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人工智能伦理 |
本书从技术价值、存在风险、伦理治理的维度介绍相关内容, 旨在使读者全面地理解、掌握人工智能伦理方法, 通过案例分析使读者能够运用这些方法解决现实世界中的问题。本书较为全面地介绍了人工智能伦理概念以及人工智能应用伦理等方面的知识, 分为基础篇、理论篇、应用篇三个部分, 共16章。 |
蒋盛益编著 |
电子工业出版社 |
TP18 |
69.9 |
0 |
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人工智能基础 |
本书是一部全面而深入地探讨人工智能的著作, 它不仅追溯了人工智能的起源与理论基础, 还详细介绍了支撑其发展的关键技术, 如大数据、云计算和机器学习等。这些技术构成了人工智能的基石, 为人工智能在各个领域的广泛应用提供了可能。书中详细阐述了人工智能在多个行业中的应用, 如智慧农业、智慧电网、智慧旅游、智慧物流、智能制造、智能建筑、智慧金融和智慧财税等。这些实例展示了人工智能如何推动传统行业的转型升级, 提高生产效率和服务质量。 |
李祺, 郭莹洁, 欧明桥主编 |
中国经济出版社 |
TP18 |
49.8 |
0 |
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人工智能通识基础:大模型篇 |
本书的重点在于介绍人工智能大模型的基本概念、能力边界及其高效的使用方法, 而非深入剖析机器学习、深度学习的复杂数学原理或算法细节。目标是让学生快速上手, 理解“如何用”和“能用来做什么”。本书致力于推动一种与时代发展相适应的学习模式。对于学习者而言, 我们鼓励将AI大模型视为强大的认知助手和学习伙伴。在学习过程中, 应尽早开始尝试使用AI工具辅助理解、探索和实践, 形成“在使用AI中学习AI”的习惯。 |
孙凌云, 厉向东, 陈培编著 |
浙江大学出版社 |
TP18 |
59 |
0 |
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人工智能通识 |
本书介绍了人工智能的发展历程, 回顾了那些奠定AI基础的关键理论和重要突破。同时, 深入剖析了人工智能的核心技术, 包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等, 通过生动的案例和通俗易懂的解释, 使读者能够理解这些技术背后的原理和魅力。本书紧密结合当下热门的人工智能应用领域, 如医疗、交通、金融、教育等, 展示了AI如何在这些行业中发挥巨大作用, 解决实际问题, 创造新的价值。 |
王文冀, 于春梅, 罗潇主编 |
北京理工大学出版社 |
TP18 |
79 |
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人工智能与区块链 |
本书以严谨的理论分析为基础, 结合大量实际案例, 全面展示了人工智能在区块链赋能下的创新潜力, 涵盖数据隐私保护、分布式模型训练、智能合约优化等关键技术。同时, 书中深入探讨了两者在医疗健康、金融科技、物联网和数据交易平台等领域的实践应用, 并展望了量子计算、大模型、去中心化自治等未来技术方向。第1章介绍背景和概况; 第2章与第3章系统介绍人工智能和区块链技术的基础知识, 包括知识表示、机器学习、深度学习等技术, 以及区块链的共识机制、智能合约、加密货币等概念; 第4章至第6章重点探讨人工智能与区块链的结合方式和具体应用, 包括智能合约优化、数据隐私保护和去中心化自治组织等, 特别是这些技术如何相互增强并共同促进跨行业应用等。 |
闾海荣主编 |
清华大学出版社 |
TP18 |
79 |
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人工智能通识实践教程 |
本书内容广泛涵盖了人工智能基础入门、创意设计工具应用、智能办公软件、智能数据分析基础、数据分析工具入门以及智能体开发等主题与实践领域。从基础操作到复杂的大模型应用实践, 本书全面展现了人工智能通识课的实践教学内容。本书旨在通过实践教学, 巩固学生理论知识, 显著提升学生实践技能, 激发学生对人工智能技术的浓厚兴趣, 培养学生创新思维与问题解决能力。学习者能够将所学知识灵活应用于实际生活与工作中, 从而全面提升综合实践与创新应用能力。 |
孙玉昕, 章瑾, 张蕾主编 |
北京邮电大学出版社 |
TP18 |
49.8 |
0 |
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人工智能基础及应用 |
本书分为四个部分, 共八章, 内容由浅入深, 理论与实践相结合, 适合作为高等院校人工智能通识课程的教材, 也可供各类培训班使用。第一部分基础篇包括第1章信息与计算机和第2章人工智能基础, 为学生提供技术支撑与理论基础; 第二部分技术篇涵盖第3章机器学习和第4章人工神经网络和深度学习, 深入解析AI核心技术; 第三部分应用篇包括第5章大模型和第6章AI办公应用, 展示AI在实际场景中的高效智能化价值; 第四部分融合篇涵盖第7章人工智能+和第8章新一代人工智能生态, 探讨AI与其他领域的融合创新及未来发展趋势。 |
