智能机器人养成记：开发人类友好型机器人

本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型StableDiffusion，以及LangChain与AIAgent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临

在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次

本书以工作场景和具体任务来驱动，包括53个场景展示、85项任务模拟、237次提问示范，让完全不懂技术的小白，也能成为ChatGPT工具使用方面的行家。本书通过详细讲解具体任务的提问与追问方法，让ChatGPT成为每个人的工作好帮手，帮助人们提升工作效能，打造超能个体与超能团队。

本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最

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。

《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，

这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能，从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实

人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2

在人工智能的研究中，既包括对于人类理性思维的模拟，还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域，但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本，该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息，因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20余年的研究历史，凝聚成了多项研究任务和