本书是关于神经网络与机器学习的经典教材，完整、详细地讨论了各个主题，并且包含了相关的计算机实验。全书共16章，主要内容包括神经网络的定义、Rosenblatt感知器、回归建模、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主成分分析、自组织映射、信息论学习模型、源于统计力学的随机方法、动态规

本书全面地介绍了ChatGPT的知识体系，包括基础知识、核心原理、交互技巧、应用场景等方面的内容。将理论与实践相结合，每章节都配有大量具体的示例，强调应用性。案例丰富多样，覆盖日常生活、工作学习、创业创新等广泛场景，具有很强的指导意义。是目前ChatGPT领域示例最丰富、覆盖面最广的综合类图书。本书共11章。第1章介绍

本书共分为6章，第1章介绍了PyTorch的安装和基本操作；第2、3章介绍了深度学习的基础知识、简单的线性模型以及计算图知识；第4、5章在前文的基础上进一步扩展，介绍了各种神经网络模型；第6章介绍了PyTorch的高级特性。

本书作者借用科幻小说的形式，对人工智能、元宇宙、生物科技、纳米科技、机器人技术等一系列前沿科技做了科普。

本书分4篇共12章。第1篇是新手入门，介绍AIGC“奇点临近”，以及AI和AIGC的价值洞见；第2篇是个人应用，介绍个人能够快速上手的热门应用，如：AI聊天对话、AI绘画、AI音/视频生成等；第3篇是深入原理，从ChatGPT、LangChain、AutoGPT、HuggingGPT等技术底层进行剖析，为后续实践奠定坚

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本书从软件工程的角度出发，将软件工程和人机交互进行有机融合，全面系统地介绍人机交互领域涉及的核心概念和重要思想，着重介绍如何从软件工程的视角理解并进行人机交互系统的需求获取、系统设计、原型设计和评估迭代，以及主流的交互原型开发工具的使用，同时还介绍人机交互的前沿热点技术，如多模态交互、虚拟现实、智能交互等内容。全书共分

大致内容：第一章，从阿尔法零的卓越性能出发，深入解读其背后着实不易的成长历程，揭示其数学模型。第二章，从确定性和随机动态规划问题入手，介绍决策问题的数学模型。第三章，从抽象视角回顾纷繁复杂的强化学习算法，揭示值函数近似与滚动改进的重要作用。第四章，从经典的线性二次型**控制问题入手，分析从阿尔法零的成功中学到的经验。第

全书共分为8章，可分为三个部分。读者只需按照章节顺序学习，即可掌握相关知识。第一部分为深度学习基础篇，包括第1-2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务等；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3-5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer网络；第三部分为自然语言应用

增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法，本书作为该领域的入门级读物，介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的**技术进展的读者；第3部分包含AI的基