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

本書在系統介紹了機器學習的基礎上詳細講解了神經網絡和深度神經網絡的結構原理、模型訓練與優化方法。重點針對典型工作任務，詳細講解了卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)的基本結構和主要操作。全書共分為七個模塊，模塊一主要介紹了人工智能與機器學習；模塊二主要介紹了人工智能的開發工具及開發環境；模塊三介紹了機器學習相關的數學基礎知識：模塊四對典型的機器學習算法進行了介紹；模塊五對神經網絡的結構和基本原理進行了剖析；模塊六對卷積神經網絡(CNN)的結構和模型訓練優化進行了詳細的分析說明並應用TensorFlow實現圖像分類；模塊七對循環神經網絡(RNN)的結構和模型訓練優化進行了詳細的分析說明，並應用TensorFlow實現文本分類。在各項目內容中融入了思政元素和部分“1+X”證書內容。

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。

本書對現代人工智能的理論、算法、框架及應用進行了全面、系統的論述，剖析了人工智能研究領域的前沿學術成果，涵蓋了機器學習、深度學習、強化學習以及聯邦學習等諸多方向。讀者通過學習本書，能夠掌握人工智能的基本知識，並能瞭解人工智能研究的一些前沿內容，為進一步學習人工智能理論與應用奠定基礎。全書分為9章。第1章為緒論；第2章為知識表達；第3章為推理方法；第4章為進化計算；第5章機為器學習；第6章為神經網絡；第7章為深度學習；第8章為強化學習；第9章為聯邦學習。

本書圍繞人工智能的人才需求與崗位能力進行內容設計，將深度學習技術與實際應用相結合，幫助讀者全面瞭解深度學習的基本原理、常用模型和優化算法，並深入探討在目標檢測、圖像識別、自然語言處理、風格遷移等領域的應用案例。本書共6個項目15個任務，主要內容包括使用TensorFlow實現服裝圖像分類、使用TensorFlow實現文本分類、使用遷移學習實現肺部X光檢測、基於Flask的模型應用與部署——貓狗識別、神經網絡的語言處理——五言古詩生成、使用VGG19遷移學習實現圖像風格遷移。本書強調理論與實踐相結合，旨在引導讀者將學到的知識應用於實際項目中，解決現實世界的問題。

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。

人工智能是一種行使權力的形式和一種觀看方式，也是一種高度組織化的資本表現，人工智能完全依賴於一套更廣泛的政治和社會結構。凱特·克勞福德通過引入地圖集的方式來討論塑造人工智能的經濟、政治、文化和歷史力量，只有將人工智能與這些更廣泛的結構和社會系統聯繫起來，才能夠擺脫純粹技術概念的人工智能。在如今人工智能大行其道的世界裡，通過不斷對人工智能進行追問和批判性思考，才能夠逐步接近真實的答案。

本書系統地講述了智能現象的發展歷史。全書共分為9 章。第1 章介紹本書的寫作背景、智能的不同定義、智能現象問題、智能現象新的假說；第2 章介紹宇宙從無到有(物質、能量和空間)、不安分的宇宙、改變以穩定宇宙等內容；第3 章介紹物理學中的智能，包括美麗的物理世界、引力智能、引力和暗能量、熵引力、最小作用量原理、量子隱形傳態等內容；第4 章介紹化學中的智能，包括化學發展的簡要歷程、耗散結構、熵增、**熵產生；第5 章介紹生物學中的智能，包括生命的定義、生命為什麼存在、微生物的智能、植物的智能、動物的智能；第6 章介紹人類的智能，包括大腦中的新皮質、人類特殊的思維方式、關於大腦的理論(貝葉斯大腦假說、高效編碼原理、神經達爾文主義、自由能最小原理)，以及信息過載與信息繭房；第7 章介紹機器的智能，包括1950 年之前的智能機器、AI 的誕生、符號主義、聯結主義(感知機、機器學習、梯度下降算法、反向傳播算法、監督學習、無監督學習、自監督學習、神經網絡架構)、行為主義(行為智能、強化學習)，以及學派之爭與統一；第8 章介紹通用人工智能的**進展、智能的本質和智能科學；第9 章回顧人類科技歷史中涉及的幾個要素，介紹促進宇宙穩定的技術發明、物質網聯、能源網聯、信息網聯、智能網聯、如何量化智能、智能網聯面臨的挑戰、智能網聯的應用、元宇宙。本書後記給出了本書的總結與未來展望。本書是科普讀物，也可以作為人工智能學習、研究、開發的參考書。

