施普林格·自然计算机科学图书合集 | 高使用量图书推荐

Applications of Generative AI

• 对生成式AI进行了全面介绍

• 为从业者提供了解决问题的思路，加深了他们对生成式AI的理解

• 详细说明了生成式AI的应用

本书从基本概念、核心技术、技术架构和应用场景等方面对生成式AI进行了全面介绍，有助于读者加深对生成式AI这一新兴领域的理解。本书涵盖生成式AI在多个领域的前沿应用技术，为相关的从业者提供了解决问题的思路，加深了他们对生成式AI的理解；同时引导并帮助生成式AI及相关产业深化行业理解，提高专业知识和技能。本书以现实为基础，列举了大量案例，并以通俗易懂的方式开展理论分析。

本书适合于AI研究人员，尤其是对那些从事实际应用工作的研究人员（包括医学影像和建筑/数字孪生行业）。它涵盖多种生成式AI前沿技术，为研究人员提供了新的研究思路。

Handbook of Evolutionary Machine Learning

• 探讨了演化改进当前机器学习方法的多种方式

• 介绍了在医学、机器人、科学、金融等领域的实际应用

• 对演化机器学习感兴趣人士的必要参考书

本书为《遗传和演化计算》（GEVO）系列丛书的一部分。

本书由演化机器学习领域的国际顶尖研究人员撰写，探讨了演化解决机器学习问题、改进当前机器学习方法的多种方式。本书按主题可分为五个部分。第一部分介绍了一些基本概念，概述了三类学习方式的演化方法。第二部分讨论了演化计算作为一种机器学习技术的应用，阐述了演化聚类、分类、回归和集成学习的方法改进。第三部分探讨了演化和神经网络之间的联系，特别是与深度学习、生成式模型和对抗模型的联系，以及演化在大语言模型中的巨大潜力。第四部分聚焦于利用演化计算支持机器学习方法，包括演化数据准备、模型参数化、设计和验证方法的发展。最后一部分包括多个章节，涵盖演化机器学习在医学、机器人、科学、金融等领域的应用。读者可了解到演化机器学习在多个领域的大规模实际应用。

对于研究人员、研究生、相关行业从业者，以及所有对演化机器学习感兴趣的人来说，这是一本必不可少的参考书。

Encyclopedia of Computer Graphics and Games

• 全面涵盖计算机图形学与游戏的历史、技术和发展趋势

• 聚焦于概念、原理、方法，附有示例

• 适合于行业专业人士和全球学术群体

《计算机图形学与游戏百科全书》（ECGG）是一本独特的参考资料，根据行业专业人士和全球学术群体的科研与应用需求定制。ECGG涵盖计算机图形学与游戏的历史、技术和发展趋势。

Deep Learning: Foundations and Concepts

• 重视基础和概念，强调技术的实际应用价值，适合各类学习者

• 标准教科书《模式识别与机器学习》的姊妹卷

• 每章的末尾加入了不同难度的练习，以促进主动学习，强化关键概念

本书全面介绍了深度学习的核心概念，适合机器学习领域的新手和老手。本书涵盖与当代架构和技术相关的关键概念，旨在为读者未来的专业化奠定坚实的基础。深度学习领域正在快速发展，因此本书重点关注那些经得起时间考验的概念。

本书分成许多短小的章节，每章探讨一个不同的主题，并按照递进的方式安排内容，每一章建立在之前内容的基础之上。这种结构使得它很适合作为本科生或研究生机器学习两学期课程的教材，同样适合于研究人员或自学者。

充分理解机器学习需要一些数学背景知识，因此本书包含一套自成体系的概率论导论。然而，本书的重点在于传递对概念的清晰理解，并强调技术的实际应用价值，而非抽象理论。因此，本书将利用多种互为补充的形式来呈现复杂概念，包括文本描述、图表、数学公式和伪代码。

Data Structures and Algorithms with Python

• 涵盖数据结构的入门和高级主题，配有示例

• 利用图形用户界面程序的开发来阐明概念，使学习富有乐趣

• 包含补充材料：sn.pub/extras

本书为《计算机科学本科课题》（UTICS）系列丛书的一部分。

这本教材阐释了编写一款能高效处理大量数据的程序所需的概念和技术。本书以项目为导向，经过课堂检验，介绍了大量的重要算法，并配有现实案例，为相关的编程问题赋予意义。书中引入了计算复杂性的概念，说明哪些问题能够大规模高效计算，哪些不能，以帮助程序员对他们使用的算法做出知情判断。本书易于阅读，读者应具备一些计算机编程的基本经验，熟悉一种面向对象的语言，但不一定是Python。

主题和特点：

• 包含数据结构和算法的入门与高级主题，针对入门和高级课程分别推荐了阅读顺序

• 每章设有学习目标、复习题和编程练习，以及大量的案例

• 为那些来自不同编程语言背景的读者提供了Python入门指南

• 新增了一章关于Python多进程的内容，使用DragonHPC在多节点实施多进程（含教程）

• 回顾了哈希（hashing）在集合与映射中的使用，探讨了二叉查找树、树的遍历和图算法

• 在相关网站上为学生提供了可下载的程序和补充文件

本书清晰简练，是计算机科学专业的宝贵教材，适合本科生数据结构和算法入门与高级课程。本书还可作为转行Python岗位的程序员的进修指南。

Cognitive Technologies

《认知技术》（CT）系列丛书致力于适时出版高质量稿件，立足于人工智能、图像处理和理解、自然语言处理、机器学习和人机交互，推动认知技术和系统的发展。

该丛书汇集了这一多学科主题下的最新进展，从理论和算法到多种重要应用。这套书专为计算机科学、计算机工程、认知科学、电气工程、数据科学及相关领域的研究生和研究人员打造，便于他们跟踪与认知技术的基础、方法和关键应用相关的最新成果。

这套丛书为认知技术主题提供了一个出版和交流平台，包括但不限于以下前沿方向：

• 交互式机器学习、交互式深度学习、机器学习

• 可解释性（XAI）、透明度、AI的鲁棒性和可信AI

• 知识表示、自动推理、多智能体系统

• 常识建模、基于语境的解释、混合认知技术

• 人性化设计、社会-技术系统、人机交互、认知机器人

• 用小数据集学习、终生学习、元认知和内省

• 智能决策支持系统、预测系统和预警系统

• 特别的转移主题，如认知技术用于计算可持续性、商务应用中的认知技术、移动机器人系统中的认知技术

这套丛书包含专著、入门和高级教材、前沿合集和手册等图书类型。此外，它还还支持作者以开放获取模式出版图书。

Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms

该丛书汇集了这一多学科主题下的最新进展，从理论和算法到多种重要应用。这套书专为计算机科学、计算机工程、电气工程、数据科学及相关领域的研究生和研究人员打造，便于他们跟踪与人工智能基础、方法和关键应用相关的最新成果。

这套丛书为AI相关主题提供了一个出版和交流平台，包括但不限于以下方向：

这套丛书包含专著、入门和高级教材、前沿合集和手册等图书类型。此外，它还支持作者以开放获取模式出版图书。

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