本书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

本书适合机器学习初学者以及相关从业者和研究人员阅读。

本书介绍了人工智能(AI)的核心技术、应用实践及伦理治理，旨在使读者初步认识人工智能。书中阐述了AI的起源、发展历程及关键技术，展示了AI在各个领域的应用与技术突破。通过分析机器学习、深度学习和预训练模型，帮助读者理解AI如何从基础算法发展到复杂的智能系统。同时，本书还介绍了多模态AI、生成式AI和智能机器人，展示了AI模型的不断进步以及AI模型如何深刻改变人们的生活。通过对AI在科学研究和交叉学科应用方面的讨论，揭示了AI赋能各行各业的巨大潜力。最后，本书探讨了人工智能的伦理与治理问题，强调技

智能，源于感知、认知与行动的交融。具身智能，正是基于这一理念，让机器摆脱抽象算法的桎梏，去触碰真实的世界。在本书中，你将看到机器如何通过视觉、听觉、触觉去解读环境，如何从模仿到创新，逐渐成长。从机器人学到脑科学，从意识探索到人机融合，作者以通俗生动的笔触，带你领略这一前沿跨学科领域的魅力。无论你是AI 研究者、机器人技术从业者，还是对科技创新充满好奇的读者，本书都能为你呈现一幅充满想象力的未来图景。跟随作者的思考，拥抱具身智能，让我们共同探寻人机共生的无限可能。

本书通过108个精心挑选的招数，为读者打开了一扇玩赚AI副业的大门，书中不仅教授技术，更重要的是还提供一系列创新策略和实操技巧，帮助大家打开眼界。为了增强学习体验，本书还附赠了109集同步教学视频，使用手机扫码即可随时随地观看。
本书旨在引导读者利用AI技术开展副业，创造额外的收入。本书具体内容包括：开启AI副业财富之门的8种方法、精通新媒体AI内容创作的9个要点、掌握AI副业盈利思维的10个思路，以及用AI文案、AI绘画、AI视频、AI音乐、AI直播、AI设计、AI办公、AI电商、AI运

本书围绕大模型的生产实施流程，系统介绍大模型的应用实践方法。第一部分系统地介绍了机器学习的场景分类、深度学习的崛起以及基础模型。第二部分聚焦于应用挑战，详细讲解问题定义、流程、技术，包括嵌入和标记化、向量数据库、微调、部署与推理等。另外，展示了LLM相关的编排与集成策略，以及两个实际索引技术的案例。本书不仅介绍了应用案例，还对前沿技术和未来发展进行了展望，包括可解释性、GANs、强化学习和模型自动化。团队协作、项目管理和持续集成等实践内容也得到充分涵盖。最后，通过一个实践案例章节，读者学习

本书共分为十三个章节，覆盖了人工智能领域的各个方面基础理论知识，包括微积分、迭代优化、概率统计、信息熵、向量和矩阵、线性方程组、大规模矩阵分解、非线性映射，以及随机采样方法。每个章节都以实际案例，引出相关数学理论的实际应用价值。在重要的理论推导中，大量融入了作者的个人见解。每章都有2-3个实验，均配有完整的python程序代码和运行结果。章节末尾也配有参考文献和习题。本书的撰写风格生动有趣，深入浅出，不抽象，不拘泥于传统数学类教材的形式——公式+例题+课后习题。第1章以圆面积计算为例，

" 本书系统阐述了人工智能生成内容(AIGC)在创意设计领域的理论基础与实践应用。全书分为9章，从AIGC的基本理论入手，深入探讨了文本创作、视觉设计、图像处理、音视频创作等领域的AI应用技术。本书通过对主流工具的深入解析，以及设计思维与AI融合创新的探讨，全面展现了AIGC重塑设计行业的新范式。 本书理论与实践并重，书中选取了众多企业的AIGC应用实践，展现了设计行业在智能化转型中的创新成果。同时注重培养跨界思维和伦理意识，引导读者思考AI时代设计师的角色定位。希望通过系统化的内

全书分为引言、理论基础、媒体信息处理技术、多媒体融合和应用四大部分，主要内容包括多媒体信息处理概述、多媒体信息处理的基础理论、多媒体文本信息处理 、多媒体语音信息处理和语音识别、多媒体图像信息处理、动画信息处理、图形信息处理、视频信息处理、跨媒体/融媒体信息处理、 多媒体信息融合系统、多媒体信息处理应用、多媒体信息处理的未来。

本书涵盖了多媒体六大模态的概念、算法、系统及应用，适合数字媒体技术、计算机科学与技术、信息工程等专业学生学习，既可作为多媒体信息处理、多媒体技术、多媒体计

本书对机器学习中的投影学习算法进行系统的理论分析与应用探讨，内容包括描述型投影学习和鉴别型投影学习之正投影和斜投影学习准则、一般形式、增量学习和稀疏化算法，以及这些算法在信号分析处理、模式识别等领域中的典型应用等。

本书共8章，第1章概述AI（Artificial Intelligence，人工智能）系统，介绍机器学习的模型和分类，以及AI系统对测试工程师“提出”的新问题等；第2章介绍数据的处理过程，以及数据的分组方法，详细介绍依托测试数据的测试评价方法；第3章讲解模型中超参数相关的概念，以及关于模型性能的评估指标，并介绍了较为主流的模型的基准测试；第4章重点介绍AI系统的测试用例设计方法，以及传统软件测试方法在AI系统测试中的应用，同时也介绍ChatGPT类应用中SSE（Server-Sent Event