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出版日期
2025年
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2023~2024
(26)
2021~2022
(33)
2019~2020
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2017~2018
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平裝
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作者
程戈
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第
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79 折
1.
時間序列預測：基於機器學習和Python實現（簡體書）
出版日：
2022/01/18
作者：
(美)弗朗西斯卡‧拉澤里
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書揭開了時間序列預測技術的神秘面紗，為沒有時間序列或機器學習經驗的讀者提供了創建和評估時間序列模型所需的基本工具。本書使用流行的Python工具和庫來解決複雜和重要的業務預測問題。書中介紹了如何清理和獲取數據，如何設計端到端的時間序列預測解決方案，如何理解時間序列預測的一些經典方法，如何將神經網絡結合到預測模型中，以及如何在真實世界中部署時間序列預測模型。
優惠:簡體曬書季-單79五70
優惠價：
79
421
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滿額折
2.
DeepSeek硬核技術解讀（簡體書）
出版日：
2025/10/01
作者：
劉丹
;
尹俊希
;
楊院伶
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
內容簡介這是一本系統剖析DeepSeek系列大模型技術體系與實踐路徑的專著。本書立足于作者在大模型研發一線的深厚積累，結合深度學習、強化學習、分布式系統與模型優化等多領域知識，全面闡述 DeepSeek在模型架構、訓練推理、基礎設施及數據工程等方面的核心突破與工程實踐。全書兼具理論嚴謹性與實踐指導性，旨在幫助AI研究者、工程師和技術決策者深入理解當代大模型的關鍵技術，掌握高效、低成本構建和部署先進AI系統的方法。本書分為兩部分。第一部分 DeepSeek學習前置知識(第1～5章)??從DeepSeek的模型概述和重要突破切入，系統介紹經典Transformer架構、強化學習基礎、大語言模型中的RLHF和量化技術，以及分布式訓練的基礎知識，為讀者奠定堅實的理論和技術基礎。第二部分 DeepSeek核心技術(第6～11章)??首先，深入解析DeepSeek的模型架構創新，包括 MoE、MLA與分詞器設計，探討跨模態對齊、負載均衡、基礎設施優化及數據處理等關鍵議題，揭示其在高性能、低資源消耗背後的系統級工程實現。然後，聚焦DeepSeek V3、VL2及開源推理模型的訓練邏輯、推理及優化，涵蓋訓練策略、超參數設計、數據構建以及Prefill、Decode等推理階段的深度優化，為構建高效、可擴展的AI系統提供完整方法論和實戰參考。本書不僅透徹解讀技術報告，更重視將前沿理論與工業實踐相結合，幫助讀者理解AI系統構建的本質規律與發展趨勢，為學術界和工業界提供了一條清晰、可複現的高效能人工智能研發路徑。
優惠價：
87
517
無庫存
滿額折
3.
機器學習的數學基礎（簡體書）
出版日：
2024/12/10
作者：
(英)馬克‧彼得‧戴森羅特
;
(英)A. 阿爾多‧費薩爾
;
(馬來西亞)翁承順
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書彌補了純數學書籍和機器學習書籍存在的單一性問題，介紹了理解機器學習所需的必備數學概念，例如線性代數、解析幾何、矩陣分解、向量微積分、優化、概率和統計，並使用這些概念推導出了四種核心機器學習方法：線性回歸、主成分分析、高斯混合模型和支持向量機。本書每一章都包括一些例子，大部分章還配有習題，以方便讀者測試對所學知識的理解程度。本書適合數據科學專業和計算機科學專業的學生，以及算法工程師與機器學習領域相關從業者閱讀。
優惠價：
87
726
庫存：1
79 折
4.
基於TensorFlow的深度學習（簡體書）
出版日：
2024/02/03
作者：
(美)馬格努斯‧埃克曼
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書介紹了深度學習核心概念和實際編程技術，闡述了深層神經網絡中人工神經元、全連接層、卷積層和循環層等模塊，還展示了如何使用它們來構建高級體系結構。本書特色在於利用這些概念來建立現代的計算機視覺和自然語言處理網絡，包括mask-CNN、GPT和BERT，還介紹了自然語言翻譯和生成圖像的自然語言描述。本書涵蓋了工業界和學術界使用的兩個主要的PythonDL庫，探討了重要的倫理問題。
優惠:簡體曬書季-單79五70
優惠價：
79
706
庫存：1
滿額折
5.
