簡單來說，“機器問題”是這樣一個問題：機器能夠被納入道德共同體嗎？ 本書詳細考察了各種解答機器問題的可能方案，但到最后也沒有告訴我們機器到底“能”還是“不能”被納入道德共同體。這種選擇是出于對康德意義上“批判哲學”的贊同，更是基于機器問題自身的內在要求，即道德共同體恰恰是通過對機器的排斥才得以建立。 或許可以說，《

本書為“智能算法通識”課程的配套實驗用書�！爸悄芩惴ㄍㄗR”課程主要面向理工類非計算機專業(yè)，和傳統(tǒng)程序設計課程相比，主要注重提高算法和問題求解能力，課程從培養(yǎng)學生的算法技能出發(fā)，讓學生通過對若干適用于大多數專業(yè)的通用算法的編程實際練習，在實驗中鍛煉尋找算法庫、使用算法庫解決自己專業(yè)應用問題的能力。本書涵蓋了“智能算法通識

《洞察AIGC：智能創(chuàng)作的應用、機遇與挑戰(zhàn)》內容分為3篇：第1篇“AIGC的蛻變”講述AIGC的發(fā)展歷史及其背后的智能；第2篇“AIGC的應用”講述AIGC在文學創(chuàng)作、日常辦公、知識管理、科研出版、工業(yè)制造、健康醫(yī)療、金融服務、品牌營銷領域的應用現狀及常用工具；第3篇“AIGC的機遇與挑戰(zhàn)”講述AIGC的資本與技術前景

本書講述了ChatGPT的發(fā)展歷史和當下應用的情況，探討其技術內核以及廠闊的發(fā)展前景。本書共分10章：第1章-第5章，從一般概念及各種應用的角度，闡述ChatGPT的相關知識，討論其起源和演變，在人工智能領域的崛起，與其他自然語言處理技術相比的優(yōu)勢；第6章-第8章，講述實際操作和應用領域，探討該技術的部署細節(jié)及在各行業(yè)

AIGC的應用領域日益廣泛，而在圖像生成領域，擴散模型則是AIGC技術的一個重要應用。本書以擴散模型理論知識為切入點，由淺入深地介紹了擴散模型的相關知識，并以大量生動有趣的實戰(zhàn)案例幫助讀者理解擴散模型的相關細節(jié)。全書共8章，詳細介紹了擴散模型的原理，以及擴散模型退化、采樣、DDIM反轉等重要概念與方法，此外還介紹了St

本書系統(tǒng)介紹了機器學習的基本內容及其代碼實現，是一本著眼于機器學教學實踐的圖書。本書含4個部分：第一部分為機器學基礎，介紹了機器學的概念、數學基礎、思想方法和簡單的機器學算法；第二部分為參數化模型，講解線性模型、經網絡等算法；第三部分為非參數化模型，主要討論支持向量機和決策樹模型及其變種；第四部分為無監(jiān)督模型，涉及聚類

本書為該系列第一卷，梳理了自1979年至1993年中國人工智能領域初期十多年的發(fā)展歷程，用輕松而真誠的筆觸，講述了為中國人工智能發(fā)展尋路的奠基者，并介紹了重要歷史事件的來龍去脈，帶領讀者深入了解中國人工智能發(fā)展早期鮮為人知的歷史。本書供人工智能領域的研究者、從業(yè)者，尤其是相關院系學生以及對人工智能感興趣的大眾讀者閱讀，

本書帶領讀者初步學習和實踐機器學習、深度學習的算法、流程和核心技術，并介紹了系統(tǒng)開發(fā)及開發(fā)環(huán)境，通過圖解的方式將難懂的專業(yè)術語和算法表現出來，還介紹了一些比較常用的網站網絡服務，讓讀者能夠學以致用。

一本書全面了解生成式AI的發(fā)展與創(chuàng)作能力，并為我所用。 20世紀60年代，AI的概念就被提出，其商業(yè)應用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風靡，AI從實驗室走進個人電腦，也將就此改變商業(yè)與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技

本書是一本關于數據分析與ChatGPT應用的實用指南，旨在幫助讀者了解數據分析的基礎知識及利用ChatGPT進行高效的數據處理和分析。隨著大數據時代的到來，數據分析已經成為現代企業(yè)和行業(yè)發(fā)展的關鍵驅動力，本書正是為了滿足這一市場需求而誕生。 本書共分為8章，涵蓋了從數據分析基礎知識、常見的統(tǒng)計學方法到使用ChatGPT