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2025年
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2023~2024
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2021~2022
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智能系統與技術叢書
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系列：智能系統與技術叢書
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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
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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。
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3.
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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4.
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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5.
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。
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6.
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。
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7.
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。
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8.
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。
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9.
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。
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10.
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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11.
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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12.
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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13.
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
優惠價：
87
465
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14.
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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360
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15.
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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360
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16.
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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87
465
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17.
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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87
360
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18.
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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19.
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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20.
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
優惠價：
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滿額折
21.
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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22.
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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滿額折
23.
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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87
412
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滿額折
24.
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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25.
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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26.
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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27.
機器學習入門：數學原理解析及算法實踐（簡體書）
出版日：
2022/04/29
作者：
董政
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書比較全面地介紹了機器學習的基本方法，循序漸進地闡述了其中的數學原理，讓讀者能夠知其然，然後知其所以然。全書分為兩部分，第一部分介紹專家系統、決策樹、人工神經元、線性回歸和邏輯斯蒂回歸等內容，第二部分進入人工神經網絡，並介紹無監督學習和強化學習等內容。書中結合應用場景，列舉了大量編程實例幫助讀者開展動手實踐，理論與實踐相輔相成，對算法原理產生更加直觀和感性的認識。作者希望能夠通過本書幫助讀者揭開人工智能領域的神秘面紗，走進人工智能和機器學習的大門，瞭解其中的奧秘，甚至成為該領域的學習者、研究者和實踐者。
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28.
Keras深度學習實戰（簡體書）
出版日：
2019/06/01
作者：
(印度)拉蒂普‧杜瓦
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書從實用的角度出發，全方面介紹了使用Keras如何解決深度學習中的各類問題。假設讀者無任何關於深度學習編程的基礎知識，本書首先介紹了Keras這一高度模塊化、極簡式的深度學習框架的安裝、配置和編譯等平臺搭建只是，而後詳細介紹了深度學習所要求的數據預處理等基本內容，在此基礎上本書介紹了卷積神經網絡、生成式對抗網絡、遞歸神經網絡這三種深度學習方法並給出了相關實例代碼，最後本書介紹了自然語言處理、強化
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29.
無人機網絡與通信（簡體書）
出版日：
2019/09/09
作者：
(美)卡米什‧納莫杜里
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書是作者來美國波音公司、美國堪薩斯大學、法國波爾多大學的無人機領域專家，重點點從民用的角度討論了無人機的類型和任務能力，概述了無人機集群、無人機小型化以及無人機小型化的機遇和設計挑戰；討論了飛機和地面站之間常用的通信技術、現代化空中通信、無人機與微型無人機數據鏈路；介紹了各種機載網絡場景的特點，展示了使用開源網絡模擬器的仿真結果；提出了一種包括多個固定和移動的地面節點以及多個自主無人機的異構網絡
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30.
從零構建知識圖譜：技術、方法與案例（簡體書）
出版日：
2021/08/03
作者：
邵浩
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本能讓讀者快速從零開始構建工業級知識圖譜的著作。作者是知識圖譜和自然語言處理領域的專家，本書得到了OpenKG聯合創始人王昊奮、清華大學教授李涓子、東南大學教授漆桂林、美團知識圖譜團隊負責人張富崢、文因互聯創始人鮑捷等學界和業界知識圖譜扛旗人的一致好評和推薦。 本書不僅詳細講解了知識圖譜的技術原理和構建工具，而且還循序漸進地講解了知識圖譜的構建方法、步驟和行業應用。配有大量實戰案例，並且開放了源代碼，確保讀者能學會並落地。 全書一共8章： 第1章介紹了知識圖譜的概念、模式、應用場景和技術架構； 第2章圍繞知識圖譜的技術體系，詳細闡述了知識的表示與建模、抽取與挖掘、存儲與融合，以及檢索與推理； 第3章通過具體的實例介紹了各種知識圖譜工具的使用； 第4章和第5章從工業實踐的角度講解了從0到1構建通用知識圖譜和領域知識圖譜的步驟和方法，並配備詳細的代碼解讀； 第6~7章講解了知識圖譜的具體應用和一個綜合性的知識圖譜案例——問答系統，進一步指導讀者實踐； 第8章對知識圖譜的未來發展進行了總結和展望。
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31.