設計深度學習系統（簡體書）
出版日：
2025/01/03
作者：
(美)王遲
;
(美)司徒傑鵬
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書主要從軟件開發者的角度探討如何構建和設計深度學習系統。作者首先描述一個典型的深度學習系統的整體，包括其主要組件以及它們之間的連接方式，然後在各個單獨的章節中深入探討這些主要組件。對於具體介紹的章節，會在開始時討論需求，接著介紹設計原則和示例服務/代碼，並評估開源解決方案。通過閱讀本書，讀者將能夠瞭解深度學習系統的工作原理，以及如何開發每個組件。本書的主要讀者對象是想要從事深度學習平臺工作或將一些人工智能功能集成到產品中的軟件工程師。
優惠價：
87
569
庫存：4
79 折
6.
推薦系統全鏈路設計：原理解讀與業務實踐（簡體書）
出版日：
2024/05/17
作者：
唐楠烊
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本指導中高級從業者高質量落地現代推薦系統，圍繞現代推薦系統核心技術展開深度解讀的專業工具書，又是一套完整的推薦系統高質量落地解決方案。本書基於推薦算法工程師實際工作場景規劃內容，融合了作者在阿裡巴巴、58同城等多家大廠做推薦系統設計和優化的經驗，是一本方法和實踐兼具的好書。本書不針對零基礎從業者，而是以幫助初級算法工程師向中高級進階為目標。書中從底層剖析推薦系統在實際業務場景中可能出現的各種問題，直指問題的本質，並按照推薦系統工作流程逐一破解。本書共包括11章：第1章 主要介紹推薦系統在各個互聯網業務場景中的落地情況，包括構建推薦系統可能面臨的問題，以及電商、視頻、電子書、廣告系統、信息流、拉活促銷等相關推薦系統落地指導。第2章 介紹現代推薦系統的整體架構，以幫助讀者從宏觀層面整體瞭解推薦系統。第3章 對推薦系統所需要的數據和特徵處理進行深度剖析，包括數據的收集、非結構化數據的結構化清洗、連續特徵處理和離散特徵處理等重點內容。第4章 對推薦系統的在線指標和離線指標，以及AB實驗的設計進行深度講解。第5章和第6章，主要對機器學習和神經網絡的設計和調參進行詳細解讀。這是本書的重點，也是很多推薦算法工程師的痛點。這部分包括XGBoost的重要參數調優、集成學習最DA化推薦效果利用、DNN網絡深度和寬度的影響、激活函數的選擇、優化器選擇、損失函數、過/欠擬合等內容。第7～9章 分別對召回層、精排層、粗排層進行詳細解讀，包括5種召回方案、4種精排建模方式、2種粗排設計方案，以及模型可解釋性、近離線計算等重點內容。第10章 主要介紹精排模型的分析方法，重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和強化學習在混排的應用)的原理。第11章 主要介紹冷啟動鏈路的設計，主要包括新用戶如何冷啟動、新物料如何冷啟動和冷啟動涉及的流量分配算法。這是本書的特色內容。
優惠:簡體曬書季-單79五70
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469
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79 折
7.
大語言模型：原理、應用與優化（簡體書）
出版日：
2024/10/10
作者：
蘇之陽
;
王錦鵬
;
姜迪
;
宋元峰
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書系統地介紹了大語言模型的理論基礎、技術架構、應用實踐和發展趨勢，旨在為讀者深入瞭解大語言模型相關知識提供參考。本書共10章，從邏輯上分為四部分：第一部分(第1～4章)由語言模型的基本概念入手，介紹了大模型的基礎構件、技術發展的脈絡及範式，以及模型對齊的方法；第二部分(第5和6章)詳細介紹了大模型的評測與分布式訓練的基本原理；第三部分(第7～9章)著重介紹了大模型在垂直場景的應用、知識融合與工具使用的方法及大模型優化的高級話題；第四部分(第10章)展望了大模型未來的發展方向和挑戰。
優惠:簡體曬書季-單79五70
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79
421
庫存：2
滿額折
8.
