人工智能书籍下载

提醒！算法备案应尽快提上日程，未来审批会越来越严格

节前，国内多家AI网站倒闭，看到这个消息我震惊了！咨询了业内朋友，情况紧急。

据他透露，现在算法备案的队伍已经很长了，监管部门也越来越清楚，所以未来审核的压力会更大；还有，以前要准备那么多材料，还要来来回回跑……

合规性测试是必须通过的。正在创业或开发相关产品的老板们，一定要先向熟悉这个行业的朋友问清楚！否则，前期投入就打水漂了，而且会有很多惨痛的教训。

我咨询的学长是乐哥，有需要的话可以扫二维码详细了解~

全国首个大型模式创新生态社区“摩素空间”在上海徐汇启动

9月28日，上海“摩苏空间”创新生态社区暨人工智能大模型产业生态聚集区揭牌仪式在徐汇西岸隆重举行，这是全国首个大模型专业孵化加速载体。

“摩素空间”基于“1+1+5+N”功能体系布局，打造开放数据平台、测试评测平台、算力调度平台、融资服务平台、综合服务平台五大公共服务平台，夯实入驻企业保障要素；同时针对消费、文娱、医疗、金融、教育等大模型需求快速、先发优势强的垂直应用领域，打造多个行业级生态社区。⋙官方新闻

感觉要火了！把照片翻译成国画风格比拍古风照片好看

工笔画是中国传统的工笔写实绘画技法，以细腻的笔触描绘物体的细节，再以层层墨色描绘，以达到精致的效果。

在浏览C站的时候发现了一个很有意思的新模型“融合工笔画（ID：153283）”，结合ControlNet可以将实物照片转化为工笔画风格！体验出奇的好！

主要输出方向是古风女生，不过现代风也可以输出，但是古风男生不行。另外如果想输出效果更有传统笔触感，可以使用“xdgb style”来加强风格。

独立开发者群体的观察笔记，一些让人心碎的事实

这是@henu王凯在观察了一段时间独立开发者社区之后做的笔记，他根据自己的经验总结了这个社区的三个特点，或者说他们面临的三个发展挑战。ShowMeAI 整理了一下，收藏在星球里，有兴趣的可以去看看原文。

太多了！关于大模型和 AIGC 的 36 个注释和真相

这是国内某 AI 领军企业闭门会议的要点笔记，记录了这场讨论中一些颠覆我们认知的真相，ShowMeAI Daily 摘录了其中几篇，你可以去知乎查看完整的 36 篇文章。

新一代生成式AI或许需要反思上一代AI所走过的坎坷，避免重蹈上一次寒冬的覆辙。这一领域的从业者应该看清行业内循环、看清客户痛点，不要被大佬们的心灵鸡汤蒙蔽了双眼。

2、募集到的钱80%-90%都用来做算力，这是目前的情况，要知道现在只是训练，训练的成本是可控的，但是推理的成本是不可控的。

4、目前行业还缺少一些颠覆性的杀手级应用，难以实现商业变现。

14. 我们要找到一些性感的场景。有几个标准，第一，切口要小。第二，要匹配大模型的优点。第三，要让买单的决策用户有很强的感知度。比如，过去获取一些数据、结论或者服务，需要经过不同的流程，现在通过大模型，决策者可以在移动设备上快速获取并完成。

17、我们认为机会还是在TOB垂直模式，核心点是数据和场景本身，这是最重要的。

21、我们觉得ToC比较容易赚钱，ToB有一个问题，就是一个项目的流程比较长，从客户批准预算，到立项，到落地，赚钱周期很长。

22.我觉得现在机会太多了，不要把资源分配到自己不具备能力的领域，战略选择很重要。

28、在过去的一两年内，由于创新和产品开发的过程，现金回收周期会相对较长。

31.绕过模型，绕过算力，下一个机会或许就是Agent⋙推荐阅读原文[1]

