人工智能(AI) - 第5页

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。 作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。 学完本书后，你将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。

人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活，甚至关系到人类未来的前途命运，但究竟什么是人工智能？人工智能背后的原理是什么？从问世到演化至今，人工智能经历了怎样的历史变迁？当下人工智能的能力边界在哪里？人工智能与人类智能的差异是什么？未来人工智能又将面对什么样的挑战和机遇？关于这些疑问，本书将为你一一揭晓答案。 本书是超级畅销书《复杂》作者、复杂系统前沿科学家梅拉妮·米歇尔历经 10 年思考，厘清人

在人工智能发展的漫长历程中，如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑，“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而，人类的创造力也终将赋予机器创造力，把世界送入智能创作的新时代。人工智能绘画作品的夺冠、超级聊天机器人 ChatGPT 的出现，无疑拉开了智能创作时代的序幕。从机器学习到智能创造，从 PGC、UGC 到 AIGC，我们即将见证一场深刻的生产力变革，而这份变革也会影响到我们工

本书内容系统、全面，实例丰富，共有 10 章，包括 51 个实操案例解析和 80 个行业案例分析。通过学习本书，读者可以从零开始，逐步掌握人工智能的核心技术，成为合格的 AI 训练师。本书附赠了同步教学视频＋PPT 教学课件＋素材＋效果＋AI 提示词等资源。书中内容从技能线和案例线展开介绍，具体内容如下。技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了 AI 训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了

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本报告综合调度并协同使用了 OpenClaw、Grok、Gemini、ChatGPT、Notebook LM 等多种智能体工具，在先前一人公司工作流所带来的操作、范式、原则下，组织开展了多轮交叉审核与迭代修订。报告的资料检索、初步整理、结构优化、文字润色及部分排版工作由人工智能辅助完成，并由人工进行关键内容把关与最终确认。

在人工智能红利大爆发的今天，AI 不仅是提效的工具，更是普通人依靠副业翻身的利器。豆包凭借极高的交互效率与内容产出质量，正成为普通人跨越技术门槛、实现技能变现的优选工具。 本书立足于读者的真实变现需求，跳过枯燥的理论，一次性呈现 33 个真实的豆包变现场景，打通从掌握功能到拿下订单的商业闭环。 本书力求 33 个真实场景所涉及的实操步骤均能落地，旨在帮助读者打通依靠豆包赚钱的“最后一公里”。无论是

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英文版地址：Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition : Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体

书中提出了一种赋予人工智能系统常识和有效推理能力的创新方法，探讨了我们如何信任自主机器做出决策的关键问题，并明确了值得信赖的自主人工智能系统需要具备的两个基本要求《机器如人》深入探讨了如何在人工智能系统中融入广泛、强大的常识，而非仅仅依赖狭隘、专门的专业知识。书中提出了一种赋予人工智能系统常识和有效推理能力的创新方法，探讨了我们如何信任自主机器做出决策的关键问题，并明确了值得信赖的自主人工智能系统