Python大模型應用開發：核心技術與專案實戰（簡體書）
出版日：
2025/08/01
作者：
宿永傑
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本聚焦Python大語言模型應用開發的實戰指南。從基礎知識出發，逐步深入講解主流開發工具與關鍵技術，最終以當前熱門的數位人電商直播專案為例，呈現完整的AI實戰路徑。 本書具有以下特色： ?由淺入深：本書各章節環環相扣，循序漸進，形成完整的知識體系。 ?注重實戰：本書注重實踐，引導讀者在解決實際專案問題的過程中掌握知識。 ?內容新穎：本書均採用前沿、主流的技術和工具，使讀者掌握先進的開發方法。 ?經驗總結：本書是對作者近10年工作經驗的總結，對AI初學者具有極高的參考價值。 全書分為三篇，共15章，具體內容如下： 第一篇：基礎知識（第1、2章）。本篇介紹大語言模型及其應用開發的基礎知識，為後續章節的學習奠定堅實的基礎。 第二篇：開發技術（第3～10章）。本篇涵蓋分詞技術、詞嵌入技術、向量資料庫、提示詞工程與優化、Hugging Face 入門與開發、LangChain入門與開發、大語言模型微調，以及大語言模型的部署等內容。這些主題構成了大語言模型應用開發的核心技術體系，掌握這些技術對於深入開發大語言模型至關重要。 第三篇：專案實戰（第11～15章）。本篇聚焦數字人電商直播應用，包括數字人口播臺詞生成、直播間問答分類、直播間互動問答，以及直播間資料分析Text2SQL等實戰項目。這些內容基於當前熱門的數位人應用開發，具有很高的實踐價值和參考意義。
優惠價：
87
517
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滿額折
9.
從零開始構建企業級RAG系統（簡體書）
出版日：
2025/05/12
作者：
李多多
;
范國斌
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本面向企業級AI應用開發者和決策者的RAG技術實戰指南，全面覆蓋了從基礎理論到高級優化的各個環節。本書採用循序漸進的講解方式，配以豐富的圖表和代碼示例，為讀者提供了一條完整的學習路徑，幫助讀者快速掌握RAG技術的精髓。 本書共10章，分為四部分。 第一部分(第1章和第2章) RAG技術基礎 介紹了RAG技術的定義、發展背景、核心組成以及落地面臨的挑戰，同時深入探討了RAG技術背後的原理，包括嵌入技術、數據索引與檢索，以及大語言模型的應用。 第二部分(第3～5章) RAG應用構建流程 詳細講解了RAG應用的各個環節，從數據準備與處理，到檢索環節的優化，再到生成環節的技巧。 第三部分(第6～8章) RAG技術進階 主要介紹了RAG系統的高級優化策略、常見框架實現原理與性能評估方法。針對高級優化策略，介紹了索引構建、預檢索、檢索、生成預處理和生成五個環節；針對常見框架，介紹了自省式RAG、自適應RAG、基於樹結構索引的RAG、糾錯性RAG等；針對評估方法，從評估指標和評估框架兩個方面介紹了檢索環節和生成環節的各種衡量指標的特點。 第四部分(第9章和第10章) RAG應用實例 首先通過具體的企業級應用案例和行業特定解決方案，展示了RAG技術在文檔生成、知識庫檢索、客戶服務等領域的實際應用，以及在金融、醫療、法律等特定行業的落地實踐。然後展望了RAG技術的未來發展趨勢，如長上下文對RAG的影響、多模態RAG的應用，以及嵌入模型與大模型語義空間融合等前沿話題，最後對RAG落地挑戰進行了總結。 為了給讀者提供更好的學習體驗，本書準備了豐富的配套資源： GitHub 倉庫：地址為 https://github.com/morsoli/rag-book-demo，包含最新的代碼更新和額外的學習資料。 讀者社區：關注公眾號“莫爾索隨筆”與“GeekSavvy”，加入交流群，與作者和其他讀者交流討論。
優惠價：
87
465
庫存：4
滿額折
10.
多智能體強化學習：基礎與現代方法（簡體書）
出版日：
2025/05/06
作者：
(德)斯特凡諾‧V. 阿爾布萊希特
;
(希)菲利波斯‧克里斯蒂安諾斯
;
(德)盧卡斯‧舍費爾
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
多智能體強化學習(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是機器學習中的一個領域，研究多個智能體如何在共享環境中學習最優的交互方式。這一領域在現代生活中有著廣泛的應用，包括自動駕駛、多機器人工廠、自動化交易和能源網絡管理等。 本書是一部系統闡述多智能體強化學習理論與技術的權威著作，清晰而嚴謹地介紹了MARL的模型、解決方案概念、算法思想、技術挑戰以及現代方法。書中首先介紹了該領域的基礎知識，包括強化學習理論和算法的基礎、交互式博弈模型、博弈中的不同解決方案概念以及支撐MARL研究的算法思想。隨後，書中詳細介紹了利用深度學習技術的現代MARL算法，涵蓋集中訓練與分散執行、價值分解、參數共享和自博弈等思想。本書還附帶了一個用Python編寫的MARL代碼庫，其中包括自包含且易於閱讀的MARL算法實現。 本書技術內容以易於理解的語言解釋，並通過大量示例進行說明，既為初學者闡明了MARL的概念，也為專業的讀者提供了高層次的見解。
優惠價：
87
569
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11.
