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人工智能导论
周苏 张泳主编更新时间:2020-09-18 17:50:42
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《人工智能导论》是为高等院校相关专业“人工智能导论”课程设计编写,具有丰富应用特色的主教材。针对高校学生的发展需求,《人工智能导论》分引言、基础知识、基于知识的系统和高级专题四部分,可依照学习进度与需求,做适当选择。内容包括:引言,包括绪论(基本概念)、人工智能+领域应用;基础知识,包括大数据思维、搜索算法、知识表示;基于知识的系统,包括专家系统、机器学习、深度学习;高级专题,包括机器人技术、智能图像处理、自然语言处理、自动规划。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2020-08-12 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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Sora AI视频生成、案例解析与场景应用
本书通过81个官方案例解析、120个知识点梳理,深入浅出介绍了Sora的技术原理、特色功能、创新之处、优势特点、文案工具、脚本创作、提示词技巧、绘画工具、创意应用、变现方式等,帮助读者一本书全面精通Sora的AI视频生成技术。10大专题内容、108分钟视频,手机扫码可看精华内容,同时赠送了9大超值资源:74组AI绘画提示词、104个效果文件、165页PPT课件、31集《AI摄影》教学视频、40集《计算机6.8万字 - 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
向AI提问的艺术:提示工程入门与应用
本书共十一章,主要包含四部分:第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念;第2至5章介绍提示工程技巧,涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧,以及提示的优化与迭代;第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能;第7至11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析实战展示提示工程技巧的应用。计算机12.9万字 智能汽车软件功能安全
这是一本从实践角度系统且深入地讲解智能汽车软件功能安全和智能汽车软件研发的著作,得到了中国工程院院士李克强等13位产业界和学术界专家的一致推荐。作者在功能安全领域深耕10余年,有扎实的理论基础、丰富的实践经验,用挖掘本质的思维方法来撰写本书,从研发体系、架构设计、开发流程、开发方法、安全措施、创新研究等维度对智能汽车软件功能安全做了深入的讲解。全书共11章,分为3个部分。第一部分(第1~3章)智能计算机25.9万字制造业大模型的构建与实践
本书分两篇,为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面,主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略,同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面,主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术,AIAgent的原理与应用,以及大模型压缩与部署策略,并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用,最后对大模型进行计算机18.3万字- 会员
人,伦理,机器人:一本孩子写给孩子的书
本书围绕“公平、隐私与保障、可靠与安全、包容、负责、透明”六个人工智能需要遵循的原则,诠释当代青少年对负责任的人工智能的认识和思考。计算机7.1万字 - 会员
人工智能编程实践:C++编程5级
青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书结合生活中的实例,系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二计算机2万字 - 会员
巧用ChatGPT轻松玩转新媒体运营
本书从ChatGPT的基础知识讲起,针对运营工作中的各种痛点,结合实战案例,如文案写作、图片制作、社交媒体运营、爆款视频文案、私域推广、广告策划、电商平台高效运营等,教会读者如何使用ChatGPT进行智能化工作;还介绍了通过ChatGPT配合Midjourney、D-ID等AI软件的使用,进一步帮助提高运营工作的效率。计算机11.3万字 - 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