本書從ChatGPT原理和提示工程的基本概念講起，重點介紹了提示工程的各種技巧，不僅通過實例生動地展示了如何運用這些技巧，還深度解析了各種技巧的使用場景及其潛在局限性。進一步地，本書結合多個行業背景，系統地闡述了ChatGPT和提示工程的具體應用，幫助讀者不僅從理論上掌握提示工程，而且深化對ChatGPT在實際場景應用的理解。本書分為11章，主要包含四部分：第1章解讀ChatGPT的基礎原理和提示工程的基本概念；第2～5章詳細介紹提示工程技巧，涵蓋有效提示編寫、針對複雜任務的提示設計技巧、對話中的提示設計技巧，以及提示的優化與迭代；第6章主要介紹當前ChatGPT推出的進階功能；第7～11章結合教育領域、市場營銷、新媒體運營、軟件開發和數據分析實戰展示提示工程技巧的應用。本書語言通俗易懂、內容實用，並且結合豐富案例，非常適合開發人員、產品經理、創業者、學生及其他對新興技術感興趣的讀者。鑒於書中提供了大量行業應用實例，教育工作者、市場營銷專家、新媒體從業者和數據分析師也可從中獲得實用方法，從而提升工作效率。

廣州中望龍騰軟件股份有限公司(簡稱中望軟件)開發的3D One AI是一款功能強大的三維仿真軟件，集成了三維創意設計、人工智能、開源硬件和編程等功能。利用3D One AI提供的三維虛擬仿真功能，我們可以快速構建並模擬真實的科技應用場景，將抽象的人工智能知識可視化呈現。本書以生活中的常見應用場景為案例設計基礎，詳細介紹3D One AI的基本操作及功能，通過案例的製作來引導學生理解和掌握相關的知識點。學生學習本書，可以掌握3D One AI的基本操作和功能，並且能夠通過案例的製作來提高自己的實踐能力和問題解決能力。同時，本書也注重知識的系統性和連貫性，讓學生能夠更好地掌握3D One AI的完整應用流程。本書適合作為中小學信息科技社團的人工智能教材，也可作為中小學教師開設人工智能課程的參考用書。

本書適合任何想要深入了解深度學習這個迷人領域的人，您不需要具備高級數學和程式設計知識就可以掌握其根本原理。如果您想知道這些工具是如何運作的，並學會自己使用它們，答案盡在書中。而且，如果您已經準備好編寫自己的程序，那麼隨附的Github存儲庫中還有大量補充的Python筆記本可以幫助您。本書講解語言通俗易懂，包含大量的彩色插圖和具有啟發性的類比，以及豐富的現實世界的例子，深入地地解釋了深度學習的關鍵概念，包括： •文本生成器如何創建新穎的故事和文章。•深度學習系統如何在人類遊戲中學習遊戲並獲勝。•影像分類系統如何辨識照片中的物體或人。•如何以對日常生活有用的方式思考機率。•如何使用構成現代人工智慧核心的機器學習技術。各種各樣的智力冒險家都可以使用本書中涵蓋的強大思想來建立智慧系統，幫助我們更好地理解世界和生活在其中的每個人。這就是人工智慧的未來，這本書可以讓你充分想像它的未來。

本書是一本探討意識起源、勾勒人工智能未來圖景的學術性科普圖書。如今，人工智能已經滲透到我們生活的方方面面，給我們生活帶來巨大便利的同時，也引發了人們對人工智能會威脅人類生存的擔憂。人工智能的本質是什麼？機器能產生意識嗎？如何度量機器的智能？在人工智能熱潮湧現的今天，本書作者直面人工智能研究乃至眾多前沿科學研究都繞不過去的關鍵課題——意識難題。在本書中，作者追溯生命起源，指出觸覺在意識的產生中起到重要作用，並從物理系統、意識系統和信息處理系統三個維度理解生命系統來認知意識與智能，提出了意識的模型和智能的度量方法，實現了新一代人工智能基本理論的突破。理論探討之外，作者還給出了相關的實際應用案例，為各領域利用人工智能技術提供新的思路。人工智能時代呼嘯而來，本書為普通讀者瞭解人工智能和立足新時代提供了堅實的知識基礎。