RAG實踐權威指南：構建精準、高效大模型之道（簡體書）
出版日：
2025/06/06
作者：
寧星星
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書由華大生命科學研究院資深NLP專家撰寫，旨在帶你從零構建高效的企業級RAG系統。本書全面解析RAG原理與實戰，涵蓋架構與組件、高階技術與實踐、檢索與問答模塊優化策略、模型推理等核心技術，並深入講解三大落地優化技術，以及高階變體與能力增強措施。 本書共8章。第1章介紹RAG技術基礎，幫助讀者建立對RAG技術的全面認知。第2章介紹RAG系統的核心組件與實踐，幫助讀者掌握核心技術與基於Python庫的實踐。第3章介紹高階RAG技術與實踐的細節，幫助讀者掌握進階技術。第4章介紹檢索與問答模塊的優化，全方位講解優化策略。第5章介紹模型推理技術，加速RAG技術的落地。第6章介紹RAG系統在實際應用中的魯棒性、安全性和公平性優化技術，提升RAG系統的整體性能與可信度。第7章介紹RAG技術的高階變體，以充分挖掘RAG技術的應用潛力。第8章介紹實時知識更新與跨模態能力增強，展望RAG技術未來應用的方向。
優惠價：
87
465
庫存：2
滿額折
12.
製造業大模型的構建與實踐（簡體書）
出版日：
2025/01/01
作者：
郭秉義
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
在智能製造和數字化轉型的背景下，這是一本講解大模型融合製造業應用的實戰指南。由上市企業的智能化負責人，基於實際項目落地經驗撰寫。 本書主要內容如下：(1)基礎篇首先，探討大模型在製造業中的應用與價值，使讀者對二者的關聯建立基本認知。然後，介紹大模型的發展歷程、核心概念和Transformer架構原理。之後，深入討論大模型構建路徑，包括數據處理、分詞、詞嵌入和訓練等關鍵步驟。同時，指出預訓練模型的局限性，並提出相應的優化策略，如指令微調和混合專家模型。此外，本篇還涉及多模態大模型與AIGC技術，以及提升大模型性能和安全性的提示詞工程。(2)應用篇首先，介紹大模型技術在製造業企業中的應用方法，包括 8種適用情形、垂直領域微調技術和 RAG(檢索增強生成)技術。然後，圍繞AI Agent，介紹其內部原理、應用案例、與RPA(機器人流程自動化)的關係以及實戰工具LangChain的使用方法。接着，詳細介紹大模型的雲端和邊緣部署方案、大模型壓縮的常用技術(如蒸餾、量化、剪枝等)以及軟硬件適配策略。並且，通過兩個實踐案例，展示了大模型在工業製造、設備運維等領域的具體應用，涉及智能排產、生產工藝優化、預測性維護等關鍵知識。最後，綜合全書內容，對大模型的技術與應用進行梳理和總結，並且對其未來發展趨勢進行深入思考和展望。 郭秉義，上市公司的智能化研發負責人，主導推進製造領域的數字化與智能化轉型，長期專註於人工智能融合工業應用。先後就職于通信、教育、地產、製造等行業的世界500強企業，擁有豐富的智能化落地經驗，主導千萬級規模項目。華南理工大學博士，加拿大不列顛哥倫比亞大學聯合培養博士。熱衷於專業內容輸出，致力於打破專業知識的壁壘，為零基礎讀者提供清晰、易於理解的業務與技術知識。
優惠價：
87
517
庫存：3
滿額折
13.
多模態大模型：算法、應用與微調（簡體書）
出版日：
2024/06/26
作者：
劉兆峰
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書詳盡地覆蓋了多模態大模型的算法原理和應用實戰，提供了豐富的微調技術細節和實際案例，適合對多模態大模型有興趣的技術人員深入學習及應用。本書分為兩篇：算法原理篇 詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限於Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的湧現能力、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據並行、模型並行和混合精度訓練等。應用實戰篇 聚焦於深度學習模型的實際應用，特別是文本和圖像生成，以及代碼生成的應用實戰。通過具體實戰項目，如利用Stable Diffusion進行圖像生成和Code Llama進行代碼生成，提供了微調技術的詳細細節，介紹了LangChain等大模型應用框架。
優惠價：
87
621
庫存：1
滿額折
14.
