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《深度學習實踐—基於TensorFlow 及PyTorch 庫的編程指南》突破傳統深度學習教材先理論後實踐的模式，從直觀的實例應用入手，讓讀者快速體驗利用深度學習解決實際問題的過程。讀者將從運行實例程序開始，初步理解代碼的作用，並逐步學會自主調整模型參數、調試程序，以驗證其精度和效率。第1章介紹深度學習發展歷程及基本概念；第2章聚焦開發環境搭建，並給出快速示例，幫助讀者迅速開啟深度學習之旅，熟悉基礎操作環境；第3章介紹深度學習原理，結合FCNN、CNN、LSTM、GAN、Transformer 等典型模型示例，使讀者理解深度學習的核心理論與模型架構；第4 ～ 6章著重傳授Python 編程基礎，以及TensorFlow、PyTorch 這兩種主流深度學習框架的編程知識，為實際開發奠定編程基礎；第7章闡述張量概念與操作，幫助讀者掌握其關鍵特性與操作方法；第8章專注於網絡設計與超參數優化；第9、10章通過深度學習在計算機視覺與防災領域的應用實例，展現深度學習在實際場景中的強大應用能力，使讀者瞭解如何將所學知識運用到具體領域解決實際問題；第11章為程序代碼，讀者可掃二維碼獲取。本書特別適合需要快速入門人工智能深度學習解決實際問題的，智能建造、數值模擬等非AI 方向的技術人員、在校本科生、研究生。本書也可作為相關專業師生教學用書。
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本書較為全面地講解AI智能體開發的關鍵技術，包括提示詞工程、Function Calling、MCP、RAG知識庫、語音識別、人臉識別、大模型應用等，同時結合蝸牛學苑的自研項目和教學案例，將所有技術融入項目中，以項目驅動的方式進行講解，以便讀者更好地理解AI智能體開發技術。本書第1章主要講解在Python中對接各類大模型，以及智能體開發所使用的Function Calling技術和MCP技術；第2章主要講解FastAPI開發框架；第3章主要講解基於網頁對話來實現AI問答功能；第4章主要講解每日新聞摘要功能的實現；第5章主要講解智能語音記分功能的實現；第6章主要講解智能考勤功能的實現；第7章主要講解AI智慧課堂功能的實現；第8章主要講解智能在線客服功能的實現。本書可以作為高等院校計算機應用技術、軟件技術、人工智能技術應用等相關專業的教材，也可以作為AI智能體開發愛好者的自學用書。
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《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》系統而深入地介紹了FPGA在大規模神經網絡訓練與推理中的應用，重點聚焦於FPGA的硬件架構、計算優化與資源調度等技術。《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》共分為12章，內容涵蓋FPGA與Verilog HDL基礎、FPGA的基本架構、深度學習算法的計算特性、硬件加速的基本思路、模型壓縮與量化技術、FPGA在Transformer模型中的應用、大模型訓練的硬件優化、異構計算架構中的FPGA角色，以及面向FPGA的深度學習編譯器開發。《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》對FPGA硬件設計、計算資源調度、硬件優化等技術進行了詳盡分析，讀者可以從中獲得利用FPGA加速深度學習計算的核心方法與思路。通過理論與實踐相結合，《從RTL級代碼剖析FPGA加速大模型訓練與推理》為讀者提供了一套從硬件設計到算法優化的完整知識體系。無論是希望深入學習FPGA設計的學生，還是正在從事FPGA加速開發的專業工程師，都能從本書中獲得豐富的專業知識與實用的工程技能。
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本書系統地介紹了人工智能的基本概念、技術基礎與現狀，AI生成圖像技術，AI生成視頻技術的創新與應用，AI生成文本技術的探索與實踐等知識。通過本書，讀者可以更好地理解人工智能技術在各行業領域的廣泛應用，為後續深入學習人工智能的各種技術奠定基礎。本書是為高等職業院校人工智能通識課程體系的“人工智能導論”課程全新設計的一本新形態教材。儘管“人工智能導論”是一門理論與實踐緊密結合的課程，但在科技迅速發展的當代，舊有技術可能迅速被新技術取代。因此，本書立足於人工智能時代的前沿，注重培養讀者的人工智能思維方式，拓寬知識視野，而非局限於某些技術細節的深度講解。本書從基礎開始，由淺入深進行學習，可幫助讀者逐步理清人工智能的核心技術和發展趨勢。本書既可以作為培養人工智能應用型人才的課程教材，也適用于人工智能初學者和對人工智能基礎理論感興趣的廣大讀者。