‍ 提示工程：是炒作还是真实趋势？是否值得认真研究？

大模型推出后，快速工程、快速工程师等概念开始深入人心，被宣传为新的技术趋势和热门职业。

但半年多过去了，招聘广告上的高薪职位并未大量出现。那么花时间学习即时工程的各种技能还值得吗？本文总结了各方观点：

狂热的炒作和宣传表明，工程学是一股黄金潮流，为任何愿意学习的人打开大门

不过，提示工程目前还未成为一个主要的独立岗位，而是被融入到了其他人工智能或技术岗位之中。

领域专家通过提出正确的问题来定义任务，而 AI 技术专家通过理解模型的复杂性来改进结果。组织最需要这两类工程师。

对于大多数人来说，学习基本的 cue word 技巧就足够了，注意跟随模型的快速变化，结合领域知识才能发挥更大的作用。⋙ 原文 [2] | 中文翻译版

LLM学习手册，掌握核心知识点，学会选择模式

这是一本LLM学习小手册，2023年9月新开源，介绍了LLM的核心知识点，并提供了模型选择指导和实际案例演示，是一本可以快速完成学习的教程！

以下是各章的主要内容，教程的结构和基本内容都讲得很好，有兴趣的可以去网站学习：

简介：本开源指南可帮助工程师了解人工智能，尤其是大型语言模型 (LLM)。

人工智能基础：定义人工智能、法学硕士 (LLM) 及其功能和局限性，并从技术角度解释法学硕士 (LLM) 的工作原理

语言模型 101：提供有关模型架构、训练和推理的详细信息，并解释参数、微调、束搜索等关键概念。

选择 ML 模型：提供有关如何开始使用模型和评估结果的指导

值得关注的项目：将专注于完整的 LLM 解决方案、运行时、搜索增强、协调和前端

从左侧的大纲中可以看到，一些核心章节仍有待上传，您可以等待更新：数据检索、图像模型、微调、模型构建和音频/视频模型

从巫术到科学：这本书揭示了人工智能的工作原理

ShowMeAI知识星球 代码：R186

扫描上方二维码即可下载本书的中英文版本

人工智能无处不在，却又神秘莫测。解释人工智能是什么、它是如何运作的似乎很难。然而，一旦你想深入了解其原理，就会遇到一大堆公式、数学、技术、编程等让你感到不知所措的知识。

如果你想通过图文并茂的方式揭开AI的神秘面纱，那么这本书值得一读！ShowMeAI制作了中英文双语版本，可在星球上下载阅读。

第 1 章：人工智能概述

第 2 章：为什么是现在？人工智能的历史

第 3 章：经典模型：老式机器学习

第 4 章：神经网络：类似大脑的人工智能

第 5 章：卷积神经网络：人工智能学会观察

第 6 章：生成式人工智能：人工智能变得富有创造力

第七章：大型语言模型：真正的人工智能终于到来了吗？

第 8 章：思考：人工智能的影响

读完本书，你会了解人工智能背后的历史，为何现在会爆发AI革命，几十年的符号人工智能工作为何失败，又如何为神经网络的出现打开了大门，神经网络是什么，如何训练神经网络，以及大型语言模型对我们社会的影响……

需要注意的是，如果你在开始阅读之前对AI、机器学习、深度学习有基本的了解，整个过程会更加顺利（你可以在这里填写AI的基础知识）

本书的作者 Ronald T. Kneusel 也值得介绍一下，他拥有机器学习博士学位，在工业机器学习领域有近 20 年的数据科学家经验，也是多本畅销 AI 书籍的作者，因此写作质量是有保证的。

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参考

[1]

太多了！关于大模型和 AIGC 的 36 条注释和真相：

[2]

即时工程：成为人工智能“低语者”是未来的职业还是昙花一现的时尚？

人工智能书籍下载

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Solutions Review 审查了许多机器学习书籍，并根据相关性、受欢迎程度、评分、出版日期和增加商业价值的能力精心挑选了顶级机器学习书籍。列出的每本书都有至少 15 条亚马逊用户评论，评分为 4.0 或更高。

下面您将看到一系列由该领域公认的领导者、专家和技术专家撰写的书籍。从数据科学到神经网络，这些出版物甚至为最端到端的数据和分析专业人士提供了参考。

我个人建议优先考虑 GitHub 星星超过 1000 的书籍。

使用 Python 进行深度学习 François Chollet - 2018.pdf——强烈推荐

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使用 Python 进行深度学习 - 2018.pdf

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《使用 Python 进行深度学习》介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深度学习。本书由 Keras 的作者兼 Google AI 研究员 François Chollet 撰写，通过直观的解释和实际示例帮助您理解计算机视觉、自然语言处理和生成模型。

中文版（文字版）可参阅QQ群144081101等。

使用 Scikit-Learn 和 TensorFlow 进行机器学习实践 - 2017.pdf

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机器学习实际应用：基于 Scikit-Learn 和 TensorFlow - 2018.pdf

