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
本书通过基础理论和算法实践相结合，循序渐进地介绍了人工智能领域中的常见算法，并以围棋游戏作为媒介，全面、系统地介绍了人工智能算法的实现方法，并通过Keras和PyTorch框架实践人工智能算法中的深度强化学习内容。全书共10章，分别介绍围棋的基础知识、如何制作围棋软件、传统棋类智能算法、神经网络入门知识、如何实现围棋智能体程序、通用化围棋智能体程序、策略梯度算法、基于价值的深度学习网络(DQN)算法、ActorCritic算法、如何实践AlphaGo和AlphaZero等知识，书中的每个知识点
遥远滨海小镇的某个夏日，美丽的金发少女爱丽丝翩然而至，她不会言语、不会行动，少年悠翔肩负起照料她的职责。在日常琐碎的欢笑、喧闹和争吵中，他们学会爱、包容与宽恕。 伴随爱丽丝成长的脚步，立命馆大学教授谷口忠大从人工智能技术出发，关注伦理、情感、人机互动等丰富多元的话题，展现了人工智能技术之外的广阔图景，同时向读者提供了人工智能和哲学、语用学、发展心理学等学科领域的跨学科视角。
人工智能超入门丛书致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。本书是人工智能超入门丛书的一个分册，以机器学习为主线，介绍如何利用机器学习进行数据分析。全书内容共分7章，主要包括机器学习基本概念、数据分析相关基础知识、机器学习解决四类问题（回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题）的算法、神经网络相关知识
本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以JupterNotebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。本书适合有一定深度学习和机器学习基础并
本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分：第一部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法；第二部分是Python机器学习基础篇（第2章和第3章），简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAIGym；第三部分是机器学习算法与Python实践篇（第4
《Python机器学习项目实战》引领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念!使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。要想掌握机器学习，需要有优质的范例、清晰的讲解和大量的练习。本书完全满足这三点!本书展示了现实、实用的机器学习场景，并全面、清晰地介绍了机器学习的关键概念。在学习本书的过程中，读者将会完成一些引人入胜的项目，比如使用线性回归预测汽车价格，部署客户流失预测服务等。读者将**算法，学习在无服务器系统上部署机器学习应用，以及使用Kubernetes
本书讲解了经典的高级机器学习算法原理与知识，包括常见的监督学习、无监督学习、概率图模型、核方法、深度神经网络，以及强化学习等内容，同时更强调动手实践。所有算法均利用PyTorch计算框架进行实现，并且在各章节配备实战环节，内容涵盖点击率预估、异常检测、概率图模型变分推断、高斯过程超参数优化、深度强化学习智能体训练等内容。本书附赠所有案例的源代码及各类学习资料来源，适合具有一定编程基础的人工智能爱好者学习，也是相关从业者和研究人员的学习指南。
西蒙教授说，科学的目标在于让精妙复杂的东西变得简单易懂，却又不失其惊奇之处！本书作为人工智能领域的一本必读经典，对人工智能领域所涉及的各学科均做出了独到的分析。西蒙教授在思维和大脑的区分上投入颇多。他将大脑看作生理机能的一部分，就如计算机中的硬件，只是大脑中的思维是人的想法的呈现。他强调，人类和计算机中的硬件不同，但这并不会阻碍计算机思维能力的发展，从而阻碍其适应能力。本书堪称人工智能领域的开山之作，具体包括：（1）理解自然界和人工界；（2）经济理性：适应性技巧；（3）思维心理学：自然中的人工智
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