智能教学，深度学习：被认知科学家验证的10种科学教学模式
告别低效死记硬背！认知科学家倾囊相授，揭开10种科学验证的“超级学习法”。从间隔练习到元认知，将前沿理论化为落地方案。翻开此书，让课堂焕发奇迹，让深度学习真正发生，成就卓越教育者！
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Happy-LLM：从零开始构建大模型
想要亲手“捏”出属于自己的AI大脑吗？《Happy-LLM》带你穿越技术迷雾！从Transformer底层逻辑到PyTorch实战部署，本书将晦涩理论化作清晰代码，助你从零搭建大模型。别再只做旁观者，翻开它，亲手点燃你的AI之火！
白话深度学习的数学
被数学公式劝退的AI爱好者们，福音来了！《白话深度学习的数学》用闺蜜间的轻松对话，将晦涩的神经网络与反向传播化作易懂的日常语言。搭配Python实战，让你彻底告别“数学恐惧症”。翻开它，亲手敲开智能世界的大门，你会发现算法的底层逻辑如此迷人！
深度学习与图像复原
随着数字技术的飞速发展，图像已成为一种至关重要的信息载体。本书深入剖析了图像复原技术的最新进展，探索了深度学习在消除噪声、提升清晰度等方面的关键作用，为高质量图像重建提供理论支持。
破解深度学习（核心篇）：模型算法与实现
全书共7章，前三章深入讲解复杂CNN、RNN和注意力机制网络等主流模型及其变体；第四章介绍这三类模型的组合体——概率生成模型；第五、六章聚焦计算机视觉和自然语言处理两大领域的实际应用；第七章展望生成式大语言模型的发展趋势。本书系统全面，语言通俗，辅以生活案例降低理解门槛，帮助读者快速掌握深度学习核心知识。
深度学习：批判性思维与自主性探究式学习（新版）
《深度学习》一书反思美国公立教育中存在的问题：灌输知识而忽视能力培养，学生缺乏解决复杂问题、协作与社交能力，难以适应大学及社会。作者莫妮卡·R.马丁内斯与丹尼斯·麦葛瑞斯深入8所公立学校，展示“深度学习”的真实案例，如高中生与工程师合作开发节能方案、进行口述历史探险等。书中强调通过自主探究激发学习热情，不仅掌握知识，更培养批判性思维与协作能力。
多模态大模型：算法、应用与微调
本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战，提供了丰富的微调技术细节和实际案例，适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。内容涵盖Transformer、GPT系列、深度生成模型、ViT、CLIP、Stable Diffusion等先进模型，并包括分布式训练、文本与图像生成、代码生成等实战项目。
AIGC基础、应用与展望（人工智能通识_微课版）
本书概述了AIGC的基础技术，从机器学习、深度学习的基本概念和基础算法，到生成模型、自然语言处理和计算机视觉的相关技术，即使是没有学过AI基础知识的读者，也可以轻松入门。本书还从众多AIGC大模型中选择了具有代表性的大模型进行解读，使读者能够轻松理解其工作原理，内容涵盖代码生成、图像生成、语音生成和视频生成等诸多应用领域。本书既可作为高校人工智能通识课程或AIGC相关课程的教材，也可作为相关领域的从业人员入门了解AI的参考用书。
机器学习实战基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
本书分为两大部分：第一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。
深度学习：从基础到实践
本书由安德鲁·格拉斯纳撰写，详细介绍了深度学习的基础知识及其实际应用。内容涵盖了从基础概念到具体实现的技术要点，适合希望深入了解深度学习的读者。
DeepSeek原理与项目实战
本书由未来智能实验室与代晶共同编著，系统讲解了DeepSeek-V3大模型的原理及其在实际项目中的应用。内容涵盖Transformer架构、DeepSeek的核心技术、训练方法以及多个行业应用实例，通过理论与案例结合的方式，帮助读者全面掌握大语言模型的开发与部署技能，适合AI研究者、工程师及高校师生阅读。
最近同步 2026-10-04 11:06 UTC · 封面为本站排版，并非原书封面
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