《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理，还提供大量注释

本书从数据分析与机器学习算法入手，系统地介绍了机器学习各类算法的原理方法和实际应用。本书的主要内容包括：KNN算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、线性回归、K-means算法、人工神经网络、卷积网络深度学习以及基于Python数据分析进行职业规划。本书作为大数据技术与人工智能领域的入门教材，在内容上涵盖了机器学习经典算法的基础知识和应用实例，采用Python作为编程语言，强调基本算法的应用理解，内容由浅入深。各部分内容均配有相应的任务，注重实践应用，便于读者学习和掌握。本书可作为各类职业院校大

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论MindSpore的优势点，从而将MindSpore并列为与TensorFlow，PyTorch的三大

本书使用浅显生动的语言，通过贴近生活和时代的案例，详细讲解了人工智能的相关概念、技术、应用，主要内容包括：人工智能的概念、人工智能的技术框架、人工智能技术基础（机器学习、神经网络、深度学习等）、人工智能关键技术（大数据、云计算、人工智能芯片等），并从教育、农业、工业、金融、医疗、生活、文娱、军事等方向阐述了人工智能在各行各业中的具体应用，最后对人工智能的未来发展进行了分析。 本书内容全面、语言生动、通俗易懂，可作为人工智能初学者的启蒙读本，也可以作为人工智能技术普及读物。

自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术—AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手，以AIGC为中心，对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先，本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解，以便读者对AIGC形成一个清晰、完整的认知。其次，本书讲解了AIGC在传媒、电商、影视、娱乐、教育、工业等领域的应用，展现了AI

本书系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深入了解深度学习。全书共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用，主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习进阶算法与应用，主要包括经典的深度卷积神经网络，ResNet、DenseNet和MobileNet，目标检测的基本概念和常见算法，循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用，

本书以通俗的语言和生动的案例，将ChatGPT、AIGC和元宇宙等热点一网打尽，全面展示“台前”“幕后”的来龙去脉，是一本深入浅出的通识书。本书将为你拨开迷雾，搞懂底层逻辑，把握风靡全球的未来科技和AI新时代的成长机会。

本书从数据集、数据清理开始谈起，在介绍机器学习的建模方式后，第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型，也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时，可以考虑参考第5章中的L1/L2正则化、丢弃正则化、早停等方式。第6章讲解模型评估问题，在太平洋飓风数据集上指出准确率的局限性，从而引出混淆矩阵、ROC曲线、AUC评分等概念。接下来的3章介绍卷积神经

本书以通俗易懂的语言对ChatGPT进行全面讲解。本书分为10章。第1章对ChatGPT及ChatGPT的创造者OpenAI进行初步讲解。第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在实际应用场景中解决问题。第3章讲解如何用Prompt（提示语）让ChatGPT输出更有价值的内容，并讲解设计Prompt的原则，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。第4章讲解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解决方案。第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构，涉及知识问答机器人

本书着眼于人工智能自身的安全问题，旨在将当前人工智能安全的基础问题、关键问题、核心算法进行归纳总结。本书的定位是学习人工智能安全的入门书籍，因此先详细介绍了人工智能安全相关的基础知识，包括相关的基础算法和安全模型，使得读者明确人工智能面临的威胁，对人工智能安全有一个大体的概念和初步认识。然后将人工智能系统的主要安全威胁分为模型安全性威胁和模型与数据隐私威胁两大类。模型安全性威胁主要包括投毒攻击、后门攻击、对抗攻击、深度伪造。模型与数据隐私威胁主要包括窃取模型的权重、结构、决策边界等模型本身信息和