本書在系統(tǒng)介紹人工智能應(yīng)用開發(fā)環(huán)境與平臺的基礎(chǔ)上,對圖像識別、人臉識別、車輛識別、語音識別、語音合成、機器翻譯、聊天機器人等關(guān)鍵模塊予以展開,并在其間穿插目前市場上主流的企業(yè)級人工智能應(yīng)用平臺和典型的場景化應(yīng)用開發(fā)實例,可供廣大人工智能應(yīng)用開發(fā)者借鑒,從而幫助降低人工智能應(yīng)用開發(fā)門檻,提高人工智能應(yīng)用開發(fā)效率,切實解決

人工智能是研究利用計算機系統(tǒng)實現(xiàn)人類智能的理論、方法和技術(shù)的學(xué)科。本書較系統(tǒng)進介紹了人工智能的基本內(nèi)容，主要包括人工智能發(fā)展的三次熱潮、知識與知識表示、推理方式、搜索策略、專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜、智能體、群智能算法、生物征識別和智能機器人等。本書注重基本概念、基本

本書介紹人工智能的基礎(chǔ)理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書共9章,主要內(nèi)容包括人工智能概述、知識表示與知識圖譜、搜索策略、機器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能圖像處理、機器學(xué)習(xí)開發(fā)框架、機器學(xué)習(xí)項目剖析。本書強調(diào)理論聯(lián)系實際，既深入淺出地介紹了人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識和實用技術(shù)，又詳細(xì)介紹了兩個機器學(xué)習(xí)開發(fā)框架：PyTorc

《實戰(zhàn)AI大模型》是一本旨在填補人工智能（AI）領(lǐng)域（特別是AI大模型）理論與實踐之間鴻溝的實用手冊。書中介紹了AI大模型的基礎(chǔ)知識和關(guān)鍵技術(shù)，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和視覺模型等，并詳細(xì)解釋了這些模型的技術(shù)原理

本書系統(tǒng)介紹了眾包學(xué)習(xí)的概念、應(yīng)用領(lǐng)域、前沿課題和研究實踐。在基礎(chǔ)知識方面，本書介紹了眾包的起源與發(fā)展、眾包技術(shù)的研究方向，分析眾包模式給機器學(xué)習(xí)帶來的機遇與挑戰(zhàn)。在前沿技術(shù)方面，本書詳細(xì)闡述了眾包標(biāo)注真值推斷與面向眾包標(biāo)注數(shù)據(jù)的預(yù)測模型學(xué)習(xí)等前沿研究課題。在研究實踐方面，本書介紹了面向偏置標(biāo)注的眾包標(biāo)簽真值推斷、基于

本書以PyTorch深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹使用PyTorch實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要內(nèi)容。本書共7章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、PyTorch深度學(xué)習(xí)通用流程、PyTorch深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、手寫漢字識別、文本生成、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺實現(xiàn)文本生成

本書通過想要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，逐步講解深度學(xué)習(xí)中實用的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。內(nèi)容涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、感知機、正向傳播和反向傳播，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，重點講解了容易成為學(xué)習(xí)絆腳石的數(shù)學(xué)公式和符號。同時，還通過實際的Python編程實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，加深讀者對相關(guān)數(shù)學(xué)知識的理解。 本書適合對深度學(xué)習(xí)感興趣

《Copilot和ChatGPT編程體驗：挑戰(zhàn)24個正則表達(dá)式難題》呈現(xiàn)了兩方競爭的格局。一方是專業(yè)程序員DavidQ.Mertz，是網(wǎng)絡(luò)上****的正則表達(dá)式教程的作者。另一方則是強大的AI編程工具OpenAIChatGPT和GitHubCopilot。比賽規(guī)則如下：David編寫了24個正則表達(dá)式難題，并展示如何解

《交互設(shè)計師成長手冊》分為4章：初識交互設(shè)計、設(shè)計方法論、設(shè)計分析與洞察、設(shè)計執(zhí)行與表現(xiàn)，全方位地展示了交互設(shè)計師的工作方式、工作技能和工作成果，幫助讀者真正認(rèn)識并理解交互設(shè)計，建立正確的交互設(shè)計思維，熟練使用交互設(shè)計工具、方法和流程，產(chǎn)出合理且優(yōu)秀的交互設(shè)計方案，逐步成長為一名專業(yè)的交互設(shè)計師。

本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書根據(jù)人工智能的知識體系，在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎(chǔ)上，重點突出前沿性內(nèi)容，并對自動推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)、異常檢測、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡(luò)、語言模型、詞向量等常見技術(shù)進行詳細(xì)闡述和討論。本書結(jié)合應(yīng)用安排了示例和