9大专题内容深度讲解、140 多个实用干货技巧，从脚本、绘画、摄影到电商全实战！90多分钟教学视频讲解、5200 热门关键词赠送，人工智能AI 绘画秘技一本就通！全书分为9章，通过理论 实例的形式分别介绍了AI绘画的基本知识、平台工具、文案代码、ChatGPT、文心一格、Midjourney 等基本内容，以及AI 绘画、AI 摄影、电商广告等案例实战。本书选用了大量案例，叙述清晰、内容实用，重点章节配有视频教程，读者可以用手机扫描二维码查看。读者朋友无须生搬硬套书中的教程技巧，应在实际操作中加深理解和掌握各个知识点，做到学以致用、举一反三。本书图片精美丰富，讲解深入浅出，实战性强，适合以下人员阅读：一是绘画爱好者；二是人工智能领域的相关从业人员；三是插画师、设计师、摄影师、漫画家、电商商家、短视频编导、其他艺术工作者等；四是美术、设计、计算机科学与技术等专业的学生。

本书聚焦机器人SLAM 导航技术，包含理论篇与实践篇。理论篇主要介绍机器人的相关基础知识，包括移动机器人概述、机器人编程基础、SLAM 技术入门、自主导航技术基础等。实践篇围绕模块化机器人构型、模块化机器人感知与运动控制、激光SLAM 自主导航，以及视觉V-SLAM 导航技术实现涉及的硬件系统、控制系统、算法等，以实践、实战为主线，由浅入深，规划了难度适宜的多种机器人自主导航实践案例。 本书可作为高等院校机械设计、自动控制、移动机器人、无人驾驶等相关专业的教学参考书，也可供从事机器人底盘开发、智能汽车研发等工作的技术人员参考使用。

本书紧紧围绕“以市场需求为导向，以职业能力为核心”的理念编写，融入符合新时代特色社会主义的新政策、新需求、新信息、新方法，以课程思政和实践教学主线贯穿全书，突出职业特点，落地岗位工作流程。本书采用以项目驱动为主体的编写模式，通过项目驱动，实现知识传授与技能培养并重，体现了“做中学”“学中做”的理念；通过分析对应知识、技能与素质要求，确立每个模块的知识与技能组成，并对内容进行甄选与整合。每个模块都设有学习目标、学习路径、任务描述、任务实施、任务总结、英语角和任务习题。本书结构清晰、内容详细，任务实施是其精髓部分，它有效地考察了学习者对知识和技能的掌握程度，拓展了学习者的应用能力。

卢薪宇，上海外国语大学新闻传播学院广告系讲师，主要研究领域包括大数据与计算广告学、互动营销传播、广告心理学、社会化媒体与传播效果。本书为作者的博士论文，系统地介绍了人工智能技术的基本原理及其在广告领域的应用，并全面反映了 外人工智能广告研究领域的 进展和发展方向。本书先深入浅出地介绍了人工智能的基本原理和应用，包括超个性化（hyper-personalization）、预测分析和决策（predictiveanalyticsanddecisions）、识别（recognition）等内容，使读者对人工智能在广告领域的基本应用有一个较为清晰的认识；又系统梳理和介绍了人工智能广告研究的热点和前沿领域，包括实时投放超个性化广告、创意制作过程、消费者决策过程等内容。本书强调可读性和实用性，可作为高等院校新闻传播学院广告系、传播系等相关专业的本科生和研究生学习人工智能广告的教材，也可供从事人工智能广告教学和科研的人员参考。

本书将带你进入一个令人惊叹的人工智能时代，通俗易懂地讲述了人工智能和语言模型的发展，为你展示了ChatGPT在相关领域的应用和影响，让你深切感受到ChatGPT给人们的日常生活带来的巨大变化无论你是人工智能爱好者、专业人士还是对未来科技发展充满兴趣的读者，本书都将带领你进入一个全新的认知世界，为你打开一扇通往未来的大门。

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在这个快速变革的时代，人机共生已经成为不可避免的趋势，无论我们是否承认，人类与人工智能之间的边界越来越模糊。面对这种趋势，我们不能袖手旁观，更不能盲目抗拒，而应该主动利用人工智能的发展优势，实现人机共生的良性互动。本书旨在为您揭示ChatGPT狂飙背后的人机共生之路，让您了解这个时代的变革如何影响我们的财富、工作和思维，领略人工智能的魅力，一同探寻人类与智能机器共同塑造美好未来的奥秘。相信在这个过程中，每个人都能获得独有的启示，迈向一个充满机遇与挑战的新时代。

全书分为三个主要部分， 部分在比较狭义的角度考察人工智能尤其是机器学习在科学发现中的作用，给出机器学习能够达到的科学发现的层级，并提出一个在当前的技术条件下可能的发现新概念和新思想的路径。第二部分是在 加广义上从科学哲学的角度去看机器学习与科学活动，基于对科学发现逻辑的分析和科学理论结构的分析，尝试从一种基于数学认知的科学实践哲学的角度回答自动科学发现是否可能。第三部分是案例研究，主要用机器学习模型和科学 两个经典的科学革命的案例——与相对论相关的以太漂移问题以及与量子力学相关的黑体辐射问题——的历史数据，来模拟机器学习是否能够在真实的科学发现场景给人类带来新的概念和思想，并给 部分的结论作为支撑。

《Python统计机器学习》以 Python为工具，详细介绍了机器学习中统计分析技术和数据分析基础知识。全书共分三部分，第一部分介绍了Python中的基本运算方法和概率的相关基础概念。第二部分介绍了统计分析的基础知识，内容涵盖机器学习的问题设置、定量评价各种数据分析结果的框架，并简明描述数据的主成分分析方法、统计建模的思路及假设检验的标准等统计学知识。第三部分介绍了在机器学习中的各种方法，包括回归分析、聚类分析支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型及密度比估计等方法，最后还特别介绍了深度学习的贝叶斯优化方法。《Python统计机器学习》内容丰富，图文并茂，特别适合想学习数据分析、统计分析、机器学习、深度学习的人员参考学习。