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教材堅持以落實立德樹人為根本任務，融入“崗課賽證”設計，對接Web職業技能大賽和工信部1+X職業技能等級證書，遵循高職學生認知規律，校企合作開發資源，確保課程內容的前瞻性和案例的實用性。通過精心設計的典型項目案例，培養學生基於Django框架進行Web應用開發的編程能力。以教材改革為突破口，促進學生素質全面提升，引導學生理解精益、創新等工匠精神的基本內涵；遵守軟件開發和維護的專業規範；通過任務實踐，知行統一，增強學生勇於探索的創新精神。教材內容主要包括8個單元：開發環境配置、路由系統、模型和數據庫、模板、視圖、後臺管理系統：Admin、表單、身份驗證系統，教材知識點漸進式增加，避免在一個項目中引入過多的知識點，方便讀者學習理解和掌握，學生在遞進提升的任務實現中掌握Python Web開發技術，培養學生利用所學技術，解決實際問題的能力，提升學生軟件開發能力，促進就業。
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本書主要講述了智能交互設計的理論知識、設計方法與工具，並精選了大量實際案例，包括：面向健康的智能交互設計、面向弱勢群體的智能交互設計、多模態交互設計，以及智能交互式展示設計、智能家居設計等案例，多層次多梯度的案例為學習者提供全面的參考與啟發。本書不僅是一本通識教材，更是一把開啟智能時代設計大門的“紅寶書”，引導學習者利用AI工具探索設計的無限可能，探索智能交互的定義與奧秘，並深入剖析大語言模型等AI技術如何介入設計流程，幫助學習者構建清晰的知識框架。本書可作為高等院校交互設計、用戶體驗設計、產品設計及相關專業的教材，也可作為相關行業的愛好者和從業者的參考讀物。
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本書彙集了多個AI工具的使用案例，全面細緻地介紹了文心一言、智譜清言、豆包大模型等各項特色功能和使用方法，力求通過簡潔明瞭的語言和圖文並茂的形式，讓讀者快速掌握各個AI工具的基本操作方法。本書共8章，第1章介紹了AI的基本知識，如什麼是AI工具、AI工具的類型等；第2章全面展示了AI指令詞的技巧和框架；第3～7章分別針對Kimi、文心一言、豆包、通義千問、智譜清言5個常用AI工具進行了詳細介紹和案例展示；第8章專門為讀者答疑解惑，介紹了一些AI工具的常見問題。本書內容結構清晰，案例豐富，不僅適合對人工智能領域有興趣的廣大讀者，也十分適合有高效辦公需求的職場人士閱讀。
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在AI技術高速發展的當下，程序員如何提升開發效率、保證代碼質量、減輕重複勞動，成為行業關注的焦點。本書正是為了解決這一現實痛點而打造的實用型圖書。全書聚焦6款當前最具代表性的AI開發工具，深入解析它們在實際開發工作中的應用方式，從自動編碼、漏洞檢測、調試優化、文檔生成到架構決策，提供了13個高還原度的實戰案例，每一個都源自真實的開發需求，涵蓋Web、移動、分布式系統、安全架構、文檔管理等多元場景，幫助讀者在最短的時間內實現開發效率的指數級提升。本書不僅具備系統性、操作性，還特別強調工具之間的協同搭配。Trae支持以自然語言生成多語言全棧模塊，CodeWhisperer可以即時掃描代碼漏洞，DeepSeek可以智能分析日誌並自動定位Bug，Tabnine則為團隊提供了風格統一的代碼補全訓練體系，Mintlify可以輕鬆完成從代碼到文檔的轉換，Kimi則通過大模型輔助人們完成需求提取與技術選型。這種組合式的AI工具矩陣，配合本書提供的配置清單、代碼模板和自動化策略，真正讓開發人員高效完成從寫代碼、調試、重構、寫文檔到做決策全流程，顯著提升開發效率。通過數據化學習路徑、模塊化案例實訓和工具對比評估模型，讓讀者不僅“知道怎麼用”，更能“靈活組合使用”，從而真正掌握用AI搞定開發工作的核心能力。本書適合想通過AI開發工具提升編程效率、優化代碼質量的學習者；也適合開發團隊引入AI工具矩陣，規範開發流程；還可作為計算機、軟件工程、人工智能等專業的教材使用。
