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智能原理
杨学山更新时间：2019-10-21 12:27:17
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本书全面梳理了各个学科与智能研究相关的成果，在此基础上归纳了一般智能的构成要素，形成了生物智能和非生物智能统一的智能理论体系。系统分析了智能的进化、发展、使用和评价，提出了语义逻辑的主要准则和不同于冯?诺伊曼体系的智能计算架构。并且为构建本书所述非生物智能体或人工智能学界讨论的通用人工智能提出了一条可实现的路径。本书适合对智能和人工智能感兴趣的学生、学者和实践工作者阅读。
上架时间：2018-03-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
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人机沟通法则：理解数字世界的设计与形成
随着ChatGPT等人工智能和语言模型不断进步，了解这些技术的含义和潜在陷阱比以往任何时候都更加重要。作为享誉全球的跨技术和设计学科思想家，前田约翰利用他的丰富经验，为企业、产品设计师和决策者提供了可行的指导。通过深思熟虑和偶尔异想天开的例子，他构造了一个可以描述任何机器学习系统的关键功能的框架，并展望了可以如何使用它们来创造富有包容性和改变世界的产品。对任何想要深入了解机器如何“思考”以及未来可计算机9.6万字 - 会员
中国人形机器人创新发展报告2025
作为一本技术性很强的书，《中国人形机器人创新发展报告2025》覆盖人工智能、大模型、视觉捕捉、自动化控制等一些列技术和学科。本书系统性梳理了《人形机器人创新发展指导意见》发布以来中国人形机器人产业在关键技术、产品培育、场景应用、生态营造、支撑能力以及保障措施等多方面的发展态势，通过多角度案例研究，全面解析了中国在这一领域的成果与经验，力图展示中国人形机器人产业的全貌，洞察人形机器人产业未来发展的新计算机9万字 - 会员
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。计算机12万字 - 会员
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计算机11万字 - 会员
人工智能技术
本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、HiAI、昇腾，以及人工智能综合实验等内容？这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的？全书注重理论与实践的结合，注重算法与框架的实际应用与实现方法，注重创新思维的训练与培养？本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，计算机13.6万字 - 会员
AI高手速成：DeepSeek让你工作变轻松
这是一本全面介绍AI应用的实用工具书，旨在为不同行业的专业人士提供实用的AI使用方法和策略。本书用简单易懂的语言解释了AI的基本工作原理，详细介绍了20多个通用AI指令，并通过案例展示如何运用这些指令解决工作问题；提供了AI在文案写作、数据处理、编程、教学和科研等场景中的实战应用案例，同时还提供了商业级解决方案和企业应用案例。本书既有AI应用的通用原则和方法，又有具体的流程步骤和样例演示，还提供了计算机5.5万字 - 会员
DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发
DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合计算机17.1万字 - 会员
巧用ChatGPT轻松学演讲
本书分为23章，从基础的演讲知识入手，到演讲稿的写作技巧，再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习，最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识，还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。计算机19.1万字 - 会员
《机器学习》习题参考
本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字