深度學習黑箱：數學基礎與架構設計（簡體書）
出版日：
2025/10/01
作者：
(美)克里希南杜‧喬杜里
;
(美)阿納尼亞‧H.阿肖克
;
(美)蘇賈伊‧納魯曼奇
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
優惠價：
87
778
無庫存
滿額折
15.
Java自然語言處理（簡體書）
出版日：
2018/03/01
作者：
(美)理查德‧M.里斯
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
自然語言處理（NLP）是應用程序開發的重要領域，在解决實際問題中起著越來越重要的作用。NLP任務支持的自然語言可訪問應用程序需求顯著增。本書將探索如何使用諸如全文本搜索、專有名稱識別、聚類、標記、信息提取、匯總等方法自主組織文本。書中涵蓋了NLP的概念，即使沒有統計或自然語言處理背景的人也可以理解它。
優惠價：
87
308
無庫存
滿額折
16.
強化學習：原理與Python實戰（簡體書）
出版日：
2023/07/10
作者：
肖智清
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書介紹強化學習理論及其Python實現。第1章：從零開始介紹強化學習的背景知識，介紹環境庫Gym的使用。第2～15章：基於折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型，介紹強化學習的主幹理論和常見算法。採用數學語言推導強化學習的基礎理論，進而在理論的基礎上講解算法，並為算法提供配套代碼實現。基礎理論的講解突出主幹部分，算法講解全面覆蓋主流的強化學習算法，包括經典的非深度強化學習算法和近年流行的強化學習算法。Python實現和算法講解一一對應，針對深度強化學習算法還給出了基於TensorFlow 2和PyTorch 1的對照實現。第16章：介紹其他強化學習模型，包括平均獎勵模型、連續時間模型、非齊次模型，半Markov模型、部分可觀測模型等，以便更好瞭解強化學習研究的全貌。
優惠價：
87
673
無庫存
滿額折
17.
語義解析（簡體書）
出版日：
2023/11/22
作者：
易顯維
;
寧星星
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書共11章，系統介紹了語義解析技術的基礎知識、主流技術以及工程實踐指南。第1章介紹了語義解析技術及其應用場景。第2～6章重點介紹了基於機器翻譯技術、模板填充、強化學習、GNN、中間表達的語義解析技術原理與代碼示例。第7章介紹了面向無嵌套SQL查詢原型系統的構建。第8章介紹面向複雜嵌套SQL查詢原型系統的構建。第9章介紹面向SPARQL的原型系統構建。第10章介紹了基於表格的預訓練優化方案。第11章介紹了語義解析技術的落地思考。
優惠價：
87
517
無庫存
滿額折
18.
PyTorch計算機視覺實戰：目標檢測、圖像處理與深度學習（簡體書）
出版日：
2023/09/19
作者：
(印)V.基肖爾‧阿耶德瓦拉
;
(印)耶什萬斯‧雷迪
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書基於真實數據集，全面系統地闡述現代計算機視覺實用技術、方法和實踐，涵蓋50多個計算機視覺問題。全書分為四部分：第一部分(第1～3章)介紹神經網絡和PyTorch的基礎知識，以及如何使用PyTorch構建並訓練神經網絡，包括輸入數據縮放、批歸一化、超參數調整等；第二部分(第4～10章)介紹如何使用卷積神經網絡、遷移學習等技術解決更複雜的視覺相關問題，包括圖像分類、目標檢測和圖像分割等；第三部分(第11～13章)介紹各種圖像處理技術，包括自編碼器模型和各種類型的GAN模型；第四部分(第14～18章)探討將計算機視覺技術與NLP、強化學習和OpenCV等技術相結合來解決傳統問題的新方法。
優惠價：
87
778
無庫存
滿額折
19.
ChatGPT原理與架構（簡體書）
出版日：
2023/12/01
作者：
程戈
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
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。
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20.
MXNet深度學習實戰（簡體書）
出版日：
2019/05/01
作者：
魏凱峰
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
深度學習領域開始受到越來越多的關注，各大深度學習框架也孕育而生，在這個階段，我被深度學習深深吸引並逐漸開始學習相關知識。研究生畢業後，我繼續從事算法相關的工作，具體而言是深度學習算法在圖像領域的應用，也就是常說的計算機視覺算法。MXNet和PyTorch這兩個框架我都非常喜歡，不過目前市面上關於MXNet框架的書籍較少，而且MXNet發展至今各種接口比較穩定，用戶體驗挺不錯的，所以最終決定以MXN
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21.
