人人都该懂的人工智能

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  Keras深度学习与神经网络

  本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

  肖睿 程鸣萱编著计算机11万字
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  用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习

  本书共14章，主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。

  段小手计算机18万字
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  预训练语言模型：方法、实践与应用

  近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang

  徐双双编著计算机12.7万字
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  从零构建大模型

  本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

  (美)塞巴斯蒂安·拉施卡计算机13.8万字
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  大模型工程化：AI驱动下的数据体系

  大模型在众多领域得到了广泛应用，促进了AI技术的整合和创新。然而，在实际应用过程中，直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。本书分为6个部分，共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施，涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、

  腾讯游戏数据团队编著计算机15.6万字
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  AI爆款文案：巧用AI大模型让文案变现插上翅膀

  本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试，帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章，分别讲解AI智能创作，AI爆款文案写作工具，人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作，利用人工智能实现文案变现的底层逻辑，以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。

  刘丙润计算机12.2万字
• 心与芯：我们与机器人的无限未来

  我们当下正在经历一场AI革命。现在有创纪录的310万个机器人在工厂工作，从事从组装电脑到包装货物以及监测空气质量等各种工作。数量庞大的智能机器以各种各样的方式影响着我们的生活，如提高外科医生的手术精确度，清洁我们的家等等，我们正处于机器智能带来的令人兴奋的可能性当中。下一个万亿规模的企业，也许正在AI机器人领域诞生。当下的机器人产业，远远超出常人的想象。你会看到全世界最先锋的机器人研究团队如何开发

  (美)丹妮拉·鲁斯 (美)格雷戈里·莫内计算机13.5万字
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  AI虚拟仿真从入门到参赛

  本书全面探讨人工智能三维仿真竞赛，包括竞赛的立意、类型和流程，并详细介绍人工智能三维仿真软件的核心功能，如编程、控制、循迹、定位等的应用。本书首先介绍人工智能三维仿真竞赛的基础知识，为读者打下坚实的理论基础；其次转向人工智能三维仿真软件的详细教学，通过具体案例强化读者的学习效果；最后总结人工智能三维仿真竞赛中的常见任务类型，并结合历史竞赛案例，为读者提供实际参考。本书适合准备参加人工智能三维仿真竞

  李博 金鑫主编计算机4.4万字
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  ChatGPT时代：ChatGPT全能应用一本通

  本书共16章，内容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生动展示了ChatGPT在教育与学术、商业管理、新媒体、办公、求职等12个领域的实际运用，同时探讨了ChatGPT当前面临的挑战以及大模型的未来发展方向。

  江涵丰计算机12万字