深度學習：卷積神經網絡技術與實踐（簡體書）
出版日：
2020/07/01
作者：
高敬鵬
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書共11章，主要內容包括深度學習簡介、Python基礎、神經網絡基礎、卷積神經網絡、經典卷積網絡結構、遷移學習、循環神經網絡、強化學習、深度強化學習、基於策略的算法更新與趨勢等，通過具體案例，將Python語言、深度學習思想、強化學習思想和實際工程完美地結合起來。本書由淺入深，從易到難，各章節既相對獨立又前後關聯，其*大的特點就是打破了傳統書籍的講解方法，在介紹各部分理論基礎的同時，搭配具體實例
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32.
Python深度學習：基於TensorFlow(第2版)（簡體書）
出版日：
2022/10/19
作者：
吳茂貴
;
王冬
;
李濤
;
楊本法
;
張利
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
1.內容選擇：提供全棧式的解決方案深度學習涉及範圍比較廣，既有對基礎、原理的要求，也有對代碼實現的要求。如何在較短時間內快速提高深度學習的水平？如何儘快把所學運用到實踐中？這方面雖然沒有捷徑可言，但卻有方法可循。本書基於這些考量，希望能給你提供一站式解決方案。具體內容包括：機器學習與深度學習的三大基石(線性代數、概率與信息論及數值分析)；機器學習與深度學習的基本理論和原理；機器學習與深度學習的常用開發工具(Python、TensorFlow、Keras等)；TensorFlow的高級封裝及多個綜合性實戰項目等。2.層次安排：找准易撕口，快速實現由點到面的突破我們打開塑料袋時，一般從易撕口開始，這樣即使再牢固的袋子也很容易打開。面對深度學習這個“牢固袋子”，我們也可以採用類似方法，找准易撕口。如果沒有，就創造一個易撕口，並通過這個易撕口，實現點到面的快速擴展。本書在面對很多抽象、深奧的算法時均採用了這種方法。我們知道BP算法、循環神經網絡是深度學習中的兩塊“硬骨頭”，所以我們在介紹BP算法時，先介紹單個神經如何實現BP算法這個易撕口，再延伸到一般情況；在介紹循環神經網絡時，我們也先以一個簡單實例為易撕口，再延伸到一般情況。希望這種方式能幫助你把難題化易，把大事化小，把不可能轉換為可能。3.表達形式：讓圖說話，一張好圖勝過千言萬語機器學習、深度學習中有很多抽象的概念、複雜的算法、深奧的理論，如NumPy的廣播機制、梯度下降對學習率敏感、神經網絡中的共享參數、動量優化法、梯度消失或爆炸等，這些內容如果只用文字來描述，可能很難達到讓人茅塞頓開的效果，但如果用一些圖來展現，再加上適當的文字說明，往往能取得非常好的效果，正所謂一張好圖勝過千言萬語。除了以上談到的三個方面，為了幫助大家更好地理解，更快地掌握機器學習、深度學習這些人工智能的核心內容，本書還包含了其他方法，相信閱讀本書的讀者都能體會到。我們希望通過這些方法或方式帶給你不一樣的理解和體驗，使你感到抽象數學不抽象、深度學習不深奧、複雜算法不複雜、難學的深度學習也易學，這也是我們寫這本書的主要目的。至於人工智能(AI)的重要性，想必就不用多說了。如果說2016年前屬擺事實論證階段，那麼2016年後已進入事實勝於雄辯階段了，而2018年後應該擼起袖子加油幹了。目前各行各業都忙於AI+，給人“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開”
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33.
