概念認知學習是人工智能、大數據領域關注的多學科交叉研究方向，涵蓋了哲學、數學、心理學、認知科學以及信息科學等領域．《概念認知學習理論與方法》旨在為廣大學者和科研工作者提供概念認知學習領域的基礎理論與學習方法．《概念認知學習理論與方法》主要內容包括概念認知學習的基本概念和基礎知識、概念認知系統的邏輯推理、概念認知的雙向學習機制、對象 -屬性誘導概念學習理論、多注意力概念認知學習模型、漸進模糊三支概念的增量學習機理、復雜網絡下的概念認知學習以及概念的漸進式認知等理論體系．
本書從人工智能這一顛覆性技術的前世今生說起，對我國人工智能發展歷程、人工智能應用領域以及人工智能對社會經濟的影響進行了梳理，深入探討了人工智能背景下實體經濟、產業工人、技術技能、職業教育等相關領域交叉融合的關系以及面臨的挑戰與對策，提出了智能化進程中技術技能、職業教育與產業工人的發展互動路徑。 全書共七章，具體為：人工智能大爆炸，實體經濟高質量發展，技術技能與產業工人的發展，職業教育與產業工人的發展，人工智能時代技術技能、職業教育與產業工人的發展，產業工人隊伍發展演化——技術技能、職
本書從祖先的“仿生”入手，到機器“仿人”，到人工智能技術在人們生活中的應用，集科技與生活于一書，分為八個話題，圖文并茂地向讀者介紹以“靈性”為核心的“人工智能”基礎科學知識，講述作為世界第一梯隊的中國科技工作者在人工智能領域取得偉大成就背后的故事。本書主要講述民用人工智能技術的基本情況，能夠激發讀者的閱讀興趣，引領讀者了解人工智能，展現了在國家強盛、科技發達的背景下，中國人工智能迅猛發展的宏偉藍圖。
本書對應課程屬于一門概論性課程。本書將傳統的和新一代的人工智能/智能制造融于一體，從傳承與發展視角出發概述人工智能與智能制造的發展現狀及其相互關系，重點闡述人工智能與智能制造共性基礎技術、知識驅動的符號智能、數據驅動的機器學習、智能制造理論與技術體系、智能制造的物理系統和信息系統，并指出人工智能與智能制造的未來發展方向，包括強人工智能、融合智能+混合制造、工業5.0和社會5.0、以人為中心的人工智能和智能制造、（工業）元宇宙等。
8大專題內容深度講解、80多個熱門、高頻的ChatGPT+Excel智能辦公案例實戰！ 130多分鐘教學視頻講解、130頁PPT教學課件、170多款素材與效果文件超值贈送！ 全書通過理論+實例的形式，分別介紹了掌握Excel基本操作、加速輸入數據資料、掌握ChatGPT基本用法、用ChatGPT統計求和、用ChatGPT編寫函數公式、將ChatGPT接入到Excel中、用ChatGPT創建Excel宏和用ChatGPT協助辦公等內容。 本書結構清晰，案例
本書使用PyTorch 2.0作為學習大模型的基本框架, 以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術, 為讀者揭示大模型開發技術。本書共18章, 內容包括人工智能與大模型、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch 2.0、深度學習基礎算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼
本書是一部揭示ChatGPT與AIGC的背后真相及未來發展趨勢的重要著作。首先，本書全景式展現了ChatGPT背后的創造者群像，揭示了創新、創造和創業的成功之路。其次，本書系統回顧了AIGC發展過程中的重要里程碑，從早期的神經網絡到深度學習技術，再到大語言模型的突破，全面展示了這一領域的進展和創新。再次，本書聚焦剖析了ChatGPT的技術淵源、技術架構、進化之路、商業模式及未來發展趨勢。從次，本書將關于ChatGPT的討論擴大到AIGC領域，深刻分析了AIGC的生產力革命內涵。然后，本書深
在很長一段時間里，人類是地球上唯一會使用符號的生物。現在，計算機越來越智能，人類有了使用符號的伙伴。而要了解人工智能，就必須了解人工智能奠基人和科學家。本書作者帕梅拉·麥考黛克回憶了自己從20世紀60年代初識人工智能到21世紀深切體驗人工智能對我們生活產生的影響，記述了這一過程中對人工智能形成和發展做出舉足輕重的貢獻的人物，探討了人文與科學這兩種文化之間的碰撞和結合。
《Copilot和ChatGPT編程體驗：挑戰24個正則表達式難題》呈現了兩方競爭的格局。一方是專業程序員David Q. Mertz，是網絡上****的正則表達式教程的作者。另一方則是強大的AI編程工具OpenAI ChatGPT和GitHub Copilot。比賽規則如下：David編寫了24個正則表達式難題，并展示如何解決每個難題。David解題后，會讓AI工具重解一遍。AI工具給出的結果令David大為驚嘆。哪方的結果更正確？哪方編寫的代碼更簡潔優雅？哪方更機智地利用了鮮為人知的
本書介紹人工智能的基礎理論、技術及應用。全書共9章,主要內容包括人工智能概述、知識表示與知識圖譜、搜索策略、機器學習、人工神經網絡、典型卷積神經網絡、智能圖像處理、機器學習開發框架、機器學習項目剖析。本書強調理論聯系實際，既深入淺出地介紹了人工智能領域的基礎知識和實用技術，又詳細介紹了兩個機器學習開發框架： PyTorch和百度公司研發的PaddlePaddle（飛槳），并帶領讀者逐步剖析在飛槳平臺上實現的項目案例。案例的代碼清晰，易于理解，讀者可快速提高采用機器學習方法解決實際問題的實踐
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