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  机器学习中的统计思维（Python实现）

  机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。

  董平编著计算机18万字
• 大模型垂直领域低算力迁移：微调、部署与优化

  本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南，并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景，从理论到技术实现，全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战，帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员，还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家，本书都将带你深入大模型的核心领域，提供从构建、优化到部署的全流程指导，助你

  程戈计算机13.7万字
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  AI赋能HR：AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践

  这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用AI工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。从AIGC的基础知识到AI工具的使用，从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控，本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全

  田政 谷燕燕 唐琨计算机20.6万字
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  机器学习（第2版）

  机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

  赵卫东 董亮编著计算机30.2万字
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  基于信息增强的图神经网络学习方法研究

  本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战：深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战，本书提出了一系列解决思路，涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章，第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义，阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状，分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等；第2章主要对图神经网络进行概要论述，包括基础的理论、典型的模型方法及应用

  王杰计算机8.1万字
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  深度学习时代的计算机视觉算法

  本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快

  徐从安 李健伟 董云龙 孙超等计算机9.9万字
• 智能汽车软件功能安全

  这是一本从实践角度系统且深入地讲解智能汽车软件功能安全和智能汽车软件研发的著作，得到了中国工程院院士李克强等13位产业界和学术界专家的一致推荐。作者在功能安全领域深耕10余年，有扎实的理论基础、丰富的实践经验，用挖掘本质的思维方法来撰写本书，从研发体系、架构设计、开发流程、开发方法、安全措施、创新研究等维度对智能汽车软件功能安全做了深入的讲解。全书共11章，分为3个部分。第一部分（第1~3章）智能

  吴丹丹计算机25.9万字
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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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  量子人工智能

  量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第

  金贤敏 胡俊杰编著计算机7.6万字