人工智能：语音识别理解与实践

最新上架

• 会员

  机器学习中的统计思维（Python实现）

  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。

  董平编著计算机18万字
• 会员

  机器学习

  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

  周志华计算机22.7万字
• 会员

  AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

  本书介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容。内容包括：认识大语言模型、ChatGPT应用体验、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI库、提示工程、提示类型、基于提示工程应用Python数据分析等。

  兰一杰 于辉计算机14万字
• 会员

  AIGC：让生成式AI成为自己的外脑

  《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景

  成生辉计算机12.8万字
• 会员

  机器学习实战（视频教学版）

  《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、

  迟殿委 王培进 王兴平计算机10.1万字
• 会员

  AI律师助手：律师实务ChatGPT实战指南

  本书具体包含以下内容：首先，探讨ChatGPT对法律界的冲击，以及律师等从业者的不同反应，进一步分析AI技术对行业的影响和发展趋势。接着，简要介绍ChatGPT的技术原理及应用场景。随后，详细讨论如何将AI力量融入律师职业路径，构建专业律师成长的新飞轮。接下来，分别讨论如何将ChatGPT（GPTs）应用于渠道与案源、检索与研究、案件分析，以及法律文书撰写与合同审核，实现部分日常事务自动化执行。之

  轩珍珍 徐伟浩计算机10.6万字
• 会员

  AI智能语音技术与产业创新实践

  本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极

  李荪 曾然然 殷治纲编著计算机13.6万字
• 会员

  人工智能新时代：核心技术与行业赋能

  本书以人工智能为核心，上篇讲述了人工智能理论知识及发展蓝图规划，目的是帮助读者认识人工智能，找到入局人工智能领域的途径和方法；中篇罗列了可以为人工智能赋能的前沿技术，包括NLP、机器学习、大数据、物联网、区块链等；下篇总结了人工智能对交通、农业、医疗、制造、教育、金融、文娱等行业的影响和作用，旨在让读者了解人工智能是如何在这些行业实现商业化落地的。本书从多个角度出发，描绘了一幅完整的人工智能发展蓝

  郭哲滔 任宇翔计算机15.8万字
• 会员

  机器学习（第2版）

  机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

  赵卫东 董亮编著计算机30.2万字