人工智能(AI) - 第3页
人工智能(AI)分类电子书精选合集。本页精选包含 《一本书讲透具身智能：技术、应用、商业与未来》、《清华大学DeepSeek全套资料完整版》、《GPT图解：大模型是怎样构建的》、《机器学习实战（原书第3版） : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》 等精选图书，本站提供海量优质电子书资源免费下载，支持PDF、EPUB、Kindle等多种格式，当前第3页。
计算机 - 人工智能(AI)
一本书讲透具身智能：技术、应用、商业与未来
AI 的下个 10 年，最大的风口是什么？答案就是具身智能！它被誉为 AI 的终极形态，让 AI 不再只是计算机里的虚拟“大脑”，而是长出“身体”，走进现实世界，彻底改变一切。本书不讲晦涩难懂的理论，而是用最直白的方式，带你一口气搞懂具身智能：它到底是怎么工作的，能用在哪些地方，背后的商业机会在哪里，未来的世界会变成什么样……书中还独家揭秘了具身智能的商业化路径，帮你抓住未来 10 年最不容错过的
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2026年发布
暂无
孔祥战 著
计算机 - 人工智能(AI)
清华大学DeepSeek全套资料完整版
清华大学 DeepSeek 全套资料完整版（持续更新）免费下载内容概览清华大学 - 迈向未来的 AI 教学实验（家长、教师必读）DeepSeek 从入门到精通 - 清华版.pdf清华大学第二弹-DeepSeek 如何赋能职场应用：从提示语技巧到多场景应用.pdf清华大学第三弹 - 普通人如何抓住 DeepSeek 红利.pdf清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天
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2025年发布
10 分
清华大学 著
计算机 - 人工智能(AI)
GPT图解：大模型是怎样构建的
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
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2023年发布
10 分
黄佳 著
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习实战（原书第3版） : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
英文版地址：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 3rd Edition (Third)《机器学习实战（原书第 3 版）：基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是全球畅销的机器学习入门经典，由 Aurélien Géron 编写，全面介绍了使用 Python 进行机器学习
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2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron） 著
计算机 - 人工智能(AI)
深度学习入门4：强化学习
适读人群：本书既适合深度学习的初学者，也适合对人工智能感兴趣的教师、学生和相关从业者学习参考。本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的全新技术。全书从适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和 TD 方法。随后，神经网
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2024年发布
10 分
[日] 斋藤康毅 著
计算机 - 人工智能(AI)
AI原生应用开发：提示工程原理与实战
本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本
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2025年发布
9.4 分
魏承东 著
计算机 - 人工智能(AI)
具身智能：人工智能的下一个浪潮
《具身智能：人工智能的下一个浪潮》围绕人工智能如何从“在计算机中思考”进一步走向“在物理世界中感知和行动”展开。具身智能并不简单等同于人形机器人，它更强调智能体通过身体与真实环境持续交互，在感知、认知、决策和行动形成的闭环中获得并使用智能。全书首先回顾人工智能的发展路径，从符号主义、联结主义和行为主义三大学派讲起，讨论机器推理、神经网络以及通过环境交互形成智能的不同思路。随后进入大模型时代，分析生
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2025年发布
7.6 分
刘云浩 著
计算机 - 人工智能(AI)
解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能
《解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能》由数据科学家唐亘编著，电子工业出版社出版。本书以大语言模型为核心，从模型结构和数据基础两个维度进行系统拆解，旨在帮助读者理解大语言模型的基本原理，并进一步理解和搭建类似 ChatGPT 的人工智能系统。作者没有将大语言模型作为一个孤立的黑箱进行介绍，而是从经典机器学习和深度学习模型出发，逐步建立理解现代大模型所需要的知识体系。在模型结构方面，本书首先介绍
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2024年发布
9.6 分
唐亘 著
计算机 - 人工智能(AI)
动手学机器学习
◆本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。◆本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。◎编辑推荐：·名家作品：上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写；·多位业内大咖力荐：周志华|朱军|李文新|黄萱菁|刘铁岩|陈天奇；·理论扎实：基于上交大ACM
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2023年发布
8.8 分
张伟楠 著
计算机 - 人工智能(AI)
本体驱动的AI数据管理
《本体驱动的 AI 数据管理》围绕人工智能时代的数据管理新需求展开，探讨如何利用本体技术增强数据的语义理解、组织能力和智能应用价值。本书聚焦数据与知识融合的发展方向，介绍本体驱动的数据管理理念，帮助读者理解人工智能系统背后的数据基础设施建设方法。全书主要介绍本体的基本概念、知识表示方法、语义数据模型、本体构建流程以及本体驱动的数据管理架构。同时结合人工智能应用场景，分析本体技术在数据集成、知识融合
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2026年发布
暂无
《本体驱动的 AI 数据管理》编写组 著
