本书以有趣的案例和深入浅出的语言，直击AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要点，打通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。本书共9章，逻辑上分为三部分。第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路 如何基于数据统计的基础知识与原理避开数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论 如何从数学视角理解信息的处理模型。第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻击、数据投毒攻击、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？

本书以有趣的案例和深入浅出的语言，直击AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要点，打通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。本书共9章，逻辑上分为三部分。第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路 如何基于数据统计的基础知识与原理避开数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论 如何从数学视角理解信息的处理模型。第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻击、数据投毒攻击、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？

本书第0章为绪论，对机器人的需求及教育现状进行概述；第1章主要介绍机器人定义、机器人分类、机器人组成部件及相关技术参数等基本概念；第2章系统阐述前工业机器人时代国内外机器人的起源和发展历史，以及现代机器人的畅想；第3章主要介绍工业机器人到现代机器人的发展历程，包括第一代、第二代和第三代机器人；第4章主要介绍当前机器人在各行业领域中的应用状况；第5章预测了机器人发展的两个趋势，即“向人”和“向机器”的对立属性发展，并围绕道德、法律、责任、义务、权利等对机器人伦理问题进行了讨论。本书对机器人发展历史进行全面而系统的梳理，图文并茂，调动学生对机器人的兴致，并为教师配备了电子教案，方便教师开展教学。本书可作为高等院校各类专业的机器人普及教材，也可为相关人员了解和认识机器人提供参考。

本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。 全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探讨TensorFlow API中*新推出...(展开全部)

本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。 全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探讨TensorFlow API中*新推出...(展开全部)

《人工智能的底层逻辑》用科普化的语言介绍了搜索、计算机视听觉、自然语言处理、机器学习、多模态信息处理等人工智能系统中的基础算法和数学模型，它们是实现人工智能的基础。通俗易懂地展示了人工智能的底层逻辑，人工智能工作的基本规律。让读者真正搞懂如何给机器装上眼睛和耳朵、如何让机器理解人类语言、如何让机器拥有知识、如何让机器懂逻辑会推理、如何使机器人的言行符合人类的规范。全书深入浅出，通俗易懂，趣味十足的情景对话插画更增加了可读性。

本书以DeepSeek这一AI技术工具为核心，全面介绍了其发展脉络、应用场景、产业应用，以及围绕它的技术突破所展开的企业战略思考。本书从DeepSeek的诞生背景、创始人故事、中国AI产业发展历程出发，深入探讨了它在智能客服、内容创作、数据分析、智能教育等领域的实际应用，并分析了AI技术如何通过“降本增效”推动企业、内容产业、服务业、工业和农业等领域的智能化转型。通过对全球AI产业机遇的探讨，本书展望了AI技术的未来发展方向，为读者提供了理解AI时代底层逻辑的全面视角。

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2个5寸的披萨，肯定会大于1个9寸的披萨? 只要埋头苦干，做出业绩，迟早会被提拔？ 城市基础设施按照人口数量直接配比？ 公司销售业绩越好，存活期就会越长？ “底层逻辑”告诉你，这些观点需要质疑。 所谓底层逻辑，就是从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。 本书从结果逻辑、学习逻辑、团队逻辑等10个维度出发，用“手术刀”一样的文字，帮助我们跳出思维的陷阱和盲目勤奋的误区，将实际工作中的问题放于困惑的熔炉中反复冶炼，提炼出知识背后的知识、方法背后的方法。 《底层逻辑》将帮助你重新思考生命、认识自身、了解自己的工作与生活，并告诉你看似复杂的世界其实充满简单的逻辑，只要跳脱思维陷阱，打破学科限制，就可以重新看清周遭的一切。

简介：汇星际，校园，大学，都市，玄幻，爱情。