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人工智能：現代方法(第4版)(精裝版)（簡體書）

作者：(美)斯圖爾特‧羅素; (美)彼得‧諾維格 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：精裝

本書全面、深入地探討了人工智能（AI）領域的理論和實踐，以統一的風格將當今流行的人工智能思想和術語融合到引起廣泛關注的應用中，真正做到理論和實踐相結合。全書分7個部分，共28章，理論部分介紹了人工智能研究的主要理論和方法並追溯了兩千多年前的相關思想，內容主要包括邏輯、概率和連續數學，感知、推理、學習和行動，公平、信任、社會公益和安全；實踐部分完美地踐行了“現代”理念，實際應用選擇當下熱度較高的微電子設備、機器人行星探測器、擁有幾十億用戶的在線服務、AlphaZero、人形機器人、自動駕駛、人工智能輔助醫療等。本書適合作為高等院校人工智能相關專業本科生和研究生的教材，也可以作為相關領域專業人員的參考書。

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62.

Easy RL 強化學習教程（簡體書）

作者：王琦; 楊毅遠; 江季 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

強化學習作為機器學習及人工智能領域的一種重要方法，在遊戲、自動駕駛、機器人路線規劃等領域得到了廣泛的應用。本書結合了李宏毅老師的“深度強化學習”、周博磊老師的“強化學習綱要”、李科澆老師的“世界冠軍帶你從零實踐強化學習”公開課的精華內容，在理論嚴謹的基礎上深入淺出地介紹馬爾可夫決策過程、蒙特卡洛方法、時序差分方法、Sarsa、Q 學習等傳統強化學習算法，以及策略梯度、近端策略優化、深度Q 網絡、深度確定性策略梯度等常見深度強化學習算法的基本概念和方法，並以大量生動有趣的例子幫助讀者理解強化學習問題的建模過程以及核心算法的細節。此外，本書還提供習題解答以及Python 代碼實現，可以讓讀者進行端到端、從理論到輕鬆實踐的全生態學習，充分掌握強化學習算法的原理並能進行實戰。本書適合對強化學習感興趣的讀者閱讀，也可以作為相關課程的配套教材。

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63.

PyTorch深度學習和圖神經網路‧卷1：基礎知識（簡體書）

作者：李金洪 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書從基礎知識開始，介紹深度學習與圖神經網絡相關的一系列技術與實現方法，主要內容包括PyTorch的使用、神經網絡的原理、神經網絡的基礎模型、圖神經網絡的基礎模型。書中側重講述與深度學習基礎相關的網絡模型和算法思想，以及圖神經網絡的原理，且針對這些知識點給出在PyTorch框架上的實現代碼。本書適合想學習圖神經網絡的技術人員、人工智能從業人員閱讀，也適合作為大專院校相關專業的師生用書和培訓班的教材。

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64.

AI時代，學什麼，怎麼學（簡體書）

作者：和淵 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書作者依託豐富的一線教育實踐以及對AI和當代教育的深入洞察，全面剖析了當下該如何正確且高效地使用AI工具提升學習與思考能力。作者從孩子需要具備的核心能力出發，探討了在AI時代，孩子們應如何抓住機遇、科學應對挑戰。同時，書中還詳細分析了孩子未來在學科選擇、專業方向、職業規劃、人生發展等方面的關鍵決策，為家長與孩子提供了寶貴的參考建議。

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65.

深度學習的數學（簡體書）

作者：(日)湧井良幸; (日)湧井貞美 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

《深度學習的數學》基於豐富的圖示和具體示例，通俗易懂地介紹了深度學習相關的數學知識。第1章介紹神經網絡的概況；第2章介紹理解神經網絡所需的數學基礎知識；第3章介紹神經網絡的最優化；第4章介紹神經網絡和誤差反向傳播法；第5章介紹深度學習和卷積神經網絡。書中使用Excel進行理論驗證，幫助讀者直觀地體驗深度學習的原理。

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66.

時空大數據系統核心技術（簡體書）

作者：隋遠; 俞自生; 王如斌 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書分為 10 章。前兩章循序漸進地介紹了時空大數據系統產生的背景、時空大數據系統相關的基礎知識，包括專業概念、基礎技術組件，以及基礎的數據處理工具。接下來的五章是本書的核心內容，從底向上分別介紹了時空數據系統總體結構中的各個層次，包括數據的感知與接入、數據的存儲與索引、數據的分析與挖掘、數據的服務與共享、數據的可視化。這些章會介紹常見的算法和前沿的技術，並會給出這些技術和算法在普通場景下和分布式場景下的實現思路。最後本書詳盡拆解了網上購物、物流服務、危化品車輛監管這三個熱門的大數據系統的應用。

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67.

