人工智能
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从概念到现实冯大伟《从概念到现实:ChatGPT和Midjourney的设计之旅》详细介绍了ChatGPT与Midjourney的使用方法和应用场景,并结合设计案例讲解了如何利用AIGC辅助不同行业的设计师提升工作效率和创造力,共涉及8个应用领域,近60个案例演示,生动展示了各行各业中融入AIGC技术的设计成果,为设计师提供了更开阔的设计思路。同时,书中还有很多实用的技巧和建议,可以帮助设计师更快地掌握相关技术。对于不熟悉AI技术的设计师来说,这将是一本很有价值的指南书。通过阅读《从概念到现实:ChatGPT和Midjourney的设计之旅》,插画设计师、UI和UX设计师、游戏设计师、电商设计师、文创设计师、服装设计师、家居建筑设计师、工业设计师及相关设计人员可以更好地理解AI工具的工作原理,并更加灵活地加以运用。《从概念到现实:ChatGPT和Midjourney的设计之旅》不仅适合对设计充满热情的专业人士,还适合广大热爱设计艺术的读者。愿我们共同开启这段关于AI与设计的奇妙旅程,探索无限的创作空间! -
ChatGPT AI文案写作从入门到精通AIGC文画学院 编著13大专题内容深度讲解、110多个实用干货技巧,助你熟练运用ChatGPT产出文案! 190多分钟教学视频讲解、300多张图片全程图解,AI文案写作秘技一本快速精通! 本书赠送教学视频、PPT教学课件、电子教案等,通过以下3大篇目进行详细的介绍。 【基础操作篇】:介绍了15个AI文案创作的热门工具、ChatGPT的入门操作和进阶操作、使用ChatGPT的提问技巧。 【写作技巧篇】:详细介绍了运用ChatGPT生成标题文案、主体内容文案,以及AI软文的生成流程与写作方法。 【实战应用篇】:以案例的形式介绍了电商类文案、新媒体文案、广告类文案、短视频文案、直播类文案、学术类文案和小说类文案7大类常见的AI文案生成技巧。 本书内容丰富,实用性强,适合对AI文案感兴趣的人群,特别是文案策划者、文案写作人员、短视频编导等,还可以作为电子商务等专业的教材。 -
Adobe视频剪辑三剑客康拉德-查韦斯,安德鲁-福克纳,马克西姆·亚戈9787115602688 Adobe Photoshop 2022经典教程(彩色版) 119.909787115616173 Adobe Premiere Pro 2022经典教程(彩色版) 149.909787115603944 Adobe After Effects 2022经典教程(彩色版) 129.90《Adobe Photoshop 2022经典教程(彩色版)》本书由 Adobe 专家编写,是 Adobe Photoshop 2022 的经典学习用书。本书共 15 课,涵盖工作区的介绍,照片校正的基础知识,选区、图层、快速修复功能、蒙版和通道的用法,文字设计、矢量图绘制的技巧,高级合成技术,混合器画笔工具的用法,视频的编辑,Camera Raw 的用法,处理用于 Web 的图像的方法,生成和打印一致的颜色,以及探索神经网络滤镜等内容。本书语言通俗易懂,配有大量的图示,特别适合新手学习。有一定 Photoshop 使用经验的读者也可从中学到大量高级功能和 Photoshop 2022 新增的功能。本书适合作为各类院校相关专业的教材,还适合作为相关培训班学员及广大自学人员的参考书 。《Adobe Premiere Pro 2022经典教程(彩色版)》《Adobe Premiere Pro 2022经典教程(彩色版)》由Adobe公司组织编写,是Premiere Pro 2022的官方培训手册。 《Adobe Premiere Pro 2022经典教程(彩色版)》共16课,每课围绕具体的示例进行讲解,步骤详细,重点明确,逐步指导读者进行实际操作。本书全面地介绍了Premiere Pro 2022的操作流程及其新功能,并提供了大量提示和操作技巧,帮助读者更高效地使用 Premiere Pro。 如果读者对 Premiere Pro比较陌生,可以先了解 Premiere Pro的基本概念和特性;如果读者是使用 Premiere Pro的老手,则可以将主要精力放在新版本操作技巧和技术的应用上。 《Adobe Premiere Pro 2022经典教程(彩色版)》适合 Premiere Pro相关培训机构的学员及广大自学人员学习。《Adobe After Effects 2022经典教程(彩色版)》本书由 Adobe 专家编写,是 Adobe After Effects 2022 的经典学习用书。本书共 15 课,每一课首先介绍重要的知识点,然后借助具体的示例进行讲解,步骤详细,重点明确,能帮助读者尽快学会 Adobe After Effects 2022 的操作。本书主要包含了解工作流程、使用效果和预设创建基本动画、制作文本动画、使用形状图层、制作多媒体演示动画、制作图层动画、使用蒙版、使用人偶工具对对象变形、使用 Roto 笔刷工具、颜色校正、创建动态图形模板、使用 3D 功能、使用 3D 摄像机跟踪器、高级编辑技术,以及渲染和输出等内容。本书语言通俗易懂,配有大量的图示,特别适合新手学习,有一定使用经验的读者也可从本书中学到 Adobe After Effects 2022 的大量高级功能和新增的功能。本书还可作为高校相关专业和相关培训班的教材。 -