知識圖譜實戰：構建方法與行業應用（簡體書）
出版日：
2023/03/03
作者：
于俊
;
李雅潔
;
彭加琪
;
程知遠
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本綜合介紹知識圖譜構建與行業實踐的著作，是作者多年從事知識圖譜與認知智能應用落地經驗的總結，得到了多位知識圖譜資深專家的推薦。本書以通俗易懂的方式來講解知識圖譜相關的知識，尤其對從零開始構建知識圖譜過程中需要經歷的步驟，以及每個步驟需要考慮的問題都給予較為詳細的解釋。本書基於實際業務進行抽象，結合知識圖譜的7個構建步驟，深入分析知識圖譜技術應用以及8個行業綜合案例的設計與實現。全書分為基礎篇、構建篇、實踐篇，共16章內容。基礎篇(第1章)，介紹知識圖譜的定義、分類、發展階段，以及構建方式、邏輯/技術架構、現狀與應用場景等。構建篇(第2～8章)，詳細介紹知識抽取、知識表示、知識融合、知識存儲、知識建模、知識推理、知識評估與運維等知識圖譜構建的核心步驟，並結合實例講解應用方法。實踐篇(第9～16章)，詳細講解知識圖譜的綜合應用，涵蓋知識問答評測、知識圖譜平臺、智能搜索、圖書推薦系統、開放領域知識問答、交通領域知識問答、汽車領域知識問答、金融領域推理決策。
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34.
智能科學技術導論(第2版)（簡體書）
出版日：
2023/03/01
作者：
周昌樂
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書主要圍繞著智能科學與技術的內涵展開，強調學科基礎知識、主要研究方法、核心研究領域、若干熱點問題以及前沿應用技術等，內容涉及智能哲學、智能科學、智能技術等諸多方面。整部教材主要包括學科基礎、科學研究和技術應用三大部分。學科基礎部分涉及學科概述、機器系統、算法運作等方面的內容。科學研究部分涉及環境感知、語言理解、意識整合、藝術創造、行為表現等方面的內容。技術應用部分則涉及人機交互、系統構建和智能社會等方面的內容。本書覆蓋了智能科學與技術專業入門課程所必須掌握的核心知識，基礎性、思想性和前沿性並重，起到引領讀者進入這一新興學科的啟蒙作用。 本書可作為高等院校智能科學與技術專業本科生入門課程的教材，或者作為人工智能相關專業研究生課程的教材，也可以供相關技術人員學習參考。目前社會已經進入智能時代，凡希望瞭解智能社會*為基本的科學技術內容的讀者，都可以讀一讀這部教材，定將受益匪淺。
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35.
計算機視覺應用構建：OpenCV與TensorFlow實例（簡體書）
出版日：
2022/08/01
作者：
(美)沙姆沙德‧安薩里
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書首先介紹了圖像和視頻處理的基礎知識，闡述了計算機視覺、機器學習的相關概念，並概述了深度學習與人工神經網絡。然後，重點闡述了深度學習在圖像識別、目標檢測及目標跟蹤等方面的應用。之後，通過多個案例介紹深度學習在計算機視覺方面的應用。最後，探討了雲上計算機視覺建模。本書採用實用且循序漸進的方法，將計算機視覺和機器學習概念應用于商業開發和工業應用，可以讓讀者深刻領會利用深度學習技術解決計算機視覺問題的精髓。
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36.
生成對抗網絡GAN：原理與實踐（簡體書）
出版日：
2022/10/01
作者：
言有三
;
郭曉洲
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
這是一本系統講解GAN理論、模型、常見問題，並為視覺和語音領域的大部分應用場景提供GAN解決方案和綜合實例的著作。 作者在人工智能領域積累頗深，這本書得到了前阿裡巴巴達摩院華先勝和中國科學院自動化所劉成林的推薦。前4章有針對性地講解GAN的理論，幫助讀者夯實基礎；後8章講解應用，用大量經典的模型和9個案例，為8個應用場景提供了GAN解決方案。 第1～4章首先介紹了無監督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理；然後講解了GAN中的目標函數及其數學原理、GAN在訓練中的常見問題和相應解決方案、GAN的評價指標和可視化等；第5～12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應用、圖像翻譯GAN的各類模型與應用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應用、圖像質量增強GAN的各類模型與應用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應用、通用的圖像編輯GAN框架、對抗攻擊以及GAN在其中的應用、GAN在語音信號處理中的實戰應用。 全書內容理論體系完善，GAN的目標優化、訓練、評估等內容同類書中極少提及；內容豐富、循序漸進，覆蓋視覺和語音中的絕大部分應用場景；實戰性強，9個綜合案例，提供案例源代碼和解讀，以及實驗數據和實驗結果對比分析；圖文並茂，包含大量原創圖表，可讀性強。
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滿額折
37.