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通过使用具体示例、最少的理论和两个可用于生产的 Python 框架 - scikit-learn 和 TensorFlow，作者 Aurélien Géron 帮助您直观地了解构建智能系统的概念和工具。您将学习一系列技术，从简单的线性回归开始，逐渐深入到神经网络。每章中的练习可帮助您应用所学知识，即使有编程经验也可以开始。

机器学习入门指南，第 2 版-Oliver Theobald(2017).pdf

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《机器学习入门第二版》是为完全初学者编写和设计的。通俗易懂的英语解释，无需编码经验。在介绍核心算法的地方，添加了清晰的解释和可视化示例，使其易于在家中实现。新版本包含第一版未涵盖的许多主题，包括交叉验证、数据清理和集成建模。

深度学习-2017.pdf

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提供数学和概念背景，涵盖线性代数、概率和信息论、数值计算以及机器学习中的相关概念。它描述了工业从业者使用的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实用方法；并分析了自然语言处理、语音识别、计算机视觉和在线推荐系统等应用。

Python 机器学习基础教程 - 2018.pdf

Python 机器学习简介 - 2017.pdf

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如果您使用 Python，即使是初学者，本书也会教您以务实的方式构建自己的机器学习解决方案。您将学习如何使用 Python 和 scikit-learn 库创建成功的机器学习。作者 Andreas Müller 和 Sarah Guido 专注于使用机器学习算法的应用程序，而不是其背后的数学。熟悉 NumPy 和 matplotlib 库将帮助您从本书中获得更多。

使用 TensorFlow 进行机器学习

使用 TensorFlow 进行机器学习 - 2017.pdf

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《使用 TensorFlow 进行机器学习》为读者提供了坚实的机器学习概念基础，以及使用 Python 进行 TensorFlow 编码的实践经验。您将通过使用经典的预测、分类和聚类算法来学习基础知识。然后，您将进入关键章节：探索深度学习概念，例如自动编码器、循环神经网络和强化学习。总结在本书结束时，您将准备好使用 TensorFlow 进行自己的机器学习和深度学习应用程序。”

使用 Keras 进行深度学习 - 2017.pdf

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本书首先介绍监督学习算法，例如简单线性回归、经典多层感知器和更复杂的深度卷积网络。您还将探索图像处理、识别手写数字图像、将图像分类为不同类别以及使用相关图像注释进行高级对象识别。还提供了用于人脸检测的显著点识别示例。接下来，您将了解循环网络，它针对处理文本、音频或时间序列等顺序数据进行了优化。接下来，您将了解无监督学习算法，例如自动编码器和非常流行的生成对抗网络 (GAN)。您还将探索神经网络在风格转换中的非传统用途。

最后，您将了解强化学习及其在游戏 AI 中的应用，这是神经网络研究和应用中的另一个热门方向。

机器学习：神经网络、算法、随机森林和决策树的终极初学者指南

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当今世界，机器学习的用途十分广泛，并且还在不断扩大。这项技术有望彻底改变人们每天与机器交互的方式。了解这些程序和流程的运作方式可以帮助您理解这项新技术。如果您是机器学习的新手，您会惊讶地发现，除了语音识别等众所周知的方面之外，它还有许多用途。这本书可以成为您迈向更广阔世界的第一步。

金融机器学习的进展 - 2018.pdf

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读者将学习如何以适合 ML 算法的方式构造大数据；如何使用 ML 算法研究这些数据；如何使用超级计算方法；以及如何通过测试发现问题同时避免误报。本书解决了从业者每天面临的现实问题，并使用数学解释来解释科学合理的解决方案，并提供代码和示例支持。读者可以在特定环境中测试所提出的解决方案。

TensorFlow学习指南：深度学习体系构建详解

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本书主要介绍如何使用TensorFlow框架搭建深度学习系统。从基础开始，贯穿全书讲解TensorFlow的各种使用方式，并结合实际的深度学习任务展示最终深度学习系统的效果。本书涉及卷积神经网络、循环神经网络等核心技术，并介绍了针对图像数据、文本序列数据的模型。本书后半部分介绍了更多使用TensorFlow的高级技巧，并给出了TensorFlow下分布式深度学习系统的搭建流程以及如何导出和部署训练好的模型。通过学习本书，你将能够从简单到高级地使用TensorFlow完成应用系统的搭建技术。

