TensorFlow知识图谱实战

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  文心一言：人人都能上手的AI工具

  本书作为文心一言的学习指南，全面、细致地介绍了文心一言PC端和App的各项功能和使用方法，力求通过简洁明了的语言和图文并茂的形式，让读者快速掌握文心一言的各项功能。全书共8章，首先简单介绍了人工智能发展的几个阶段及文心一言的相关研发背景；随后介绍了文心一言的基础页面及功能等内容，以及文心一言在学习、工作、生活娱乐方面的应用及相关案例；接着介绍了文心一言的插件，以及文心一言App的功能和使用技巧；最

  麓山AI研习社编著计算机10.7万字
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  AI帮你赢：人人都能用的AI方法论

  本书强调“把AI作为方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）这一核心理念，旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力，通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地

  谭少卿计算机9.7万字
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  人工智能对北京市就业的影响与应对

  人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术，在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”，成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著，书稿导向积极。本书采用多元数据来源，运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法，从产业与就业动态匹配视角，聚焦人工智能对北京市就业的影

  何勤计算机25.6万字
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  量子人工智能

  量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第

  金贤敏 胡俊杰编著计算机7.6万字
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  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
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  如何教人工智能说人话？

  AI的本质是什么？自然语言和人工语言的区别在哪里？ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑，还是某种误入歧途的“假AI”？我们不许诺美丽空洞的AI前景，而是告诉读者，未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜，对于智能科学基本原理的蔑视，是目前AI研究的大危机。在我们看来，万众期待的ChatGPT，只是新时代的“牛顿炼金术”。

  徐英瑾计算机17.8万字
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  深度学习与计算机视觉：项目式教材

  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

  彭飞 张强编著计算机10万字
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  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
• 具身智能：人工智能的下一个浪潮

  自人工智能（AI）的概念诞生之日起，科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能，经过半个多世纪，AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段，是感知智能，让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为，尚未到来的第三阶段，是认知智能，甚至提到一个词：认知时代。我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗？如果我们此时此刻正身处这个时代，那上一个是什么时代？有人说，大规模预训练已经

  刘云浩计算机11.3万字