李忠成, 高惠燕, 李超主编 |
商务印书馆 |
TP18 |
68 |
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人工智能基础及应用:微课视频版 |
本书分两篇, 共11章。基础篇 (第1-6章) 包括绪论、确定性推理、不确定性推理、搜索策略、机器学习和知识图谱。应用篇 (第7-11章), 包括人工神经网络与深度学习、卷积神经网络及其图像分类案例、推荐系统及其应用案例、决策树分类方法及案例实现和ChatGPT。除绪论外, 每章内容均按照“基础理论+应用案例”的结构组织和撰写。第7章和第8章都以神经网络为基础, 其他各章各成体系。 |
周军 ... [等] 编著 |
清华大学出版社 |
TP18 |
66 |
0 |
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人工智能实践应用教程:师范类 |
本书旨在为师范生提供一本既系统全面又易于入门的人工智能实践应用指南, 帮助他们构建起对人工智能技术的正确认识, 掌握其在教育领域的应用方法与策略, 从而在未来的教学实践中能够灵活运用, 成为引领学生探索未来世界、激发创新思维、培养核心素养的优秀教师。本书内容设计上, 紧密结合教育实际, 结合《兰亭集序》的教学设计, 通过丰富的案例分析、项目实操, 展示人工智能如何在教学资源、教学过程、教学管理、教学研究等方面的具体应用。 |
蒋云良, 郑忠龙主编 |
浙江大学出版社 |
TP18 |
39 |
0 |
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人工智能技术与应用:面向未来教育 |
本书共14章, 内容涵盖人工智能的基本理论、技术生态、教育应用、伦理安全、发展前景等模块, 既注重知识体系的系统性, 也突出应用场景的实践性。本书从人工智能的发展历程与三大流派出发, 逐步引导读者了解云计算、大数据、区块链等关键支撑技术, 掌握Python编程与机器学习、深度学习的基础方法, 深入剖析自然语言处理、计算机视觉、语音识别等核心领域与智能教育的融合创新。特别是在AIGC与大模型技术迅速发展的背景下, 书中增设了生成式人工智能、教育智能体设计与提示词工程等前沿内容, 帮助学生建立AI工具使用与理解的整体能力。 |
郑豪 ... [等] 主编 |
高等教育出版社 |
TP18 |
42 |
0 |
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人工智能技术及应用 |
本书在总结编者及团队多年教学及科研经验的基础上编写完成, 内容涵盖了人工智能的基本概念、发展历程、关键技术以及典型应用, 旨在帮助学生快速了解人工智能理论和初步掌握人工智能应用技术。 |
张清华主编 |
科学出版社 |
TP18 |
64 |
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清华大学人工智能创新创业能力提升证书培养体系 |
本书分为八章, 包括培养背景、培养体系、培养方案、四个课程模块 (人工智能模块、设计模块、创业模块、创新实践模块) 以及培养案例等。每个课程模块的介绍都从课程信息、教学设计、教学案例出发, 涵盖了通识教育理念、教学方法、教学评价以及教学特色等。 |
周晋, 王旭, 李双寿主编 |
清华大学出版社 |
TP18 |
99 |
0 |
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人工智能导论 |
本书深入浅出的介绍了人工智能从无到有, 一步一步进化到现在的历史, 以此在读者脑海中勾勒出人工智能的发展脉络。本书介绍了如何使用Python语言进行人工智能编程, 以此培养读者的程序思维素养。本书介绍了文字大师的养成方式, 使得读者得以了解自然语言处理的方法, 以及如何进行大语言模型训练。本书介绍了AIGC的能力, 以及使用方式举例, 列举了AIGC的多种使用方式, 总结了AIGC大语言模型提升工作效率和准确性的方法。 |
缑锦, 应晖主编 |
清华大学出版社 |
TP18 |
79.8 |
0 |
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超越人工智能:ChatGPT、Web3和未来的商业图景 |
本书共分为三部分: 首先概述GenAI, 以ChatGPT和Web3为代表, 讨论它们的历史轨迹、关键里程碑和基本机制, 为理解这些技术的演变、原则以及它们如何在各种商业环境中集成铺平了道路。其次将ChatGPT和Web3融合于商业应用, 探索ChatGPT与Web3在不同行业中的商业应用及协同作用, 包括产品管理、营养科学、金融、银行、零工经济、房地产、游戏和政府, 详细分析ChatGPT在相关领域的角色及其与Web3整合如何产生价值、简化流程, 并通过利用AI和去中心化技术的优势来革新商业操。 |
