚走上人工智能产品经理岗位的读者阅读，也适合人工智能相关专业的高年级本科生或研究生以及教师参考。

计算机视觉有多先进?开一开特斯拉就知道了。深度学习技术已在人脸识别、交互式仿真和医学成像方面取得令人兴奋的突破，但让人心潮澎湃的当属自动驾驶技术。如今，自动驾驶的汽车已经能在高速路上畅意驰骋并对各种复杂路况做出灵活反应了。 计算机如何 理解 它所 看到 的东西?本书试图将深度学习应用于计算机视觉以回答该问题。本书仅用高中代数知识阐明视觉直觉背后的概念。你将了解如何使用深度学习架构来构建视觉系统应用程序，以实现图像生成和人脸识别功能。 主要内容 ●图像分类和目标检测 ●先进的深度学习架构 ●迁移学习与生成对抗网络 ●DeepDream和神经风格迁移 ●视觉嵌入和图像搜索

人工智能应用已经遍及各行各业，而机器学习和深度学习作为其中的重要组成部分也越来越火热。《PyTorch深度学习模型开发实战》就以近年来非常流行的Python 机器学可库 PyTorch为工目。对深度学习中的迁移学习、图像分类、物体检测、语义分割、姿势识别、图像生成、异常检测、自然语言处理以及视频分类等各种任务进行了详细讲解及深度学习模型的编程实现。这些任务都是为帮助读者积累实践经验，以便能在实际开发中灵活运用深度学习技术精挑细选出来的。读者只要亲自动手，依次对各种任务进行编程实践，并彻底理解其中的原理，就一定能逐步掌握复杂深度学习的应用方法。 《PyTorch深度学习模型开发实战》 内容丰富全面，讲解通俗易懂，特别适合作为有一定基础的AI工程师提升技能、中高级机器学习/深度学习工程师巩固相关基础的参考书籍。

本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识，并以机器学习算法应用于中国股票市场资产收益率预测项目为案例，具体展示了机器学习算法落地应用于中国金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经网络模型、中国股票市场制度背景、机器学习项目的数据清洗过程和机器学习项目的实践案例。本书在写作过程中尽可能地减少专业词汇，使内容通俗易懂。本书适合高校中高年级本科生、研究生和对从事量化金融感兴趣的人阅读。

本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，能够帮助读者动手实践。

《人工智能与医疗》是一本AI人工智能医疗的读本和实战手册。本书立足前沿，全面回顾人工智能技术在医疗行业的应用历史、应用领域和应用前景；详细论述AI人工智能医疗带来的医疗产业革命：精准医疗、智能医疗、移动医疗、远程医疗、低成本医疗、低风险医疗将因为人工智能技术变为现实；重点介绍人工智能医疗创业企业的发展现状，全景展现这一领域巨大的市场机会；通过分析国内外行业巨头的新技术成果和真实、前沿的投资案例，使读者全面了解人工智能的产业转化方向；展示的人工智能AI医疗创业者的成功和失败案例，对读者在此领域的创业具有实际意义的指导作用。 《人工智能与医疗》主要内容包括：绪论：人工智能发展历程。1章，AI医疗：人工智能技术赋能医疗。第2章，实践布局：人工智能与医疗的九大细分领域。第3章，全球格局：人

本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两种库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。 本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。