AIGC革命：Web 3.0时代的新一轮科技浪潮

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  《机器学习》习题参考

  本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络

  叶翰嘉 詹德川计算机19.3万字
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  巧用ChatGPT快速搞定数据分析

  本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。

  朱宁计算机10.7万字
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  AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

  本书介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容。内容包括：认识大语言模型、ChatGPT应用体验、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI库、提示工程、提示类型、基于提示工程应用Python数据分析等。

  兰一杰 于辉计算机14万字
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  Keras深度学习与神经网络

  本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

  肖睿 程鸣萱编著计算机11万字
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  如何教人工智能说人话？

  AI的本质是什么？自然语言和人工语言的区别在哪里？ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑，还是某种误入歧途的“假AI”？我们不许诺美丽空洞的AI前景，而是告诉读者，未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜，对于智能科学基本原理的蔑视，是目前AI研究的大危机。在我们看来，万众期待的ChatGPT，只是新时代的“牛顿炼金术”。

  徐英瑾计算机17.8万字
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  AI时代程序员开发之道：ChatGPT让程序员插上翅膀

  本书从介绍“ChatGPT第一次接触”开始，分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。书中每一章都涵盖了ChatGPT的不同应用场景，从编写各种文档，到辅助进行需求分析和系统设计，以及数据库设计和开发高质量代码等均有讲解。还介绍了如何使用ChatGPT辅助进行系统测试以及任务管理，并对源代码底层逻辑进行了分析。

  关东升计算机8.8万字
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  人工智能算法基础

  本书分为4章，共20章。其中第1篇为基础算法篇，从第1章到第9章，讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，从第10章到第14章，讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法；第3篇为强化学习算法篇，从第15章到第16章，讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4篇为深度学习算法篇，从第17章到第19章，讲述神经网络模型算法、

  唐宇迪 史卫亚 罗召勇 李琳 侯惠芳编著计算机0字
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  人机沟通法则：理解数字世界的设计与形成

  随着ChatGPT等人工智能和语言模型不断进步，了解这些技术的含义和潜在陷阱比以往任何时候都更加重要。作为享誉全球的跨技术和设计学科思想家，前田约翰利用他的丰富经验，为企业、产品设计师和决策者提供了可行的指导。通过深思熟虑和偶尔异想天开的例子，他构造了一个可以描述任何机器学习系统的关键功能的框架，并展望了可以如何使用它们来创造富有包容性和改变世界的产品。对任何想要深入了解机器如何“思考”以及未来可

  (美)前田约翰计算机9.6万字
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  人工智能技术

  本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、HiAI、昇腾，以及人工智能综合实验等内容？这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的？全书注重理论与实践的结合，注重算法与框架的实际应用与实现方法，注重创新思维的训练与培养？本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，

  华为技术有限公司编著计算机13.6万字