Airflow實戰（簡體書）

作者：朱鵬程 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書由淺入深地介紹了如何快速搭建Airflow集群，包括不同操作系統的快速搭建方法、Airflow的安裝方法、Airflow集群的部署方法、Airflow中的核心概念和其他重要概念、Airflow的架構和組件、Airflow的系統管理、實踐經驗以及其他常見的調度系統。附錄提供了Docker和Kubernetes的簡介。此外，本書還提供了在生產環境中使用Airflow的諸多實踐與經驗，無論是對研發工程師創建工作流、排查工作流問題，還是對運維工程師維護集群運轉、優化集群性能，都有極其重要的借鑒價值。本書圖文並茂，理論翔實，示例豐富，適合正在使用或者即將使用Airflow作為調度系統的研發工程師、Airflow平臺的運維工程師以及對Airflow感興趣的讀者閱讀。

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68.

Python神經網絡編程（簡體書）

作者：(英)塔里克‧拉希德 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書首先從簡單的思路著手，詳細介紹了理解神經網絡如何工作所必須的基礎知識。第一部分介紹基本的思路，包括神經網絡底層的數學知識，第2部分是實踐，介紹了學習Python編程的流行和輕鬆的方法，從而逐漸使用該語言構建神經網絡，以能夠識別人類手寫的字母，特別是讓其像專家所開發的網絡那樣地工作。第3部分是擴展，介紹如何將神經網絡的性能提升到工業應用的層級，甚至讓其在Raspberry Pi上工作。

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69.

白話機器學習的數學（簡體書）

作者：(日)立石賢吾 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書通過正在學習機器學習的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，結合回歸和分類的具體問題，逐步講解了機器學習中實用的數學基礎知識。其中，重點講解了容易成為學習絆腳石的數學公式和符號。同時，還通過實際的Python 編程講解了數學公式的應用，進而加深讀者對相關數學知識的理解。

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70.

煙花算法理論及應用（簡體書）

作者：譚營 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書是一本全面、系統地介紹煙花算法主要研究和典型應用的學術專著，從基礎、理論、進展及應用4個方面詳細地介紹了煙花算法的研究內容，清晰地展示了煙花算法的研究全貌。書中不僅介紹了許多煙花算法理論研究成果，還提供了大量重要煙花算法改進算法的流程圖和煙花算法的統一代碼框架，同時展示了豐富的成功應用實例。本書可作為智能科學、人工智能、計算機科學和數據科學等相關專業高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可作為信息、控制、通信、管理、工程技術等相關領域的研究人員和工程師的參考書。

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71.

scikit-learn機器學習(第2版)（簡體書）

作者：(美)加文‧海克 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學習領域也有很好的表現。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學習算法庫，它可以實現一系列常用的機器學習算法，是一個好工具。本書通過14章內容，詳細地介紹了一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機器學習的基礎理論講起，涵蓋了簡單線性回歸、K-近鄰算法、特徵提取、多元線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、非線性分類、決策樹回歸、隨機森林、感知機、支持向量機、人工神經網絡、K-均值算法、主成分分析等重要話題。本書適合機器學習領域的工程師學習，也適合想要瞭解scikit-learn的數據科學家閱讀。通過閱讀本書，讀者將有效提升自己在機器學習模型的構建和評估方面的能力，並能夠高效地解決機器學習難題。

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72.

深入Activiti流程引擎：核心原理與高階實戰（簡體書）

作者：賀波; 胡海琴; 劉曉鵬 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書主要介紹業務流程管理的實戰落地應用，全書分為4篇：基礎理論篇，包含流程的基本概念、業務流程管理的歷史、業務流程管理體系；常規應用篇，包含Activiti開發環境準備、使用IDEA和Eclipse開發Activiti工作流、流程設計工具，以及Activiti核心架構、工作流引擎配置、用戶管理、流程部署、表單管理等內容；高級實戰篇，包含Spring Boot和 Activiti的其他實踐和應用；架構擴展篇，包含多引擎架構、性能優化、流程穩定性保障。本書適合從事業務流程管理的技術人員閱讀。

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73.

AI辦公應用實戰一本通：用AIGC工具成倍提升工作效率（簡體書）

作者：曾志超; 王楠; 陳韻巧; 劉昌源 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

在以ChatGPT為代表的大模型掀起AIGC（人工智能生成內容）應用熱潮之後，各行各業都希望深入瞭解流行的AI工具，將其引入日常工作，以節省工作時間，提高辦公效率。本書作者團隊較早開始將AI工具應用於實際工作，積累了豐富的使用經驗，因此為沒有太多技術基礎的職場人士創作了這本實操指南。本書分為三篇，上篇是基礎篇，介紹了AIGC的基礎知識及其應用潛力；中篇是工具篇，介紹了AI文本應用、AI繪畫和AI圖像處理的國內外流行工具的基本功能和基礎用法；下篇是應用篇，分別介紹了通用辦公場景下的AI應用以及不同行業、不同崗位的典型辦公場景下的AI應用。書中提供了大量的實用案例，讀者可以參考並模仿操作。

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74.