Python3智能數據分析快速入門（簡體書）
出版日：
2019/06/01
作者：
李明江
;
張良均
;
周東平
;
張尚佳
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
內容簡介本書以Python相關技術為工具，講解了如何基於機器學習等AI技術進行智能數據分析。作者在Python數據挖掘與分析領域有10餘年的工作經驗，對AI技術驅動的智能數據分析有非常深入的研究。本書面向沒有Python編程基礎和AI技術基礎的讀者，由淺入深地提供了系統的Python智能數據分析的技術和方法。全書共9章，從邏輯上可分為兩個部分：第壹部分：Python編程基礎(1～4章)這部分詳細介
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22.
TensorFlow自然語言處理（簡體書）
出版日：
2019/07/02
作者：
(澳)圖珊‧加內格達拉
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書首先介紹NLP和TensorFlow基礎知識，然後介紹如何使用Word2vec(包括高級擴展)創建單詞嵌入，將單詞序列轉換為可由深度學習算法訪問的向量。關於經典深度學習算法的章節，如卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)，展示了句子分類和語言生成等重要的NLP任務。此外還介紹如何將高性能的RNN模型，如長短期記憶(long short memory, LSTM)單元應用於NLP任務，你
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23.
OpenCV 3和Qt5計算機視覺應用開發（簡體書）
出版日：
2019/01/01
作者：
(伊朗)阿敏‧艾哈邁迪‧泰茲坎迪
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
全書共分為12章，全面系統地講述了OpenCV3和Qt5的核心內容，包括：OpenCV和Qt介紹、創建OpenCV和Qt項目、Mat和QImage、圖形視圖框架、OpenCV中的圖像處理、特徵與描述符、多線程、視頻分析、視頻穩定性、調試與測試、鏈接與部署、Qt Quick應用程序等。為了便於學習與實踐，本書提供了示例算法的編碼實現。也向讀者全面詳盡地介紹了基於OpenCV和Qt進行圖像處理、計算機
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24.
深度學習：核心技術、工具與案例解析（簡體書）
出版日：
2018/07/17
作者：
高彥傑
;
于子葉
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書共10章，可分為3個部分：第1～2章為第一部分，簡介深度學習算法的發展歷史和前沿技術簡；第3～4章為第二部分，介紹深度學習主流框架；第5～10章為第三部分，主要為實踐案例部分，結合應用場景使用深度學習技術解決相應問題，譬如語音識別器、聊天機器人、人臉識別器、對戰機器人、推薦引擎構建等。
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25.
Python自然語言處理實戰：核心技術與算法（簡體書）
出版日：
2018/05/01
作者：
涂銘
;
劉祥
;
劉樹春
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本自然語言處理理論和實踐完美結合的教材。讀者在瞭解自然語言處理全貌的同時，可以根據本書的一些實踐案例快速上手並應用於自己的項目中。作者結合自己的實踐經驗，重點介紹了真實場景下快速構建一些自然語言處理項目所需的技能，並提供了一些工具推薦或算法實現。本書著眼于實際應用場景，主要介紹了分詞、詞性標注和名實體識別、句法分析等基本技術，並通過剖析近年來在自然語言處理領域大放光彩的深度學習技術，力求快速
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26.
神經網絡編程實戰：Java語言實現(原書第2版)（簡體書）
出版日：
2018/06/01
作者：
(巴西)法比奧‧M.索爾斯
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書由10章構成。首先，系統、全面地闡述神經網絡相關概念、知識點及特徵。然後，重點介紹神經網絡學習過程的細節，如何用Java實現神經網絡特性及設計神經網絡架構，如何優化調整神經網絡參數等。後，介紹一些經典案例。本書適合神經網絡初學者閱讀，也可以作為智能化軟件開發人員的工具書。
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27.
強化學習：原理與Python實現（簡體書）
出版日：
2019/08/01
作者：
肖智清
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
全書分為三個部分。第壹部分瞭解強化學習應用，瞭解強化學習基本知識，搭建強化學習測試環境。該部分包括：強化學習的概況、強化學習簡單示例、強化學習算法的常見思想、強化學習的應用、強化學習測試環境的搭建。第二部分介紹強化學習理論與深度強化學習算法。強化學習理論部分：Markov決策過程的數學描述、Monte Carlo方法和時序差分方法的數學理論；深度強化學習算法部分：詳細剖析全部具有重要影響力的深度強
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28.