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本書作為學習豆包的指南，全面、細緻地介紹了電腦端和手機端豆包的各項功能和使用方法，力求通過簡潔明瞭的語言和圖文並茂的形式，讓讀者快速掌握豆包的各項功能。全書共8章，首先介紹了大語言模型的奧妙，以及豆包的相關研發背景；然後介紹了豆包的界面和基礎功能，以及豆包在教育、學習、工作、娛樂創意、生活方面的應用場景和相關案例；接著介紹了豆包插件的應用及其功能；最後講解了豆包App的相關功能及使用技巧。本書不僅適合對豆包AI工具感興趣的初學者和進階愛好者閱讀，也適合對人工智能感興趣並想深入研究的人群，以及對高效辦公有需求的人群閱讀。
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本書深入探討了人工智能技術的倫理、法律、社會責任及其全球治理問題，旨在為構建透明、公正和負責任的人工智能生態提供理論和實踐指導。本書系統剖析人工智能技術發展引發的倫理衝突、法律挑戰及社會治理難題，致力於構建兼顧技術創新與人類福祉的治理框架。全書從跨學科視角切入，聚焦人工智能倫理困境，探討算法偏見、數據隱私、責任歸屬等核心議題，揭示技術中立表像下的價值選擇難題，全書貫穿技術、社會、制度三維分析框架，既涵蓋人工智能場景化案例，亦構建了可操作的治理工具箱。
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本書基於Python與Pytorch對人工智能算法基礎知識與實戰應用進行了介紹，主要包含兩部分內容。第一部分為人工智能算法知識的相關理論介紹，主要包含：人工智能的線性代數基礎、概率統計基礎、數據分析基礎、機器學習基礎以及深度學習基礎。對機器學習中的回歸、聚類以及分類等經典算法進行了介紹。對深度學習中的卷積、循環、Transformer等深度學習網絡在計算機視覺與自然語言中的應用，以及大模型與微調相關的內容進行了介紹。第二部分為基於Python與Pythoch的人工智能算法實戰案例應用，主要介紹：數據的預測回歸分析案例；數據無監督學習中的聚類、降維以及關聯規則案例；數據有監督分類模型的應用案例，以及深度學習中圖像分類、圖像語義分割、圖像遷移學習、自然語言聚類與分類等經典算法的實戰案例。本書為讀者提供了Notebook形式的源程序和使用的數據集，方便讀者邊學邊實踐。本書適合數據分析、機器學習、人工智能以及大數據領域的工程師學習，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。
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這是一本系統解析人工智能生成內容（AIGC）與大模型技術的實用手冊。全書以DeepSeek這一現象級AI應用為切入點，深入淺出地介紹了AIGC的技術演進、核心原理和商業應用。從DeepSeek如何打破技術壟斷、重塑競爭格局，到AIGC在文本、圖像、音頻、視頻等多模態生成中的創新應用，再到大模型的技術架構、產業生態和未來趨勢，本書為讀者構建了完整的AIGC知識體系。無論你是技術愛好者、行業從業者，還是對未來科技充滿好奇的探索者，都能在這本書中找到啟迪智慧、把握機遇的鑰匙。
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《交互設計實踐》兼顧交互設計的應用與研究，從貼合課程與課時的角度出發，聚焦於體系化、可操作性和可實踐性，主要內容包括交互設計緒論、需求探索與分析、需求驗證與用戶畫像構建、設計實踐以及測試與評估，這五部分層層遞進，既構成了完整的交互設計應用與研究知識體系，也體現了交互設計完整的設計流程。本書內容經過多年教學、企業項目及科研實踐的驗證，是一套完整的交互設計知識體系。本書既可作為本科生和研究生的交互設計課程教材，也可為相關科研工作者和行業從業者提供研究與實踐的參考。無論是初學者還是有一定經驗的從業者，都能從本書中獲得實用的知識和啟發。
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本書旨在幫助讀者掌握如何利用Dify快速構建AI智能體。全書分為四篇。第1篇 初識：介紹了什麼是AI智能體、什麼是工作流，並對比Dify與Coze，介紹了本地部署Dify，為初學者奠定基礎。第2篇 基礎應用：介紹了Dify如何集成各類大模型，並初步探索了Dify的5種應用。第3篇 進階應用：介紹了提示詞設計與風格優化、Dify的節點與能力、Dify如何與外部系統進行通信、給Dify應用構建知識庫、Dify多模態應用。第4篇 行業綜合實戰：通過4個真實案例展示了Dify在多個領域的落地實踐；介紹了如何發佈Dify應用；介紹了Dify與MCP（模型上下文協議）的深度整合，指導讀者如何通過MCP服務擴展應用能力。