本書共8章，分為四部分，根據不同的方法和數據工具進行組織。本書首先介紹了AIGC的基礎知識，包括概念、產品、操作指南以及在數據分析場景中撰寫Prompt的方法。然後從方法與實踐兩個維度分別介紹了AIGC輔助Excel、SQL、Python進行數據分析與挖掘的實際應用，幫助數據工作者瞭解和運用AIGC技術，提升自己的數據分析與挖掘能力。

本書以人工智能與機器人項目為載體，構建集知識學習、項目實戰為一體的人工智能與機器人專業實戰訓練平臺。要求學生運用檢測、控制等多學科知識，解決相關複雜工程問題，綜合培養學生的系統工程能力、問題分析能力、算法應用能力與動手實踐能力。本書分為三部分：第1部分為基礎知識，介紹人工智能基礎、機器人基礎與機器鼠的相關知識；第2部分為環境感知與運動控制，包含機器鼠涉及的傳感器技術、嵌入式系統原理和運動控制方案；第3部分為路徑搜索與最優決策，講解環境建模與決策、迷宮搜索策略、最優路徑規劃等經典算法。

本書從AI的視角探討如何認識和理解我們的世界。第一部分介紹計算基礎和人工智能的哲學背景，涵蓋人工智能的起源、作為迭代優化的編程以及支持人工智能應用構建的表示法和高級語言工具。第二部分介紹支持人工智能研究和發展的四種範式中的三種——基於符號的、聯結主義的和遺傳的/湧現的，分別給出初始項目及應用，並討論了這些範式的優勢和局限性。第三部分在貝葉斯的背景下，將理性主義、經驗主義和實用主義的哲學傳統結合起來，最後以作者提出的主動的、務實的、模型修正的現實主義認識論立場作為結尾。

本書主要介紹了梯度下降和PyTorch的Autograd；訓練循環、數據加載器、小批量和優化器；二元分類器、交叉熵損失和不平衡數據集；決策邊界、評估指標和數據可分離性等內容。

本書為該套叢書的第二卷：計算機視覺。本書主要介紹了深度模型、激活函數和特徵空間；Torchvision、數據集、模型和變換；卷積神經網絡、丟棄和學習率調度器；遷移學習和微調流行的模型(ResNet、Inception等)等內容。

本套叢書循序漸進地詳細講解了與深度學習相關的重要概念、算法和模型，並著重展示了PyTorch是如何實現這些算法和模型的。其共分為三卷：編程基礎、計算機視覺、序列與自然語言處理。本書為該套叢書的第三卷：序列與自然語言處理。主要介紹了循環神經網絡(RNN、GRU和LSTM)和一維卷積；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩碼、和位置編碼；Transformer、層歸一化、和視覺Transformer(ViT)；BERT、GPT-2、單詞嵌入、和HuggingFace庫等內容。

本書從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產生背景和發展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態機器學習三大人工智能方向中的應用思路、模型與算法。

ChatGPT引發了新一輪關於人工智能討論的熱潮，科技圈乃至各行各業都躍躍欲試，希望借助這次AI浪潮乘勢而起。那麼，回歸到個人層面，我們該如何更好地利用互聯網和AI技術，實現自我價值，創造社會價值，充分地享受美好生活呢？本書不僅揭示了ChatGPT的神奇之處，而且解讀了全球範圍內的生成式人工智能產業格局。此外，本書還剖析了如何在大模型時代構建個體競爭優勢，梳理了超級個體的成長秘訣，並通過豐富而翔實的案例總結了ChatGPT、文生圖工具、AI繪圖工具等的使用技巧，展示了一系列超級個體實踐案例。最後，本書還客觀地分析了使用大模型可能面臨的安全風險及應對措施。本書旨在幫助普通人理解人工智能、大模型等新技術、新應用，並將其與自己的工作和生活緊密地結合在一起。本書旨在從實踐角度出發，探索一條讓更多人通過人工智能放大自身優勢，成為“超級個體”的可行路徑。