计算思维与人工智能基础

本书以工作场景和具体任务来驱动，包括53个场景展示、85项任务模拟、237次提问示范，让完全不懂技术的小白，也能成为ChatGPT工具使用方面的行家。本书通过详细讲解具体任务的提问与追问方法，让ChatGPT成为每个人的工作好帮手，帮助人们提升工作效能，打造超能个体与超能团队。

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Py

这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深入探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智

人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术，在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”，成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著，书稿导向积极。本书采用多元数据来源，运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法，从产业与就业动态匹配视角，聚焦人工智能对北京市就业的影

2023年以来，OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品，以强大的能力俘获了大量用户，颠覆了用户对于AI的认知。本书以ChatGPT为中心，对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章，前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读，帮助用户全面了解ChatGPT，对其形成完整的认知。第6

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（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3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算

本书是一部系统介绍AI数字人技术的专业著作，涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实践等内容，全书共分3部分。在技术基础部分，首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景，接着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理，以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。在应用实践部分，带领读者深入探索数字人的创作流程，从内容策划、角色建模到交互设计，每一步都进行了

本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技术，从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发，详细阐述了大模型私有化部署过程，深入剖析了Transformer架构，旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜，将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言，案例叙述既严谨又充满趣味，让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI

本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最