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本書介紹了智能問答技術的發展歷史和分類、基於文本理解的智能問答中的關鍵技術和前沿研究問題，包括基於多域檢索和融合的文本問答方法、基於偏序關係排序的文本問答方法、基於文本閱讀理解的場景文本視覺問答方法、基於對比學習語義補齊的場景文本視覺問答方法、基於先驗知識的場景文本視覺問答方法，並對智能問答技術的未來進行了展望。本書內容前沿、理論與實踐並重，適合作為人工智能、智能問答領域研究人員、技術人員的參考書，也適合作為人工智能相關專業本科生或研究生的教材。
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《男性製造》深入探討了“女性主義的下一個前沿”：人工智能中根深蒂固的性別偏見，探索算法和新科技如何在日常生活中變得越來越重要，以及社會如何在我們生活的各個方面(從日常家庭決策到醫療保健、司法和教育)變得越來越依賴科學技術。作者是澳大利亞知名作家、記者、電視節目主持人特蕾西‧斯派瑟，她敏銳地察覺到，人工智能、各種算法、大數據和新科技，看似平等客觀，實則如同懵懂而粗暴的科學怪人，笨拙地模仿著人類社會長久以來形成的偏見。斯派塞通過一系列活生生的案例、數據和軼事，不斷追問，科技是改善了還是加深了社會歧視？如果機器被嵌入性別偏見，弱勢群體如何自處？虛擬助手和深度模擬的倫理邊界在何處？個人隱私與大數據社交網絡的衝突如何平衡？資本和精英主義在這其中扮演了什麼角色？……本書揭示出人工智能和算法如何(以及為何)存在性別歧視和其他歧視，也使我們能在未來做出積極的改變。
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我們正站在一個重塑世界的歷史轉折點：由強化學習(如Q學習)驅動的AI智能體正以前所未有的速度邁向通用人工智能，這一技術奇點預示著人工智能將超越人類智能，徹底改變整個社會。本書是一部面向未來安全、信任與治理的系統指南，將人工智能、區塊鏈、量子計算這三大前沿技術領域進行無縫融合與深度剖析，並對未來10年、20年乃至50年的技術發展路線圖進行預測。同時，本書也對技術融合帶來的倫理、法律和社會影響進行了批判性分析。AI智能體自主性。深入解析AI智能體從早期機器學習到深度學習的進化，重點闡述其如何通過強化學習和神經圖靈機，具備在複雜環境中進行記憶、感知、推理和自主行動的能力。量子安全防禦。量子計算的強大算法(如Shor算法和Grover算法)將指數級地提升人工智能的能力，同時威脅現有的RSA等傳統加密系統。本書詳細介紹了後量子密碼學等方案，及其如何確保人工智能系統和區塊鏈網絡在量子時代的完整性和機密性。區塊鏈構建數字信任。區塊鏈的去中心化、不可篡改性使其成為AI智能體的信任支柱，通過智能預言機和自動化合約來確保AI智能體的操作具備透明性、可靠性和防篡改性。
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“人工智能，很有可能是人類的最後一項重要發明。”作者嚴伯鈞的這一前瞻性論斷，為理解AI時代定下了基調。那麼，我們應如何洞察這場AI革命的本質，並在其中找到自己的出路和價值方向？這本書給你答案！面對層出不窮的技術應用與智能模型，本書融合哲學、計算機科學、物理學、腦科學、數學、信息學、經濟學、心理學、倫理學等學科知識，探討了AI的本質、發展歷程及其對人類社會帶來的深遠影響。書中以“湧現”理論開篇，引入“超人”“因果律”“物自體”等經典哲學思想，深入剖析了機器學習的三大範式與神經網絡原理，以及AI獲得"生成世界”能力的強大和瓶頸，帶我們深刻審視這種能力給科研、教育、藝術等行業領域帶來的根本性變革和社會恐慌，進而引發我們對智能時代生存發展的思考。
