本书是一本关于数据分析与ChatGPT应用的实用指南，旨在帮助读者了解数据分析的基础知识及利用ChatGPT进行高效的数据处理和分析。随着大数据时代的到来，数据分析已经成为现代企业和行业发展的关键驱动力，本书正是为了满足这一市场需求而诞生。 本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。各章节详细介绍了运用ChatGPT在数据分析过程中解决

简单来说，“机器问题”是这样一个问题：机器能够被纳入道德共同体吗？ 本书详细考察了各种解答机器问题的可能方案，但到最后也没有告诉我们机器到底“能”还是“不能”被纳入道德共同体。这种选择是出于对康德意义上“批判哲学”的赞同，更是基于机器问题自身的内在要求，即道德共同体恰恰是通过对机器的排斥才得以建立。 或许可以说，《机器问题》是一部以机器为视角的伦理学著作。正是由于机器自始至终都是伦理学的他者，机器因而也就能够持续地为我们提供一个“不合时宜的视角”。从这个视角出发，我们能够对伦理学本身的根基和

通过技术创新为教育的未来发展注入强大势能，以智能技术解决教育难点问题、增强国家竞争力已成为国际共识。近年来，我国政府出台了系列文件，包括对教育信息化、教育新基建的部署等，旨在推动智能技术与教育的融合走向深入，以进一步推进教育创新和高质量发展，提升智慧教育的整体发展水平。
本书探索了人工智能与未来教育的关系，探讨了人工智能在教育变革中的作用，分析了人工智能教育应用的特征和规律，审视了人工智能融入教育的潜在风险及应对策略，为智能时代教育的健康有序发展提供指导。本书直接面对教育领域目前尚未完全展

本书涵盖了动态系统分析与现代控制理论的核心基础内容。其中，现代控制理论以状态空间表达式为研究对象，以微分方程和线性代数为研究工具，从时域角度完成对控制系统的分析和综合设计。《BR》本书介绍了研究现代控制系统的主要方法，包括可控性、可观测性、规范分解、实现问题、状态反馈、输出反馈、极点配置、系统解耦等。《BR》

一本书全面了解生成式AI的发展与创作能力，并为我所用。

20世纪60年代，AI的概念就被提出，其商业应用的时间十分漫长，但始终没有普通人使用的低门槛AI工具，随着AIGC（AI Generated Content）的风靡，AI从实验室走进个人电脑，也将就此改变商业与人们生活。生成式AI（Generative AI）作为底层技术，带来的潜在回报十分可观。
AI的发展势不可当，已经由擅长分析的传统AI过渡到擅长创作的生成式AI，并加速向这个时代的每一个人走来。生成式AI

本书带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。

本书全面介绍了扩散模型这种新兴的深度生成模型在各个领域的应用，其内容包括AIGC与相关技术、扩散模型基础、扩散模型的高效采样、扩散模型的似然最大化、将扩散模型应用于具有特殊结构的数据、扩散模型与其他生成模型的关联、扩散模型的应用、扩散模型的未来等。本书旨在提供一个情景，帮助读者深入了解扩散模型，确定扩散模型的关键研究领域，以及适合未来进一步探索的研究领域。本书适合高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生，以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中****的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。
《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTor

《机器学习平台架构实战》详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库，Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方

本书详细介绍了如何使用ChatGPT来完成代码编写、文档编写、软件设计、源代码逻辑分析等各个环节, 并通过实战案例展示了ChatGPT在实际项目开发中的应用方法。目录如下: 序言: 一场革命第1章 ChatGPT第一次接触第2章 如何使用ChatGPT完成高质量的代码第3章 如何使用ChatGPT编写各种文档第4章 如何使用ChatGPT帮助软件设计第5章 如何使用ChatGPT分析源代码底层逻辑第6章 实战案例1: 基于Web宠商店系统的分析与实现第7章 实战案例2: 基于移动平台备