组学机器学习刘琦人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展,但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点,成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点,较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研究案例,向读者展示组学人工智能驱动的生命健康交叉研究的绚烂图景。 -
超简单快学习教育 编著全书36个AI工具,从脚本撰写到素材生成,从智能编辑到特效处理,为你全方位赋能。 释放AI 魔力,打通创作瓶颈,激发灵感火花,助你成为短视频达人! -
计算思维与人工智能导论王志强,李业刚全书分为上下两篇,共13章。上篇计算思维和数据思维主要包括计算与计算机、计算思维、算法、程序设计和数据思维5章。下篇人工智能导论主要包括人工智能概述、智能感知、知识表示与知识图谱、自然语言处理、机器视觉、机器学习与深度学习、云计算和大数据、数据挖掘8章。 本书以计算思维、数据思维和人工智能思维为培养目标,在教学内容中体现这3种思维的基本理念,为读者展示计算机学科的轮廓和相关技术。 本书内容丰富、通俗易懂,兼顾思维培养和应用需求,内容尽可能地展示新技术,可作为高等学校非计算机专业的教材,也可作为计算机爱好者学习计算机基础知识的参考书。 -
人工智能基础教程张红,卞克本书由5个项目组成,内容包括人工智能概述、新一代信息技术的应用、人工智能之自动识别技术、人工智能之Python语言、人工智能之机器学习。本书系统阐述人工智能的基本原理、实现技术及应用,全面地反映国内外人工智能研究领域的进展和发展方向。 本书作为国家职业教育改革实施方案中倡导使用的新型活页式教材,既可作为人工智能、信息处理、电气自动化等相关专业的教材,也可作为从事计算机科学研究及开发、应用的教学和科研人员的参考书。 -
人工智能驱动的机制设计沈蔚然,唐平中,左淞《人工智能驱动的机制设计(英文版)》结合人工智能相关技术与机制设计理论,提出人工智能驱动的机制设计框架,以提供一种替代方法来处理目前机制设计理论与实践中的一些问题。该框架包含两个互相交互的抽象模型:智能体模型和机制模型。结合人工智能与机制设计,我们可以解决利用单一领域技术无法解决的问题。例如,我们可以极大缩小机制搜索空间,构建更现实的买家模型,以及更好地平衡各类目标。我们从多物品拍卖,动态拍卖,以及多目标拍卖三个场景入手,分析并说明该框架对理论与实践均有帮助。 -
走向智治时代张成岗本书立足当代中国现代化进程中所面临的新科技革命、第四次工业革命和新全球化“多重叠加”的时代背景,对给现代社会带来深刻变革的新兴技术:人工智能技术、信息技术、区块裢技术等进行了理论、案例及对策等多维度研究,聚焦新兴科技发展尤其是人工智能、区块链技术等给社会治理、国家治理领域带来的新议题、新挑战,对社会治理社会化、法治化、智能化、专业化等“四化”的政策意涵进行了深入解读。本书首先从文明演进视域中的技术、社会和现代性重构、新科技革命与社会治理现代化、全球化与社会治理的西方演进脉络、中国传统社会的现代转型与当代社会治理的现代化布局等维度对科技发展、社会变革与“多重失灵”下兴起的治理理论及实践之间的逻辑张力进行了深入诠释。在明确了科技发展与社会治理历史交汇的时代坐标基础上,进一步对人工智能时代的技术发展、社会进步与风险挑战、人工智能的劳动替代与新卢德主义、信息技术扩散中的数字鸿沟及其治理、区块链与国家治理变革、转型期的灾害风险治理与社会信任重构、中国公众社会治理满意度等新科技革命带来的社会治理新议题进行了专题研究,最后在“技术控”与“技术失控”、“人与物”与“人与人”、“善治”与“善智”的多重逻辑关系的纠缠与辨析中指明了走向负责人人工智能社会治理体系及能力构建的未来之路。本书读者对象主要面向社会治理领域的理论研究者、实践探索者以及政策制定者,对哲学、社会学、政治学等领域存有兴趣的的公众亦为读者对象。 -
Python机器学习孙玉林 编著本书基于Python语言,结合实际的数据集,介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。本书主要包含两部分内容,第一部分为Python机器学习入门知识:主要介绍了Python的基础内容、Numpy与Pandas库数据操作、Matplotlib与Seaborn库数据可视化、Sklearn库机器学习,以及与机器学习相关的基础知识;第二部分为Python机器学习算法应用:主要介绍了数据的回归预测分析、时间序列预测,数据无监督学习中的聚类、降维以及关联规则,数据分类模型的应用以及针对文本数据与网络图数据的机器学习算法应用。 本书适合对机器学习、数据分析感兴趣的初学者学习,也可作为Python机器学习、数据分析、数据可视化的入门及进阶的教材。
