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你好中小学人工智能
更新时间:2022-05-06 17:22:44
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本书是一本体系完整、综合全面介绍中小学人工智能相关内容的书籍。本书涉及人工智能的历史与发展,中小学人工智能战略定位、课程体系建设、计算思维,编程、机器人、知识工程、搜索算法、机器学习、深度学习、人工智能+X、人工智能对教育赋能、人工智能道德伦理与法律以及人工智能未来发展的展望等相关内容。本书可以作为中小学教师教授人工智能课程的辅助书籍,也适合对中小学人工智能教育感兴趣的广大读者阅读使用,还可以作为广大读者系统了解人工智能相关知识的参考用书。
上架时间:2022-03-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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大模型实战:微调、优化与私有化部署
本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI计算机15.8万字 - 会员
AI数字人原理与实现
本书是一部系统介绍AI数字人技术的专业著作,涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实践等内容,全书共分3部分。在技术基础部分,首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景,接着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理,以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。在应用实践部分,带领读者深入探索数字人的创作流程,从内容策划、角色建模到交互设计,每一步都进行了计算机26.2万字 - 会员
深度学习时代的计算机视觉算法
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理,首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍,之后对卷积神经网络结构的演化过程,以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务,并着重介绍了在当今深度学习时代,这些计算机视觉任务是如何工作的,可使读者快计算机9.9万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
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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计算机15.8万字 - 会员
当我点击时,算法在想什么?
我们生活在一个由算法构筑的世界:这些基于数据的算法不仅掌控着社会的运转、筛选着我们的网络见闻,还构成了自动驾驶、智能家居、前沿医疗、智慧城市乃至元宇宙发展的根本。它们是人类步入智能化新纪元的关键驱动力。随着我们对数字技术的依赖日益加深,数学家和数据研究者得以透过它们窥探我们的日常生活。他们通过收集我们的购物记录、消费倾向、兴趣爱好和旅行路径等数据,试图解码我们的日常行为模式。但是,这些数据驱动的分计算机15.2万字 - 会员
洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战
《洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战》内容分为3篇:第1篇AIGC的蜕变讲述AIGC的发展历史及其背后的智能;第2篇AIGC的应用讲述AIGC在文学创作、日常办公、知识管理、科研出版、工业制造、健康医疗、金融服务、品牌营销领域的应用现状及常用工具;第3篇AIGC的机遇与挑战讲述AIGC的资本与技术前景,同时提出需要注意的风险。计算机13.9万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 - 会员
自动驾驶:人工智能理论与实践
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶计算机14.9万字