三民網路書店 中國圖書館分類法 / 工業技術 / 自動化技術、計算機技術 / 自動化基礎理論 / 人工智能理論

本書基於PyTorch，介紹日益普及的演算法與相關套件的使用，例如YOLO(物件偵測)、GAN(生成對抗網路)/DeepFake( 深度偽造)、OCR(辨識圖像中的文字)、臉部辨識、BERT/Transformer 、聊天機器人 (ChatBot)、強化學習 (Reinforcement Learning)、自動語音辦識 (ASR)、知識圖譜 (Knowledge Graph) 等。PyTorch是近年來最流行的深度學習框架，本書採用新的思路來帶初學者來瞭解和使用PyTorch框架，同時帶你入門深度 學習領域。本書通過獨特的編排，保證讀者在閱讀的過程中，可以獲得快速的反饋，進而激發學習的動力。

本書首先簡要介紹了ChatGPT與自然語言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技術特點和人工智能技術未來的發展趨勢；之後介紹了數字化時代的基礎安全問題，以及大模型和ChatGPT在內容安全、網絡安全、隱私安全、版權合規和倫理道德等方面帶來的新挑戰、新風險，如生成內容的準確性問題、作品訓練的版權問題等，並從人工智能技術的監管角度給出了一些策略建議；最後深入地分析了如何客觀看待ChatGPT給如今的經濟社會所帶來的各種影響，我們該如何與新興的人工智能技術和諧相處。 本書適合人工智能相關企業從業人員、網絡安全監管部門人員以及人工智能相關專業的研究人員參考閱讀。

近年來，各個學校陸續開設了豐富多彩的社團活動。其中，人工智能的學習被廣為關注，對應地，各個學校採購了五花八門的設備，開始了人工智能的推廣。為了構建系統化、生態化的人工智能學習環境，本書選擇掌控板作為載體，推廣編程教育，介紹人工智能應用。本書作為科創教育叢書人工智能系列小學版圖書，從新課標對學科融合的要求出發，以學校主要學科的教學實施作為場景，通過8個項目的學科融合，循序漸進地介紹掌控板、軟件編程和mPython軟件的主要使用方法，並講解語音識別和語音合成這兩種人工智能技術的基礎應用。本書主要面向小學，適合編程技術的初學者，書中所選項目適合在小學社團活動中開展。

本書為讀者提供了一次深入探索人工智能和自動化編程的奇妙之旅。全書從AI（Artificial Intelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐漸深入到如何使用具有代表性的AIGC工具―ChatGPT、GitHub Copilot和Claude2等進行自動化編程。此外，本書還詳細介紹了其他多種AI代碼生成解決方案。針對桌面應用、Web應用、遊戲、辦公自動化等場景，本書還提供了豐富的實例。本書適合對AI和自動化編程感興趣的初學者閱讀，也適合有一定基礎並且想要提高開發技能的程序員閱讀。同時，本書也可以作為高校或培訓機構的參考書。

本書旨在探討 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的發展歷程、應用範圍及其對社會和個人的影響，從而幫助讀者深入瞭解並應用人工智能技術。本書共分為8章。第1章介紹了ChatGPT和AIGC的發展歷史，以及核心技術的演進與應用。第2章詳細探討了ChatGPT的特點、功能，以及它在文科和理科領域的應用。第3章深入介紹了ChatGPT及其他AIGC對個人的賦能，包括原理、成本、應用場景、高質量答案的提問技巧，以及如何利用ChatGPT進行編程。此部分還提到了AIGC時代下的職業規劃。第4章重點介紹了AIGC在創意領域的應用，特別是Midjourney工具的使用。第5章講解了如何使用 AIGC 技術來創建數字人分身，使他們能夠說話、唱歌，甚至成為主播。第6章強調了AIGC如何賦能職場，包括輔助設計、思維導圖生成、文本創作、市場調研與策劃、短視頻創作，以及辦公軟件使用。第7章介紹了 AIGC 在不同行業和領域的創新場景，包括電商、傳媒、金融、教育行業，以及工業領域等。第8章介紹了如何有效應對AI革命。書末還推薦了許多 AIGC 相關的資源。

本書較為全面地介紹了腦科學、神經科學的基本概念、知識和理論，以及腦科學、神經科學等方面的新成果和新發現。全書共11章，在緒論部分介紹了腦科學定義、研究方法、研究內容以及發展現狀，然後介紹了腦的基本結構與組成以及腦神經系統知識。在智能機制方面，主要詳細介紹了感知覺、運動、學習與記憶、注意與決策、語言、情緒等功能產生或形成的理論和神經機制。在此基礎上，介紹了心智與意識形成的相關理論和機制。最後，介紹了腦與神經科學對人工智能研究的重要作用和意義。 本書適用于人工智能、智能科學與技術、生物醫學工程、計算機科學與技術等新工科及傳統理工科相關專業的高等院校本科、碩士，也適用於生命科學、生物學、神經科學、認知科學等相關專業學生學習，可以作為人工智能專業教材。並適合從事自然科學、社會科學、人文學科以及人工智能交叉學科研究的初級科研人員和愛好者自學使用。