特徵工程的藝術：通用技巧與實用案例（簡體書）

作者：(加拿大)巴勃羅‧迪布 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

特徵工程可以修改數據特徵，更好地捕獲問題本質，從而改進結果。這個過程既是一種藝術，也是技巧和訣竅的一種結合。本書是一本特徵工程實用指南，主要探討如何利用特徵工程提升機器學習解決方案的性能。本書從特徵工程的基本概念和技術開始介紹，建立了一種特殊的跨領域方法，通過充分研究案例詳細介紹了圖數據、時間戳數據、文本數據和圖像數據的處理方法，包括分箱、折外估計、特徵選擇、數據降維和可變長度數據編碼等重要主題。

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75.

信息檢索與深度學習（簡體書）

作者：郭嘉豐; 蘭豔豔; 程學旗 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

信息檢索是我們理解這個世界的重要手段之一，隨著技術的進步，我們的檢索行為也在不斷變化。伴隨著人工智能時代的到來，大數據的湧現以及萬物互聯的場景對信息的獲取、理解和運用提出了新的需求，特別是大模型的出現，有望重塑信息檢索的架構與技術體系。本書以信息檢索系統架構為抓手，圍繞檢索系統的各個技術模塊展開對神經檢索前沿技術的介紹。一方面，幫助讀者快速瞭解傳統技術的發展現狀；另一方面，深入介紹深度學習技術給該研究問題所帶來的主要變革和前沿成果。由此，讀者可以通過本書較為全面地瞭解信息檢索領域過去與當前發展的面貌。

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76.

圖解深度學習（簡體書）

作者：(日)山下隆義 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書從深度學習的發展歷程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層面介紹了深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識別等領域的應用案例。內容涉及神經網絡、卷積神經網絡、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在內的深度學習工具的安裝和使用方法。

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77.

圖解機器學習（簡體書）

作者：(日)杉山將 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書用豐富的圖示，從最小二乘法出發，對基於最小二乘法實現的各種機器學習演算法進行了詳細的介紹。第Ⅰ部分介紹了機器學習領域的概況；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分別介紹了各種有監督的回歸演算法和分類演算法；第Ⅳ部分介紹了各種無監督學習演算法；第Ⅴ部分介紹了機器學習領域中的新興演算法。書中大部分演算法都有相應的MATLAB程式原始程式碼，可以用來進行簡單的測試。本書適合所有對機器學習有興趣的初學者閱讀。

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78.

從零開始機器學習的數學原理和算法實踐（簡體書）

作者：大威 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

零基礎讀者應如何快速入門機器學習？數學基礎薄弱的讀者應如何理解機器學習中的數學原理？這些正是本書要解決的問題。本書從數學基礎知識入手，通過前3章的介紹，幫助讀者輕鬆複習機器學習涉及的數學知識；然後，通過第4-第13章的介紹，逐步講解機器學習常見算法的相關知識，幫助讀者快速入門機器學習；最後，通過第14章的綜合實踐，幫助讀者回顧本書內容，進一步鞏固所學知識。《機器學習的數學原理和算法實踐》適合對機器學習感興趣但數學基礎比較薄弱的讀者學習，也適合作為相關專業的學生入門機器學習的參考用書。

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79.

大模型入門：技術原理與實戰應用（簡體書）

作者：程絮森; 楊波; 王刊良; 李浩然 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

人工智能是人類探索未來的重要領域之一，以ChatGPT為代表的大模型應用一經推出在短短幾個月時間內火爆全球。大模型代表了自然語言處理領域的一項偉大成就，它的誕生和發展正引領著我們走向全新的創作時代。本書共9章，深入探討了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，並研究了提示工程在電子商務、創意營銷、內容創作、辦公和編程等場景中的應用，以及如何賦能軟件生態的發展等。本書旨在幫助讀者瞭解提示工程的應用場景和實踐案例。無論您是技術領域的專業人士，還是對新興技術充滿好奇心的讀者，我們都希望本書能激發您的思考，並為您展示一個嶄新的創作世界。

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80.

圖神經網絡：基礎、前沿與應用（簡體書）

作者：吳凌飛; 崔鵬; 裴健; 趙亮 出版社：人民郵電出版社 出版日：2024/11/01 裝訂：平裝

本書致力於介紹圖神經網絡的基本概念和算法、研究前沿以及廣泛和新興的應用，涵蓋圖神經網絡的廣泛主題，從基礎到前沿，從方法到應用，涉及從方法論到應用場景方方面面的內容。全書分為四部分：第一部分介紹圖神經網絡的基本概念；第二部分討論圖神經網絡成熟的方法；第三部分介紹圖神經網絡典型的前沿領域；第四部分描述可能對圖神經網絡未來研究比較重要和有前途的方法與應用的進展情況。本書適合高年級本科生和研究生、博士後研究人員、講師以及行業從業者閱讀與參考。

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