共融机器人是能够与作业环境、人和其他机器人自然交互、自主适应复杂动态环境并协同作业的机器人。“敏锐体贴型”的自然交互是共融服务机器人的研究热点之一，业内当前迫切需要共融机器人具备理解复杂语义信息的能力。本书立足于深度学习方法的信息与知识抽取领域，从学习文本表示出发，系统地介绍了用于获取现实世界知识信息中命名实体和实体关系的方法，并深入探讨了如何在开放领域实现鲁棒的实体关系分析。 本书是国内共融机器人自然交互领域第一本系统介绍深度学习的命名实体识别和关系抽取的专业书籍，可为读者掌握共融机器人研究领域信息与知识抽取的关键技术和基础知识，追踪该领域的发展前沿提供参考，适合人工智能科学与技术、人工智能等专业的学生及相关研究者阅读。

这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用开发、Web 前端开发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法。让读者深刻地感受到，ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。更为重要的是，本书能帮助架构师、开发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深入地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母开发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易获得较为满意的输出结果。

虽然训练计算机以解释和生成语音和文本这个挑战很大，但是它在减少劳动力和改进人机交互方面所带来的回报也很大！自然语言处理（NLP）领域目前正在快速发展，诞生了大量新的工具和实践。这本独特的书可以给读者带来一系列可以应用于机器翻译、语音助手、文本生成等领域的创新NLP技术。　《赠ChatGPT中文范例的自然语言处理入门书》将展示如何构建实用的、可以改变人类和计算机协同工作方式的NLP应用程序。本书通过对每个核心NLP主题进行清晰、直观的解释和指导，帮助你创建许多有趣的应用程序，包括情感分析器和聊天机器人。在该过程中，你将使用Python和开源库（AllenNLP和Hugging Face Transformers）加快开发过程。● 设计、开发和部署实用的NLP应用程序 ● 构建命名实体标注器 ● 构建机器翻译系统 ● 构建语言生成系统和聊天机器人

人机交互情感测量与预测旨在通过赋予机器（如计算机、机器人等）识别、理解和表达人的情感的能力，使机器具有更高的智能。本书深度融合神经人因学、情感化设计以及人机交互等理论和方法，介绍如何利用问卷调查、眼动追踪、生理测量、脑电测量、行为观察等实验手段以及统计分析、数学建模等方法，测量和预测人机交互中的用户情感。本书的出版对于提高我国智能交互产品的情感化设计水平与量化评测能力，进一步推动人工智能产业的发展有重要意义。本书的主要读者对象为管理学、计算机科学、工业设计、心理学、认知神经科学等相关专业的科研人员、教师、研究生、本科生以及人机交互领域的从业者。

在以ChatGPT为代表的大模型掀起AIGC（人工智能生成内容）应用热潮之后，各行各业都希望深入了解流行的AI工具，将其引入日常工作，以节省工作时间，提高办公效率。本书作者团队较早开始将AI工具应用于实际工作，积累了丰富的使用经验，因此为没有太多技术基础的职场人士创作了这本实操指南。 本书分为三篇，上篇是基础篇，介绍了AIGC的基础知识及其应用潜力；中篇是工具篇，介绍了AI文本应用、AI绘画和AI图像处理的国内外流行工具的基本功能和基础用法；下篇是应用篇，分别介绍了通用办公场景下的AI应用以及不同行业、不同岗位的典型办公场景下的AI应用。书中提供了大量的实用案例，读者可以参考并模仿操作。

《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有“小清爱提问”在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！ 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM算法和提升方法。 本书共 12章，绪论介绍贯穿本书的两大思维模式，以及关于全书的阅读指南；第 1章介绍一些基本术语，并给出监督学习的流程；第 2章介绍关于回归问题的机器学习方法；第 3～9章介绍关于分类问题的机器学习方法；第 10章介绍可应用于具有隐变量模型的参数学习算法——EM算法；第 11章简单介绍集成学习，并重点阐述其中的提升（Boosting）方法。为满足个性化学习需求的不同需求，本书从核心思想、方法流程及实际案例应用等不同角度，详细描述各种方法的原理和实用价值，非常适合数据科学、机器学习专业的本科生和研究生学习，也可供相关从业者参考。

云计算、大数据、人工智能、5G、物联网、增强现实等数智技术，正在赋能传统经济，让社会网络化、信息数字化、交互实时化成为现实，它们不仅改变了人们的生活方式，也在推动着企业进行数智化变革、组织重构及商业创新，以便适应社会的发展和进步。 本书从宏观与微观、理论与实践等不同的角度，结合不同企业的典型案例，告诉读者什么是数智化，企业为什么要进行数智化转型，以及转型的理念和基本路径是什么等，可为众多想了解数智化转型的企业相关人员提供学习的知识和实践操作的经验。

在《强化学习与机器人控制》一书中，专家团队不仅简洁明了地描述了人机交互控制方案，还深入介绍了新颖的无模型强化学习控制器。本书首先简述更先进的人机交互控制方案和强化学习，然后讲解典型的环境模型，最后介绍一些更著名的参数估计识别技术。《强化学习与机器人控制》提供了严谨的数学推理和演示，这有助于读者理解控制方案和算法。书中还描述了人机交互控制和基于强化学习控制的稳定性和收敛性分析。另外，还讨论了一些前沿话题，如逆运动学和速度运动学解决方案、神经控制以及机器人领域未来可能的发展趋势。● 全面介绍基于模型的人机交互控制● 详细研究基于欧拉角的无模型人机交互控制和“人机回圈”机制控制● 实际讨论机器人位置和力控制的强化学习以及机器人力控制的连续时间强化学习● 深入研究使用强化学习来控制最坏情况下不确定性的机器人，并使用多智能体强化学习对冗余机器人进行控制

15章专题内容讲解+49个AI摄影案例解析+60多分钟教学视频+90多个素材效果文件+180多个实用干货内容+390多张精美插图+600个AI摄影关键词赠送+5200多个AI绘画关键词赠送，助你一本书轻松玩转AI摄影！随书还赠送了案例指令、教学视频、PPT教学课件、电子教案等资源。 全书通过理论+实例的形式，介绍了AI摄影的基础知识、绘画操作、摄影指令、光影色彩关键词、构图关键词、艺术风格关键词、人像摄影案例、风光摄影案例、建筑摄影案例、商业摄影案例、动物摄影案例、人文摄影案例，以及Photoshop的修图调色、抠图合成和AI应用等内容。 本书图片精美丰富，讲解深入浅出，实用性强，适合以下人群阅读：一是摄影师和摄影爱好者；二是设计师、插画师、漫画家、电商商家、自媒体人、艺术工作者等人群；三是摄影、设计、美术等专业的学生。