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《AI 原生》聚焦人工智能(AI)發展的關鍵新階段：AI 原生(AI-Native)，拆解智能時代的底層邏輯，為不同背景讀者揭開 AI 未來圖景的面紗。從技術發展脈絡來看，我們已從 IT 時代、互聯網時代邁入智能時代， AI成為數字經濟未來10年的核心引擎。不同于僅能生成內容的傳統 AI，AI 原生強調自主性、適應性與協作性，推動人機關係從“工具使用”轉向“共生協作”。未來，數字人、機器人與自然人將構建“三元一體”的混合環境，人機交互也將進一步升級，實現“所言所想即所得”的便捷體驗，且 AI 原生將深度滲透醫療、製造、金融、教育等全行業，重塑產業流程與生活場景。本書核心觀點圍繞 AI 原生的價值與影響展開。一方面，AI 原生通過 “感知、決策、行動、反饋”的技術體系，實現從“內容生成”到“決策執行”的跨越，如醫療領域AI提升診療精准度與質量、製造業實現生產線的自主管理和優化、金融業依託 AI 實現風控升級；另一方面，它也直面技術變革帶來的挑戰，指出就業市場將從“崗位層級”轉向“價值網絡”，人類需在情感聯結、意義創造、創新想像等AI不可替代領域重構價值，同時關注隱私安全、倫理規範、財富分配不均等問題，強調技術發展需與社會治理協同推進。無論你是對AI科技發展感興趣的大眾讀者，還是尋求行業轉型思路的從業者，抑或是關注科技趨勢的愛好者，都能通過本書讀懂 AI 原生的發展邏輯，提前把握智能時代的生存與發展方向，為應對技術變革做好準備。
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通過這本全面指南，你將深入洞悉人工智能自主性的未來，學習如何設計和部署自主人工智能智能體，這些智能體利用生成式人工智能實現規劃、推理與行動。本書由主導全球AI標準的行業頂尖架構師和構建企業級AI解決方案的權威專家撰寫，系統闡述了智能體系統的核心原理，詳細分析AI智能體如何獨立運行、做出決策並利用工具完成複雜任務。本書開篇介紹生成式人工智能與智能體架構的基礎內容，然後將帶你深入探索決策框架、自我改進機制以及適應性等核心主題。書中還涵蓋了先進的設計技術，如多步驟規劃、工具集成，以及適用於可擴展AI智能體的 “協調者-工作者-委派者”模式。除了技術層面，本書還聚焦信任、安全與倫理等關鍵議題，確保AI系統的行為契合人類的價值觀，並以透明的方式運行。本書通過自動化、金融、醫療等行業的真實案例，生動展示自主AI如何推動產業變革。書中對AI框架、提示工程和多智能體協作進行了深度解析，助力構建具備自適應和擴展能力的下一代AI智能體，使其不僅能執行基礎任務，而且能在極少人工干預的情況下自主行動。你將學到:•掌握生成式AI與智能體系統的核心原理•理解AI智能體在動態環境中自主運行、推理與適應的機制•實現AI智能體的自省能力，使其能分析自身行為並靈活應變•搭建支持AI智能體調用外部工具、規劃複雜任務的系統•應用提升AI透明度、問責制與可靠性的方法•探索AI智能體在各行業的實際應用案例
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本教材是專為職業學校學生設計的人工智能教材，通過實踐項目幫助學生掌握大語言模型的應用。教材分為兩個主要模塊：初體驗和應用實踐。在初體驗模塊中，學生首先通過生活中的AI應用案例(如人臉識別、語音助手、推薦系統)瞭解人工智能的廣泛使用，並親自體驗大語言模型的文本生成、翻譯和問答功能。接著，學生將學習大語言模型的定義、發展歷程及其在文本生成、代碼生成、問答系統等領域的應用場景，並通過實際操作體驗DEEPSEEK、文心一言等大語言模型的強大功能。最後，教材引導學生探討AI倫理與安全問題，思考如何負責任地使用AI技術，並通過小組展示會分享學習成果。在應用實踐模塊中，學生將通過多個項目深入學習大語言模型的應用。例如，在“與KIMI對話”項目中，學生將學習如何通過提示詞與大語言模型有效溝通，並模擬諮詢疾病知識和治療方案，體驗AI在醫療領域的應用。在“用文小言創作文稿”項目中，學生將學習如何利用大語言模型生成故事、新聞稿、營銷文案等，展示其創作能力。在“用DEEPSEEK-V3輔助編程”項目中，學生將學習如何利用大語言模型生成、調試和優化代碼，並開發簡單的應用程序。最後，在“大語言模型與職業發展”項目中，學生將探索大語言模型在電商、教育、醫療等行業的應用，並結合自身專業方向，設計一個基於大語言模型的應用方案，展示其創新能力和實踐能力。通過這些項目，學生不僅能掌握大語言模型的應用技能，還能培養團隊合作精神和解決實際問題的能力。教材特色在於其強調實踐與職業導向，通過豐富的案例和項目驅動的方式，幫助學生動手操作並掌握大語言模型的應用。教材內容緊跟時代，介紹最新的AI技術和工具，如DEEPSEEK和文心一言，同時使用通俗易懂的語言和圖文並茂的形式，確保學生能夠輕鬆理解。此外，教材結合中職學生的職業發展方向，提供與各行業相關的AI應用案例，培養學生的團隊合作精神和創新意識，為未來的職業發展奠定基礎。
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