自2023年以來，AI聊天機器人ChatGPT火爆互聯網，其顛覆性的使用體驗重塑了人們對于AI的認知。而ChatGPT背后的技術—AIGC也引起了互聯網圈的關注，打開了人們對AI應用的想象空間。本書從ChatGPT入手，以AIGC為中心，對AIGC的理論知識、應用場景、未來發展等內容進行了全面的梳理。 首先，本書對AIGC的概念、技術構成、產業生態、市場現狀等進行了講解，以便讀者對AIGC形成一個清晰、完整的認知。其次，本書講解了AIGC在傳媒、電商、影視、娛樂、教育、工業等領域的應用，展現了A
本書使用淺顯生動的語言，通過貼近生活和時代的案例，詳細講解了人工智能的相關概念、技術、應用，主要內容包括：人工智能的概念、人工智能的技術框架、人工智能技術基礎（機器學習、神經網絡、深度學習等）、人工智能關鍵技術（大數據、云計算、人工智能芯片等），并從教育、農業、工業、金融、醫療、生活、文娛、軍事等方向闡述了人工智能在各行各業中的具體應用，最后對人工智能的未來發展進行了分析。 本書內容全面、語言生動、通俗易懂，可作為人工智能初學者的啟蒙讀本，也可以作為人工智能技術普及讀物。
本書從ChatGPT等自然語言大模型基礎知識講起，重點介紹了ChatGPT等語言大模型在生活中的實際應用，讓每一個人都能了解未來的生活和工作。 本書分為16章，涵蓋的主要內容有人工智能、OpenAI、ChatGPT的介紹、ChatGPT的使用技巧，向大家展現ChatGPT在教育與學術、商業管理、新媒體、辦公、求職、法律、電商等不同領域的應用，以及ChatGPT當下的問題、大模型的未來。 本書通俗易懂，用最簡單的語言解釋人工智能的入門知識，案例豐富，實用性強，適合每一個想要了ChatGPT等自然語
本書以通俗的語言和生動的案例，將ChatGPT、AIGC和元宇宙等熱點一網打盡，全面展示“臺前”“幕后”的來龍去脈，是一本深入淺出的通識書。本書將為你撥開迷霧，搞懂底層邏輯，把握風靡全球的未來科技和AI新時代的成長機會。
本書系統地闡述了機器學習控制及其策略，全面介紹了當前有關機器學習控制在線性系統、非線性系統和湍流控制中的實驗案例，展望了機器學習控制技術的未來發展和潛在應用。內容包括：反饋控制及其在實際復雜問題中面臨的挑戰；機器學習控制、實現方法及案例；線性控制理論中的幾種經典方法；機器學習控制與經典控制方法的比較；非線性系統的機器學習控制；基于機器學習的流體控制實驗；機器學習控制的戰術與策略；未來機器學習控制的應用及其方法學的發展方向。
本書先介紹深度強化學習的基礎知識及相關算法，然后給出多個實戰項目，以期讓讀者可以根據環境的直接反饋對智能體加以調整和改進，提升運用深度強化學習技術解決實際問題的能力。本書涵蓋深度Q網絡、策略梯度法、演員-評論家算法、進化算法、Dist-DQN、多智能體強化學習、可解釋性強化學習等內容。本書給出的實戰項目緊跟深度強化學習技術的發展趨勢，且所有項目示例以Jupter Notebook樣式給出，便于讀者修改代碼、觀察結果并及時獲取經驗，能夠帶給讀者交互式的學習體驗。
隨著人工智能技術的廣泛應用，網絡智能化近年來受到廣泛的關注，已經成為下一代移動通信與未來網絡的重要技術。阿爾法圍棋（AlphaGo）之后，深度強化學習不斷推陳出新，為網絡中的決策問題提供了有效的潛在解決方案。本書系統介紹了網絡智能化中深度強化學習的基本理論、算法及應用場景。全書共8章，針對互聯網、移動通信網、邊緣網絡、數據中心等典型網絡，闡述了網絡管理、網絡控制、任務調度等決策需求，深入論述了深度強化學習的模型構建與應用技術。第1章介紹了網絡智能的需求與挑戰；第2章介紹了先進的深度強化學習模型與
本書主要介紹經典的機器學習算法的原理和改進，以及Python的實例實現。本書的內容可以分成三部分： 第一部分是機器學習概念篇（第1章），充分介紹機器學習的相關概念，并且對機器學習的各種算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有整體的了解，從而在后續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法； 第二部分是Python機器學習基礎篇（第2章和第3章），簡單介紹Python的基本使用方法、機器學習庫scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym； 第三部分是機器學習算法與Python實踐
本書主要講解人工智能的技術發展和行業現狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業工作的知識和方法。 本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數據的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業者所需要的專業技術，并提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能的行業概況，并將人工智能行業的崗位分為算法崗、工程崗、數據崗和產品崗，詳細介紹各崗位的工作內容、能力要求、發展方向等。隨后，本書講解在人工智能行業求職的方法，包括求職前的準備工作和
本書著眼于人工智能自身的安全問題，旨在將當前人工智能安全的基礎問題、關鍵問題、核心算法進行歸納總結。本書的定位是學習人工智能安全的入門書籍，因此先詳細介紹了人工智能安全相關的基礎知識，包括相關的基礎算法和安全模型，使得讀者明確人工智能面臨的威脅，對人工智能安全有一個大體的概念和初步認識。然后將人工智能系統的主要安全威脅分為模型安全性威脅和模型與數據隱私威脅兩大類。模型安全性威脅主要包括投毒攻擊、后門攻擊、對抗攻擊、深度偽造。模型與數據隱私威脅主要包括竊取模型的權重、結構、決策邊界等模型本身信息和
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