智能学习的未来

在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次

ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。

本书以工作场景和具体任务来驱动，包括53个场景展示、85项任务模拟、237次提问示范，让完全不懂技术的小白，也能成为ChatGPT工具使用方面的行家。本书通过详细讲解具体任务的提问与追问方法，让ChatGPT成为每个人的工作好帮手，帮助人们提升工作效能，打造超能个体与超能团队。

《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景

2023年以来，OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品，以强大的能力俘获了大量用户，颠覆了用户对于AI的认知。本书以ChatGPT为中心，对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章，前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读，帮助用户全面了解ChatGPT，对其形成完整的认知。第6

全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度

本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例，读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外，本书通过提供代码实战，引导读者亲自动手构建知识图谱，并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念，并通过代码实战构建知识图谱。同时，本书也提供了关于大语言模型与知识图谱

量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Py