實用卷積神經網絡：運用Python實現高級深度學習模型（簡體書）
出版日：
2019/04/01
作者：
(印度)莫希特‧賽瓦克
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書主要用Python語言構建CNN,主要關注如何以*佳的方式利用各種Python和深度學習庫(如Keras，TensorFlow和Caffe)來構建真實世界的應用程序。從構建CNN塊開始，基於*佳實踐來指導你實現真實的CNN模型及解決方案。你將學習創建圖像和視頻的創新解決方案，以解決複雜的機器學習和計算機視覺問題。
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29.
Python深度學習實戰：基於TensorFlow和Keras的聊天機器人以及人臉、物體和語音識別（簡體書）
出版日：
2019/04/01
作者：
(印)納溫‧庫馬爾‧馬納西
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書討論使用TensorFlow和Keras等框架構建深度學習應用程序，集中於所需的模型和算法，幫助你在短時間內提高實踐技能。內容涵蓋了聊天機器人、自然語言處理、人臉和對象識別等主題。目標是提供創建能夠執行深度學習的程序所需的概念、技術和算法實現。
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30.
OpenCV 4計算機視覺項目實戰(原書第2版)（簡體書）
出版日：
2019/07/01
作者：
(西)大衛‧米蘭‧埃斯克里瓦
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書通過實例和項目講解OpenCV概念及其算法。首先介紹OpenCV的安裝和圖像處理的基礎知識。然後，覆蓋用戶界面並深入講解圖像處理，讀者將學到複雜的計算機視覺算法，並探索機器學習和人臉檢測。之後，本書將介紹如何在複雜場景中創建光流視頻分析和背景減除，還將講解文本分割和識別，以及新的和改進的深度學習模塊的基礎知識。最後，本書介紹了OpenCV的基礎知識，例如矩陣運算、濾波器和直方圖，幫讀者掌握常用
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31.
Python人臉識別：從入門到工程實踐（簡體書）
出版日：
2019/04/01
作者：
王天慶
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本面向初學者的人臉識別工具書，不僅適合零基礎的讀者快速入門，而且適合有一定基礎的讀者迅速達到可以進行工程實踐的水平。作者就職于某世界100強企業，在人臉識別方面積累了豐富的工程實踐經驗，本書不僅詳細介紹了機器學習、深度學習、計算機視覺、人臉識別等方面的原理、技術和算法，而且還通過相關的實戰案例講解了如何進行人臉識別方面的實踐，以及如何將做好的模型用於工程實踐中。同時，本書還提供了大量簡潔、精
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32.
哈佛女孩氣質課（簡體書）
出版日：
2019/05/17
作者：
韓睿卿
出版社：
天地出版社
裝訂：
精裝
氣質是女孩魅力的源泉，氣質是女孩生命的動力，氣質是女孩靈動的美感，氣質是女孩幸福的資本。一個具有哈佛氣質的女孩，一定是一個談吐文雅、舉止端莊的女孩，一定是一個善良、陽光、感恩的女孩，一定是一個自信、自立、樂觀的女孩，一定是一個有教養、有擔當的女孩，一定是一個落落大方、做人不卑不亢的女孩……美麗的容貌可以天生，但氣質是靠後天修煉和培養得來的。本書甄選了哈佛大學最為推崇的8種品質，從心態、性格、習慣、
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33.
面向自然語言處理的深度學習：用Python創建神經網絡（簡體書）
出版日：
2019/02/20
作者：
(印)帕拉什‧戈雅爾
;
(印)蘇米特‧潘迪
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
全書分為5章，通過介紹完整的神經網絡模型(包括循環神經網絡、長短期記憶網絡以及序列到序列模型)實例，向讀者闡釋用於自然語言處理(NLP)的深度學習概念。前三章介紹NLP和深度學習的基礎知識、詞向量表示和高級算法，後兩章集中介紹實現過程，並使用Python工具TensorFlow和Keras來處理複雜的架構，比如RNN、LSTM和seq2seq。本書遵循循序漸進的方法，*後集合全部知識構建一個問答式
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34.
TensorFlow深度學習實戰（簡體書）
出版日：
2019/01/01
作者：
(波蘭)安東尼奧‧古利
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書將介紹如何有效地使用Google的開源框架TensorFlow進行深度學習。通過學習，你將實現不同的深度學習網絡，如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、深度Q learning網絡（DQN）和生成對抗網絡（GAN），以及如何使用TensorFlow的高級封裝Keras工具。
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35.