本书适合计算机相关专业的学生、软件工程师、深度学习开发者、架构师、CTO等技术人员阅读。

学习 TensorFlow - 2017.pdf

统计学习要素第 2 版 - 2015.pdf

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本书在一个共同的概念框架中描述了医学、生物学、金融和营销等不同领域的重要思想。重点是概念而不是数学。书中给出了许多例子，并大量使用了彩色图表。新版本增加了图形模型、随机森林、集成方法、套索的最小角回归和路径算法、非负矩阵分解和谱聚类。

Python 机器学习 (第二版) - 2017.pdf

本书提供了创建和推进机器学习、深度学习和现代数据分析所需的实用知识和技术。

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预测数据分析的机器学习基础 - 2015.pdf

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这本入门教材详细而集中地介绍了预测数据分析中最重要的机器学习方法，涵盖了理论概念和实际应用。本书以作者多年教授机器学习和研究预测数据分析项目的经验为基础，适合计算机科学、工程、数学或统计学本科生；预测数据分析应用学科的研究生；以及专业人士的参考书。

制作你自己的神经网络 - 2016.pdf

制作你自己的神经网络 - 2016.pdf

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本书从简单的想法开始，详细介绍了理解神经网络工作原理所必需的基础知识。第 1 部分介绍了基本思想，包括神经网络背后的数学原理。第 2 部分是一种动手实践的方法，介绍了一种流行且简单的学习 Python 编程的方法，逐步使用该语言构建可以识别人类手写字母的神经网络，尤其是使它们像专家开发的网络一样工作。第 3 部分是关于扩展的，展示了如何将神经网络的性能提高到工业应用的水平，甚至让它们在 Raspberry Pi 上工作。

OReilly 使用 Python 进行深思熟虑的机器学习一种测试驱动的方法 - 2017.pdf

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通过教您如何使用测试驱动方法编写机器学习算法，这本实用的书可以帮助您获得在商业环境中有效使用机器学习所需的信心。您将学习如何使用各种测试在粒度级别上分析算法，并发现用于测试机器学习代码的框架。作者提供了真实世界的示例来展示有效使用机器学习代码的结果。基于 sklearn。

Python机器学习实践-测试驱动开发方法-2018.pdf

深度学习基础

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《深度学习基础（影印版）（英文）》简介：谷歌、微软、Facebook 等公司都在积极发展自己的深度学习团队。对于我们来说，深度学习仍然是一门非常复杂且难以掌握的学科。如果你熟悉 Python、有微积分背景，对机器学习有基本的了解，《深度学习基础（影印版）（英文）》将帮助你开启深度学习之旅。

深度学习基础 - 2017.pdf

TensorFlow 深度学习 - 2018.pdf

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了解如何使用 TensorFlow（Google 革命性的全新深度学习软件库）解决具有挑战性的机器学习问题。如果您具有基础线性代数和微积分背景，这本实用书籍将介绍机器学习的基础知识，用于设计能够检测图像中的物体、理解文本、分析视频和预测潜在药物特性的系统。

TensorFlow for Deep Learning 通过实际示例传授概念，并帮助您从头开始构建深度学习基础知识。它非常适合具有软件系统设计经验的开发人员，也适用于熟悉脚本但不一定适合设计学习算法的科学家和其他专业人士。

深度学习初学者概念、技术和工具 - 2017.pdf

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神经网络与深度学习.pdf

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一本深入浅出地讲解深度学习的书。简而言之，这本书甚至可以帮助你的祖母理解深度学习！

神经网络和深度学习：本书逐步带您了解神经网络和深度学习的基础知识，对于那些想要了解该主题但不一定想深入研究所有数学背景的人来说，这是一本很棒的书。

因此，在简要介绍机器学习之后，您将了解监督学习和无监督学习，然后了解神经元、激活函数和不同类型的网络架构等。

参考地址

最后，您将了解深度学习的实际工作原理、深度神经网络的主要类型（包括卷积神经网络）、如何为神经网络提供记忆，并讨论可用的各种框架和库。

参考 Python 机器学习经典示例

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Python机器学习手册 (2016).pdf

在当今数据驱动的世界里，机器学习越来越流行。它已被广泛应用于不同的领域，例如搜索引擎、机器人和无人驾驶汽车。本书首先通过实际案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络等。本书面向想要使用机器学习算法开发应用程序的 Python 程序员。它适合 Python 初学者，但熟悉 Python 编程方法将对体验示例代码非常有帮助。

Python 机器学习 (第二版) - 2017.pdf

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机器人人工智能 - 2018.pdf

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