本書講解ChatGPT及其相關技術。全書共11章，第1章深入分析了大語言模型的技術演化、技術棧等。第2章詳細闡述了Transformer模型的理論基礎和主要組件。第3章深入解析了GPT的生成式預訓練的過程和原理。第4章主要探討了GPT-2的層歸一化、正交初始化和可逆的分詞方法等技術，並詳細分析了GPT-2的自回歸生成過程。第5章介紹了GPT-3的稀疏注意力模式、元學習和基於內容的學習等技術，並對貝葉斯推斷在概念分佈中的應用進行了深入討論。第6章詳細介紹了大語言模型的預訓練數據集和數據處理方法，同時闡述了分布式訓練模式和技術路線。第7章深入解析了PPO算法的基本原理。第8章主要闡述了人類反饋強化學習的微調數據集以及PPO在InstructGPT中的應用。第9章深入探討了大語言模型在低算力環境中的應用策略。第10章主要介紹了在大語言模型開發中涉及的中間件編程技術。第11章對大語言模型的發展趨勢進行了預測和展望。

本書系統闡述了智能算法在波束形成設計、波達方向估計與聲源定位中的應用。全書分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物進化智能算法、群體智能優化算法和深度學習等的原理、方法及實現框架，寬帶波束形成、穩健自適應波束形成、混響背景下波束形成的設計原理與方法，以及寬帶信號波達方向估計與近場聲源定位算法，也給出了智能算法在波束形成器設計、波達方向估計和聲源定位中的應用實例。本書內容涉及較廣，在內容組織上力求系統、科學、合理，特別注重邏輯性，介紹由淺入深，便於自學。本書可作為人工智能、信號處理等相關學科專業的本科生、研究生和教師的參考書，也可作為相關知識領域的科學研究與工程技術人員的參考書。

機器學習是計算機科學和人工智能的重要分支之一，它被廣泛應用在多種領域，如機器人、無人駕駛汽車等。本書是“達人迷”經典系列中關於機器學習的一本。本書內容分為6個部分，共計23 章，由淺入深地講解機器學習的基本知識、本書使用的語言――Python 和 R、必備的數學知識、處理數據的常用工具、機器學習的應用以及常見的學習包和模型 6 個方面，以幫助讀者瞭解並掌握機器學習的相關知識，並能將其應用於自己的工作中。本書適合Python程序員、R程序員、數據分析人員、機器學習領域的從業人員以及對算法感興趣的讀者閱讀。

本書對移動邊緣計算的概念、歷史起源以及邊緣計算產生前的網絡形態進行了介紹，闡述了幾種邊緣計算系統架構和部署方案，並對關鍵的卸載技術、邊緣緩存、移動性管理以及安全技術進行了詳細分析，針對移動邊緣計算幾種實際的場景以及與新興技術的融合綜述說明。 本書涉及的內容覆蓋廣泛，算法、技術闡述清晰，應用場景結合實際，與新興技術的融合發展給出未來展望。本書對從事邊緣網絡、邊緣智能計算方面的碩士、博士研究生以及相關高校學生以及對邊緣計算技術感興趣的讀者，都具有一定的參考價值。

本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的交互式學習體驗。本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出基礎的神經網絡――多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵組件、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。

本書首先介紹了深度強化學習的基礎知識以及TensorFlow 2.x的最新主要版本。然後，介紹OpenAI Gym、基於模型的RL和無模型的RL，並學習如何開發基本代理。隨後章節介紹發現如何實施高級深度強化學習算法，例如行動者批評、深度確定性策略梯度、深度Q網絡、近端策略優化以及深度循環Q網絡，以訓練RL代理。同時，本書通過構建用於自動完成任務的加密貨幣交易代理，股票/股票交易代理和智能代理等實例，探索現實世界中的強化學習。最後，本書介紹如何使用TensorFlow 2.x將深度強化學習代理部署到雲並構建跨平臺應用程序。

人工智能正以靠前的速度改變著世界。GPT作為強大的人工智能語言模型，具有廣泛的應用場景，必將改變人類的生產與生活方式，為人類社會帶來巨大且深遠的影響。而只要一個人開始使用GPT，他將大概率發現向GPT提問頗為關鍵。很大程度上，提問的質量決定著回答的質量，提問的效率決定著工作的效率。本書旨在幫助讀者學會如何高效向GPT提問，從而獲得更加準確、全面、深入的回答，繼而在不同的實際場景下提高工作效率節省時間、解決問題。