(美) 黄连金, 汪扬, (美) 朱峰等编著 |
北京大学出版社 |
TP18 |
79 |
0 |
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大模型概念、技术与应用实践 |
本书详细阐述了以DeepSeek为代表的大模型的相关知识, 旨在帮助读者认识大模型、了解大模型、熟练使用大模型, 从而利用大模型提升学习和工作的效率。全书共13章, 内容包括人工智能、大模型--人工智能的前沿、DeepSeek大模型的应用场景、大模型工具、本地部署大模型、智能体、AIGC的概念与应用、文本类AIGC应用实践、图片类AIGC应用实践、语音类AIGC应用实践、视频类AIGC应用实践、AI搜索、AI办公。本书以“零代码”学习人工智能为原则, 使用AIGC工具解决读者学习、工作、生活中的各种问题。 |
林子雨编著 |
人民邮电出版社 |
TP18 |
49.8 |
0 |
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人工智能与未来实践教程 |
本书内容分为环境搭建、人工智能基础和人工智能应用三部分, 其中人工智能基础与人工智能应用部分与教材内容呼应。第一部分环境搭建: 主要是针对本书中基础和应用部分的环境配置内容, 包括常用办公软件、Python环境安装以及第三方库的配置; 第二部分人工智能基础包括五类实践项目, 分别是实践2数据可视化, 实践3数据采集、分析与应用, 实践4简单排序算法, 实践5机器学习算法KNN和实践6神经网络算法; 第三部分人工智能应用包括六类实践项目, 分别是实践7基础办公类AIGC生成, 实践8高级AIGC生成、实践9智能体搭建、实践10DeepSeek本地化部署、实践11人脸识别和实践12智能驾驶。 |
王红梅, 陈建辉主编 |
高等教育出版社 |
TP18 |
43 |
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TensorFlow 2深度学习实战:微课版:第2版 |
本书共有8个项目, 分为基础部分 (项目1-项目3) 和实战部分 (项目4-项目8)。基础部分包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现, 实战部分包括5个真实案例, 分别为基于CNN的彩色图像分类、基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网路的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换和基于TipDM大数据挖掘建模平台的彩色图像分类。 |
崔炜, 张良均主编 |
人民邮电出版社 |
TP18 |
49.8 |
0 |
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生成式深度学习 |
本书从深度学习的基础知识讲起, 逐步深入当前最尖端的架构。你可以通过书中的技巧, 学习如何构建能够更有效地学习以及更具创造力的模型。本书的主要内容有: 学习如何通过变分自动编码器 (VAE) 改变图像中人物的面部表情。学习如何训练GAN, 根据数据集生成图像。学习如何构建扩散模型, 生成全新的花卉品种。学习如何训练自己的生成文本GPT。了解大型语言模型 (如ChatGPT) 的训练过程。探索最先进的生成式架构, 如StyleGAN2和ViT-VQGAN。 |
(英) 大卫·福斯特著 |
中国电力出版社 |
TP181 |
148 |
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海洋总有机碳光学原位传感器的研制与性能检测方法 |
本书共6章, 第1章主要讲述海洋总有机碳的光谱特性, 包括吸光特性、散射光特性和荧光特性; 第2章重点讲述光学原位传感器的传感理论模型的建模方法; 第3章讲述研制过程; 第4章讲述海洋复杂环境参量对光谱法海洋总有机碳传感器的输出特性的影响规律与模型, 在此基础上讲述海洋环境影响消除方法; 第5章讲述光谱法光学原位传感器标定方法和现场校正方法; 第6章讲述传感器性能的测试方法。 |
毕卫红, 付广伟著 |
燕山大学出版社 |
TP212.1 |
92 |
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人形机器人关键技术 |
本书系统梳理了人形机器人研究领域中的核心技术, 旨在为读者提供一个全面而系统的知识框架。本书着重介绍了人形机器人的运动学和动力学建模、步行稳定性控制、步态和路径规划、机械手运动规划、智能交互以及具身智能等技术。 |
陈骥驰, 魏春风, 柴安颖著 |
化学工业出版社 |
TP24 |
88 |
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