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

? 本書是一本面向 12～18 歲青少年的人工智能技術入門讀物，全書內容涵蓋人工智能的定義、歷史發展、核心技術、實際應用和未來發展趨勢。書中結合 Python 編程實踐，以項目為載體，幫助讀者深入理解人工智能的概念和技術，此外還關注人工智能對人類和社會的影響，引導讀者形成正確的價值觀。本書適合作為中學階段信息技術課程的課外參考書籍、教師參考資料及人工智能愛好者的工具書，我們期望本書能激發青少年對人工智能技術的興趣，為未來的人工智能時代培養更多優秀的人才。

本書是一部基於中國當代設計理論體系建構對人工智能設計治理理論體系進行系統研究的個案式研究專著，從設計治理理論體系入手，重點考察和闡釋了建構中國自主人工智能設計治理理論體系的核心價值、體系結構、學術境界、文化意蘊等問題。中國自主人工智能設計治理理論體系是國家治理理論的一部分，也是社會設計學中設計治理的重要組成部分，有利於人工智能設計秩序的完善，對於解決中國自主的人工智能設計治理問題、建構中國當代設計理論體系具有重要價值。

本書詳細介紹了強化學習的理論推導、算法細節。全書共12章，包括強化學習概述、馬爾可夫決策過程、退化的強化學習問題、環境已知的強化學習問題、基於價值的強化學習算法、基於策略的強化學習算法、AC型算法、基於模型的強化學習算法等相關知識。本書系統性強、概念清晰，內容簡明通俗。除了側重於理論推導，本書還提供了許多便於讀者理解的例子，以及大量被實踐證明有效的算法技巧，旨在幫助讀者進一步瞭解強化學習領域的相關知識，提升其現實中的工程能力。本書可作為高等院校數學、計算機、人工智能等相關專業的強化學習教材，但需要有機器學習、深度學習等前置課程作為基礎。

隨著人工智能技術的高速發展和廣泛應用，人工智能安全問題引發了人們的高度關注。本書介紹了人工智能安全的概念和範疇，並從理論技術、技術標準、產業生態、倫理、法律等不同的角度分析了人工智能所涉及的安全問題及其治理策略和解決方法。除概述外，本書介紹了採用可信計算技術解決人工智能安全問題的方法，以及無人系統安全、基於類腦計算的強人工智能及其安全、智能製造和智能城市中的人工智能應用安全、網絡安全、人工智能安全可控的產業生態建設、人工智能安全標準與風險評估預警、人工智能法律倫理。總體來說，本書既概要地分析了人工智能安全問題的一般屬性，又從不同角度和不同的典型應用領域分析了人工智能系統中特別的安全問題及其風險評估、預測、治理途徑和解決方法。

面對數字經濟背景下大數據分析的現實需求，本書分別從經濟理論闡述、數學原理推導、程序代碼實現三個角度，系統全面地闡釋了各類經典機器學習模型的理論內涵和適用範圍，以及基於 Python 編程語言進行算法訓練、模型測試和參數調優的具體方法。本書配有A、B兩個附錄，介紹了 Python 語言基本語法規則，以及經濟大數據分析所涉及的Python 工具包。本書旨在培養能夠綜合運用經濟學思維、數理分析方法、數據科學工具，分析和解決經濟社會發展中的理論和實際問題的複合型人才；可作為高等院校經濟管理、計算機等專業本科生、研究生、MBA 教材，也可作為相關企業員工內部培訓教程或經濟數據分析從業者的參考讀物。

人工智能是引領未來的新興戰略性技術，可以在推動新一輪科技革命和產業變革的過程中產生深刻影響。本書深度解讀了人工智能的概念、技術架構，以及生成式人工智能的邏輯與應用；全面解析了人工智能在醫療、生活、金融、教育、媒體、安防、汽車、工業製造等行業的融合應用與發展；同時深入剖析了人工智能的創業前景，以及人工智能時代的教育和自我成長的方式。全書內容通俗易懂，旨在使讀者瞭解人工智能的本質、核心技術、應用情況等相關知識，為更好地迎接並把握智能時代做好準備。本書既適合對人工智能感興趣、想全面瞭解人工智能的人士閱讀，也可以作為各大院校相關專業課程的參考用書。

《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》作為《PyTorch 2.0深度學習從零開始學》的姊妹篇，專注於大模型的本地化部署、應用開發以及微調等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》不僅系統地闡述了深度學習大模型的核心理論，更注重實踐應用，通過豐富的案例和場景，引導讀者從理論走向實踐，真正領悟和掌握大模型本地化應用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰的完整方案，內容包括大模型時代的開端、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、基於gradio的雲上自託管ChatGLM3部署實戰、使用ChatGLM3與LangChain實現知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰、構建以人為本的ChatGLM3規範化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構建、GLM源碼分析與文本生成實戰、低資源單GPU微調ChatGLM3實戰、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務報表非結構化信息抽取實戰、上市公司財務報表智能問答與財務預警實戰。《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》適合大模型的初學者、有一定基礎的大模型研究人員、大模型應用開發人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應用開發與微調》還可作為高等院校或高職高專相關專業大模型課程的教材，助力培養新一代的大模型領域人才。

