移动机器人自主控制

最新上架

• 会员

  生成式AI实战

  本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型StableDiffusion，以及LangChain与AIAgent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临

  欧阳植昊 梁菁菁 吕云翔主编计算机11.7万字
• 会员

  人工智能基础与应用

  本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章，包括“人工智能：开启智慧新时代”“Python：人工智能开发语言”“线性回归：预测未来趋势”“分门别类：帮你‘分而治之’”“物以类聚：发现新簇群”“个性化推荐：主动满足你的需求”“语音识别：让机器对你言听计从”“人脸识别：机器也认识你”。本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念，在内容的选取和安排上符合学生的学

  宋楚平 陈正东主编计算机12.9万字
• 会员

  AI律师助手：律师实务ChatGPT实战指南

  本书具体包含以下内容：首先，探讨ChatGPT对法律界的冲击，以及律师等从业者的不同反应，进一步分析AI技术对行业的影响和发展趋势。接着，简要介绍ChatGPT的技术原理及应用场景。随后，详细讨论如何将AI力量融入律师职业路径，构建专业律师成长的新飞轮。接下来，分别讨论如何将ChatGPT（GPTs）应用于渠道与案源、检索与研究、案件分析，以及法律文书撰写与合同审核，实现部分日常事务自动化执行。之

  轩珍珍 徐伟浩计算机10.6万字
• 会员

  ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调

  《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过丰富的案例和场景，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化

  王晓华计算机13万字
• 会员

  PyTorch深度学习应用实战

  《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点，介绍深度学习必备的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明，同时以程序设计取代定理证明，缩短学习过程，增加学习乐趣。

  陈昭明 洪锦魁计算机15.2万字
• 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

  吴丹丹计算机25.9万字
• 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

  田政 谷燕燕 唐琨计算机20.6万字
• 会员

  机器学习实战（视频教学版）

  《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、

  迟殿委 王培进 王兴平计算机10.1万字
• 会员

  机器学习（第2版）

  机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

  赵卫东 董亮编著计算机30.2万字