因果推断导论

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHubCopilot和其他AI编程工具的案例，展示

本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律，从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法，然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术，使用动态系统进行轨迹规划的方法，以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例，包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识，并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容，适合作为高等

这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作，也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AIAgent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识：（1）大型语言模型的基础理论，包括常见的模型架构、领

本书基于国产自主可控龙芯处理器，系统地介绍计算机视觉领域的基本理论与实践，并结合当前主流的深度学习框架和龙芯平台以项目式教学的形式讲述任务的实施。本书主要包括OpenCV基础功能实战、深度学习框架的部署、计算机视觉技术基础知识、图像分类网络的部署、目标检测网络的部署、图像分割网络的部署、龙芯智能计算平台模型的训练和龙芯智能计算平台的推理部署等内容。通过阅读本书，读者能够了解和掌握深度学习在计算机视

Sora是一个文本生成视频工具，本书介绍了Sora在视频生成领域的巨大潜力。本书共9章，系统讲解人工智能的演进、Sora的应用实践、Sora深度解析、Sora的挑战与未来等。本书内容全面、图文并茂、经典易懂，适合想要学习Sora的初学者，以及想要学习文本生成文本、文本生成图片、文本生成视频等内容的人工智能爱好者、自媒体从业人员、短视频制作者、设计师、相关专业的企业和高校人员阅读。

《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点，介绍深度学习必备的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明，同时以程序设计取代定理证明，缩短学习过程，增加学习乐趣。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（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3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神