语音优先：智能语音技术驱动的交互界面设计与语音机器人设计

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  ChatGPT进阶：提示工程入门

  本书共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新。

  陈颢鹏 李子菡计算机9.7万字
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  人工智能数学基础与Python机器学习实战

  本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的skle

  刘润森计算机0字
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  硅基物语·我是灵魂画手：一本书讲透AI绘画

  本书通过实践案例操作，讲述AI绘画的生成步骤，展现了AI绘画的魔法魅力。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。AI绘画的诞生，引发了奇点降临，点亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、风格、技术细节、多模态交互、AIGC等一系列讲解。

  量子学派@ChatGPT计算机5.5万字
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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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  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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  巧用ChatGPT轻松学演讲

  本书分为23章，从基础的演讲知识入手，到演讲稿的写作技巧，再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习，最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识，还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。

  刘萌雪 赵建涛 屈高翔计算机19.1万字
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  科学仪器设备配置学：人工智能时代的界面管理

  本书共八章，从高校资源配置的教育、科研、社会、经济规律视角，以建设卓越世界一流大学为导向，对高校科学仪器设备配置中的问题进行研究。

  王士国 翟宇 虞振飞 方良华计算机17.5万字
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  从零构建大模型

  本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

  (美)塞巴斯蒂安·拉施卡计算机13.8万字
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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