MATLAB與機器學習（簡體書）
出版日：
2018/02/01
作者：
(美)邁克爾‧帕拉斯澤克
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書從人工智能、自動控制的基礎知識開始講述，逐步介紹機器學習在工程中的應用，其中闡述了機器學習的主要概念、算法和應用實例。針對一些重要應用案例，本書提供了完整的MATLAB機器學習解決方案，並包括所有應用實例的全部源代碼，例如人臉識別、汽車自動駕駛和數據分類。本書是一本涵蓋機器學習和MATLAB應用實例的綜合指南，適合作為相關專業技術人員和本科生的參考書。
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36.
機器學習及其硬件實現（簡體書）
出版日：
2024/01/01
作者：
(日)高野茂之
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書主要討論機器學習、神經形態計算和神經網絡的理論及應用，專注於機器學習加速器和硬件開發。本書從傳統的微處理架構發展歷程入手，介紹在後摩爾定律和後丹納德微縮定律下，新型架構的發展趨勢和影響執行性能的各類衡量指標。然後從應用領域、ASIC和特定領域架構三個角度展示了設計特定的硬件實現所需考慮的諸多因素。接著結合機器學習開發過程及其性能提升方法(如模型壓縮、編碼、近似、優化等)介紹硬件實現的細節。最後給出機器學習硬件實現的大量案例，展示機器如何獲得思維能力。
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37.
計算機視覺實戰：基於TensorFlow2（簡體書）
出版日：
2021/08/20
作者：
(法)本傑明‧普朗什
;
(法)艾略特‧安德烈斯
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書探討了穀歌機器學習開源框架的全新版本TensorFlow 2，從計算機視覺和深度學習基礎知識開始，介紹了如何從頭開始構建神經網絡，並將其用於計算機視覺任務，如圖像分類、目標分割、視頻分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等現代神經網絡分類圖像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定內容，並輔以具體的代碼示例。還介紹了遷移學習、數據增強、域適應等技術，以及如何在移動設備和網絡瀏覽器中進行部署。
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38.
深度強化學習實踐(原書第2版)（簡體書）
出版日：
2021/08/25
作者：
(俄)馬克西姆‧拉潘
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書理論與實踐相結合，系統闡述強化學習的基礎知識，以及如何動手編寫智能體以執行一系列實際任務。通過閱讀本書，讀者將獲得深層Q網絡、策略梯度方法、連續控制問題以及高度可擴展的非梯度方法等主題領域的可行洞見，還將學會如何構建一個經過強化學習訓練、價格低廉的真實硬件機器人，並通過一步步代碼優化在短短30分鐘的訓練後解決Pong環境。此外，本書還專門介紹了強化學習的新發展，包括離散優化(解決魔方問題)、多智能體方法、Microsoft的TextWorld環境、高級探索技術等。
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39.
認識AI：人工智能如何賦能商業(原書第2版)（簡體書）
出版日：
2021/10/15
作者：
(美)道格‧羅斯
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書通俗地介紹人工智能 (AI) 和機器學習 (ML)：它們是如何工作的，能做什麼，不能做什麼，如何借助它們獲利。首先，羅斯解釋了人工智能和機器學習是如何出現的，探索了早期持續影響該領域的關鍵思想。接下來介紹機器學習的關鍵概念來加深你的理解，井展示機器智能如何創建策略並從錯誤中學習。接著，介紹了目前強大的神經網絡――一個受人腦結構和功能啟發而形成的系統。最後介紹了領先的AI應用程序。在整個過程中，羅斯始終專注於業務，介紹如何應用這些技術來探索新的機會，解決實際問題。
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40.
機器學習實踐：基於Python進行數據分析（簡體書）
出版日：
2022/01/04
作者：
(沙)阿卜杜勒哈密特‧蘇巴西
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書是一本創建真實世界智能系統的問題解決指南。提供了一種包含概念、實踐、實際示例和代碼示例的綜合方法，教給讀者理解和解決機器學習不同問題所需的重要技能。通過介紹Python機器學習生態系統中的真實案例研究，教授成為一個成功的實踐者所必需的機器學習技術。本書還側重於機器學習的基礎知識，以解決不同領域的真實世界案例，包括生物醫學信號分析、醫療保健、安全、經濟和金融。此外，它涵蓋了廣泛的機器學習模型，包括回歸、分類和預測。
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726
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163
筆
第
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