多Agent系統編程實踐（簡體書）
出版日：
2023/05/15
作者：
(法)奧利弗‧布瓦西耶
;
(巴西)拉斐爾‧H. 博蒂尼
;
(巴西)喬米‧F. 胡布納
;
(義)亞曆桑德羅‧里奇
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書介紹面向多Agent的編程(MAOP)的主要概念和技術，並結合JaCaMo開源平臺進行實踐。MAOP提供了一種基於三個維度的結構化方法，本書詳細討論這三個維度：Agent維度，用於設計個體(交互)實體；環境維度，支持共享資源的開發，實現與現實世界的聯繫；組織維度，構建自治Agent和共享環境之間的交互。本書還討論了MAOP與現有技術和應用領域的集成，包括移動計算、基於Web的計算和機器人技術。zui後，從MAOP的角度探討了與人工智能相關的經典問題，並討論了面向Agent的軟件工程方法。
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滿額折
38.
深度學習及加速技術：入門與實踐（簡體書）
出版日：
2023/06/19
作者：
白創
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書緊密圍繞深度學習及加速技術的基礎理論與應用案例展開敘述，實現了深度學習算法設計與硬件加速技術的有機統一，是一本基礎理論與實踐案例相結合的實用圖書。其具體內容涉及人工智能基本概念，神經網絡數學基礎、神經網絡基本結構與學習策略、反向傳播算法數學原理與訓練機制等神經網絡基礎理論，以及一些高級主題和實踐。本書可作為從事人工智能領域算法研究、架構設計與應用實現等工作的科研人員、工程師以及高等院校師生的參考書籍。
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滿額折
39.
應用人工智能：工程方法(原書第2版)（簡體書）
出版日：
2023/07/01
作者：
(德)伯恩哈德‧G. 胡姆
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
大多數的AI書籍主要聚焦於AI背後的理論方法，卻很少關注AI應用程序的工程化。目前存在哪些AI庫、框架和服務？在哪種情況下應該選擇哪種庫、框架和服務？如何將它們整合到一個具有良好用戶體驗、易於維護的AI應用程序中？如何滿足功能性要求和非功能性要求，特別是高性能要求？針對上述問題，本書結合當前的新興技術和具體實例給出了很好的答案。本書首先介紹AI的定義以及AI的簡要發展史，接著介紹主要的AI方法，包括機器學習和知識表示，之後給出AI應用程序架構設計的指導原則，最後聚焦於AI的各個分領域，包括信息檢索、自然語言處理及計算機視覺。書中涵蓋大量應用實例，其中，虛擬博物館實例貫穿全書。此外，本書還提供相關AI產品列表及源代碼樣例，方便讀者快速開發自己的應用。
優惠價：
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412
無庫存
滿額折
40.
移動終端人工智能技術與應用開發（簡體書）
出版日：
2022/11/01
作者：
解謙
;
張睿
;
段虎才
出版社：
機械工業出版社
裝訂：
平裝
本書適合那些對人工智能感興趣，且具備一定移動終端應用程序開發經驗的讀者。如果您掌握一定的JAVA 、C++或Python語言開發知識，同時具備Android操作系統或IOS操作系統的應用的開發經驗，將能迅速掌握基本的移動終端人工智能應用開發方法。如果您只是對人工智能技術感興趣，相信本書也能帶您瞭解人工智能技術是如何在移動終端上部署和運行的。
優惠價：
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517
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3
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筆
第
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