未來必將是一個人人擁有AI助理的時代，提前瞭解、掌握AI工具的使用方法，我們就會在競爭中領先半個身位。本書結合ChatGPT等已發佈的AI工具，從文字處理、繪畫、PPT製作、數據分析、翻譯等多個應用場景切入，詳盡介紹了如何用這些工具來提升工作效率。不管你是職場新人，還是經驗豐富的老手，都可以用本書所講的方法來武裝自己，變身“職場鋼鐵俠”，更好地勝任工作需要，更具有創造力和競爭力。

本書先介紹深度強化學習的基礎知識及相關算法，然後給出多個實戰項目，以期讓讀者可以根據環境的直接反饋對智能體加以調整和改進，提升運用深度強化學習技術解決實際問題的能力。本書涵蓋深度Q網絡、策略梯度法、演員-評論家算法、進化算法、Dist-DQN、多智能體強化學習、可解釋性強化學習等內容。本書給出的實戰項目緊跟深度強化學習技術的發展趨勢，且所有項目示例以Jupter Notebook樣式給出，便於讀者修改代碼、觀察結果並及時獲取經驗，能夠帶給讀者交互式的學習體驗。本書適合有一定深度學習和機器學習基礎並對強化學習感興趣的讀者閱讀。

本書的目標是幫助讀者全面、系統地學習機器學習所必須的數學知識。全書由8章組成，力求精准、最小地覆蓋機器學習的數學知識。包括微積分，線性代數與矩陣論，最優化方法，概率論，信息論，隨機過程，以及圖論。本書從機器學習的角度講授這些數學知識，對它們在該領域的應用舉例說明，使讀者對某些抽象的數學知識和理論的實際應用有直觀、具體的認識。 本書內容緊湊，結構清晰，深入淺出，講解詳細。可用作計算機、人工智能、電子

本書用淺顯易懂的語言，圖文並貌地講解了深度學習的基礎知識，從如何挑選硬件到神經網絡的初步搭建，再到實現圖片識別、文本翻譯、強化學習、生成對抗網絡等多個目前最流行的深度學習應用。書中基於目前流行的PyTorch框架，運用Python語言實現了各種深度學習的應用程序，讓理論和實踐緊密結合。

本書從產業角度深刻分析了異構計算及智能計算中心建設的諸多關鍵技術和應用前景，介紹了異構融合智能計算的核心技術―智能計算中心異構算力芯片、異構算力適配、異構操作平臺，以及產業界中智能計算中心異構算力的解決方案、智能計算中心的高質量發展與未來展望。本書內容豐富、分析全面，是實現智能計算中心發展相關佈局的重要技術參考，對推動我國智能計算中心建設和智能計算領域的發展有很高的參考價值和實際意義，適合從事城市數字化建設、智能化建設、智能計算中心建設的相關技術人員，以及科研機構技術人員、高校師生閱讀。

本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的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，並由線性模型引出最簡單的神經網絡――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。

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch 庫是真正具備Python 風格的。對於任何瞭解NumPy 和scikit-learn 等工具的人來說，上手PyTorch 輕而易舉。PyTorch 在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，並且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由於像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用 PyTorch 創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括 PyTorch張量 API、用 Python 加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用 PyTorch Hub 預先訓練的模型；（4）探索在 Jupyter Notebooks 中編寫示例代碼。本書適用於對深度學習感興趣的 Python 程序員。瞭解深度學習的基礎知識對閱讀本書有一定的幫助，但讀者無須具有使用 PyTorch 或其他深度學習框架的經驗。

算法是人工智能技術的核心，大自然是人工智能算法的重要靈感來源。本書介紹了受到基因、鳥類、螞蟻、細胞和樹影響的算法，這些算法為多種類型的人工智能場景提供了實際解決方法。全書共10章，涉及種群、交叉和突變、遺傳算法、物種形成、粒子群優化、蟻群優化、細胞自動機、人工生命和建模等問題。書中所有算法均配以具體的數值計算來進行講解，每章都配有程序示例，讀者可以自行嘗試。

《TensorFlow2實戰》首先講解深度學習和TensorFlow2的基礎知識，然後通過圖像處理和自然語言處理兩方面的實例，幫助讀者進一步掌握深度學習的應用，最後通過對生成對抗網絡和強化學習知識的講解，帶領讀者精通深度學習。《TensorFlow2實戰》適合想要學習和瞭解人工智能、深度學習技術的程序員閱讀，也可作為大專院校計算機專業師生的學習用書和培訓學校的教材。