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神经网络与深度学习
更新时间:2019-01-04 14:25:41
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本书结合日常生活中的寻常小事,生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践,案例丰富,深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们,这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理,丰富我们对人类自身的认识,并启发我们对人机智能之争更深一层的思考与探索。
上架时间:2016-06-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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巧用ChatGPT快速搞定数据分析
本书共分为8章,涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析,以及深度学习和大数据分析等全面的内容。计算机10.7万字 - 会员
AI文案高手速成118例:提问生成+修改润色+热门模板+应用案例
全书通过118个实用技巧讲解+118集教学视频演示+160多个素材回复文件+144页PPT教学课件,通过“提问生成+修改润色+热门模板+应用案例”4大专项内容,帮助小白快速成为AI文案高手!本书具体内容包括16种AI提问技巧、13种指令优化技巧、11种高效提问技巧、9种文案修改技巧、7种文案润色方法、11类营销文案指令模板、12类办公文案指令模板、13类自媒体文案指令模板、12类教育学术文案指令模计算机11.6万字 - 会员
这就是DeepSeek:普通人如何抓住AI红利
本书聚焦如何高效运用DeepSeek这一前沿AI工具,帮助读者在技术浪潮中把握机遇。全书从DeepSeek发展历程切入,系统解析DeepSeek在信息处理、创意生成与决策辅助中的核心能力,并结合生活管理、职场协作、学习优化、社交互动等场景,通过真实案例讲解其应用方法。同时,针对内容创作、自媒体运营、副业变现等需求,书中提供了可落地的策略与案例,助力读者实现效率提升与价值创造。书中不仅提供技术使用技计算机5.5万字 - 会员
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作,是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验,通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤,细致地讲解了如何利用AI工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。从AIGC的基础知识到AI工具的使用,从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控,本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全计算机20.6万字 - 会员
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”。计算机17.8万字 - 会员
AIGC革命:Web 3.0时代的新一轮科技浪潮
本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势,全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景,详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局,并辅之以大量生动有趣的案例,深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景,旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。全书分为五个部分,共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变,阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景;第二部分重点剖计算机11.4万字 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,大规模预训练已经计算机11.3万字- 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
《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