本書由交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域的思想領(lǐng)袖Jon Kolko所著，是交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域的里程碑之作。本書完美地將當(dāng)代設(shè)計(jì)理論和研究成果融入交互設(shè)計(jì)實(shí)踐中，將對(duì)交互設(shè)計(jì)的闡釋和分析推向了新的高度。本書重點(diǎn)闡釋了對(duì)交互設(shè)計(jì)領(lǐng)域的理解和洞察，以及人與科技之間的聯(lián)系。作者通過引人入勝的內(nèi)容實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)計(jì)師的教化，幫助設(shè)計(jì)師教化商業(yè)人士，同時(shí)確立交互設(shè)計(jì)在商業(yè)領(lǐng)域中的地位。本書不但探討了經(jīng)濟(jì)局面的變化、互聯(lián)性的增強(qiáng)和全球化的科技普及如何影響針對(duì)人類行為的設(shè)計(jì)活動(dòng)和設(shè)計(jì)本身，而且對(duì)交互設(shè)計(jì)的定義進(jìn)行了更好的闡釋，主要涵蓋三個(gè)
《人機(jī)共協(xié)計(jì)算》以人機(jī)共協(xié)計(jì)算這一理念為軸，以此對(duì)人機(jī)交互領(lǐng)域的現(xiàn)象予以歸納，對(duì)其未來發(fā)展提出一些啟發(fā)。《人機(jī)共協(xié)計(jì)算》主要設(shè)置為理論篇和技術(shù)篇，共11章：第1～4章是關(guān)于人機(jī)共協(xié)計(jì)算框架的理論篇：在回顧人機(jī)交互的發(fā)展歷史中，引出人機(jī)共協(xié)計(jì)算理念的由來，對(duì)技術(shù)的目的和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行討論，并對(duì)人機(jī)共協(xié)計(jì)算框架所涉內(nèi)容與范疇進(jìn)行梳理；第5～11章是基于HEC思考的技術(shù)篇：將人工智能、數(shù)字正念、自動(dòng)駕駛、信息交互、設(shè)計(jì)未來、跨文化設(shè)計(jì)六個(gè)方向與人機(jī)共協(xié)計(jì)算思想相結(jié)合，提供一系列相關(guān)案例及視角。
“人工智能超入門叢書”致力于面向人工智能各技術(shù)方向零基礎(chǔ)的讀者，內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)素養(yǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、視覺感知、情感分析、搜索算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、專家系統(tǒng)等方向。本叢書體系完整、內(nèi)容簡潔、語言通俗，綜合介紹了人工智能相關(guān)知識(shí)，并輔以程序代碼解決問題，使得零基礎(chǔ)的讀者能夠快速入門。《強(qiáng)化學(xué)習(xí)：人工智能如何知錯(cuò)能改》是“人工智能超入門叢書”中的分冊(cè)，以科普的形式講解了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心知識(shí)，內(nèi)容生動(dòng)有趣，帶領(lǐng)讀者走進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的世界。本書包含強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向的基礎(chǔ)知識(shí)，如動(dòng)態(tài)規(guī)劃、時(shí)序差分等，讓讀者在開始
近些年來，在深度學(xué)習(xí)的推動(dòng)下，人工智能步入新的發(fā)展階段。然而，隨著深度學(xué)習(xí)模型性能的提升，其計(jì)算復(fù)雜度也在不斷增加，深度學(xué)習(xí)模型的運(yùn)行效率面臨巨大挑戰(zhàn)。在這種情況下，深度學(xué)習(xí)高效計(jì)算成為在更大范圍內(nèi)應(yīng)用人工智能的重要環(huán)節(jié)。本書圍繞深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算，重點(diǎn)從深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、算法軟件加速、硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)等方面展開介紹深度學(xué)習(xí)高效計(jì)算，主要包括低秩分解、剪枝、量化、知識(shí)蒸餾、精簡網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與搜索、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效訓(xùn)練、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效計(jì)算、大模型高效計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)等內(nèi)容。
《AI訓(xùn)練師手冊(cè)：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》內(nèi)容系統(tǒng)、全面，實(shí)例豐富，共有10章，包括51個(gè)實(shí)操案例解析和80個(gè)行業(yè)案例分析。通過學(xué)習(xí)《AI訓(xùn)練師手冊(cè)：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術(shù)，成為合格的AI訓(xùn)練師。《AI訓(xùn)練師手冊(cè)：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》附贈(zèng)了同步教學(xué)視頻＋PPT 教學(xué)課件＋素材＋效果＋AI提示詞等資源。書中內(nèi)容從技能線和案例線展開介紹，具體內(nèi)容如下。技能線：從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，不僅介紹了AI訓(xùn)練師的
新質(zhì)生產(chǎn)力具有以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化新技術(shù)為支撐，以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵生產(chǎn)要素，以科技創(chuàng)新為核心驅(qū)動(dòng)力等鮮明的時(shí)代特征。人工智能是新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表，是推動(dòng)科技跨越發(fā)展、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)、生產(chǎn)力整體躍升的驅(qū)動(dòng)力量。加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力，要牢牢抓住人工智能這個(gè)“牛鼻子”，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域各環(huán)節(jié)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。但也要看到，技術(shù)不穩(wěn)定性使得人工智能在與社會(huì)深度融合的過程中面臨多維度風(fēng)險(xiǎn)，而培育新質(zhì)生產(chǎn)力也需要防范“忽視、放棄傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)”“一哄而上、泡沫化”等認(rèn)識(shí)誤區(qū)和實(shí)踐偏差。正如習(xí)近平總書記所強(qiáng)調(diào)
本書介紹了非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模理論和技術(shù)，研究了如何為復(fù)雜系統(tǒng)建立自適應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并提出了一種新的方法。
本書將介紹如何將早期AI的實(shí)用性與深度學(xué)習(xí)能力和工業(yè)控制技術(shù)結(jié)合起來，在現(xiàn)實(shí)世界中做出穩(wěn)健的決策。作者使用具體的例子、最基本的理論和經(jīng)過驗(yàn)證的架構(gòu)框架，展示了如何教授自主AI明確的技能和策略。讀者將了解何時(shí)以及如何使用和組合各種AI架構(gòu)設(shè)計(jì)模式，以及如何設(shè)計(jì)高級(jí)AI，而無須操作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
本書主要介紹了大模型的發(fā)展與演變、相關(guān)技術(shù)、應(yīng)用場景、未來發(fā)展趨勢(shì)和前景。本書首先回顧了大模型技術(shù)的起源和發(fā)展歷程，然后介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理、Transformer、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)、模型推理和PyTorch框架等技術(shù)；此外，還通過具體的案例和實(shí)踐展示了如何應(yīng)用大模型技術(shù)來解決實(shí)際問題，旨在幫助讀者了解大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，并推動(dòng)其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。
本書是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典教材，完整、詳細(xì)地討論了各個(gè)主題，并且包含了相關(guān)的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)。全書共16章，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、Rosenblatt感知器、回歸建模、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、正則化理論、主成分分析、自組織映射、信息論學(xué)習(xí)模型、源于統(tǒng)計(jì)力學(xué)的隨機(jī)方法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、神經(jīng)動(dòng)力學(xué)、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的貝葉斯濾波、動(dòng)態(tài)驅(qū)動(dòng)遞歸網(wǎng)絡(luò)。本書適合高等院校計(jì)算機(jī)、電子信息、軟件工程、智能工程等專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生學(xué)習(xí)使用，也可供相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員參
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