人工智能(AI) - 第10页

《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和必备基础知识和概念入手讲解，理论兼备实践，语言通俗，图文并茂，边学边练，非常易于掌握。本书共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理及常用工具

适读人群 ：行政办公人员，商务人员，企业事业单位秘书、助理、文案人员。这是一本教你如何使用ChatGPT与AIGC工具提升写作能力的实用手册。全书共6章，内容包括ChatGPT与AIGC辅助写作基础，用AIGC辅助公文写作，用AIGC辅助文案创作，用AIGC辅助创作新媒体、自媒体文章，用ChatGPT辅助创作毕业论文、学术论文与项目申报书，以及用ChatGPT辅助生成概括、纠错、翻译。本书内容新颖

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适

AIGC 的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是 AIGC 技术的一个重要应用。全书共 8 章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM 反转等重要概念与方法，此外还介绍了 Stable Diffusion、ControlNet 与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及 Hugging Face 社区的相关资源。本书以扩散模型理论知识为切入

本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势；其次，探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容；

本书以多层神经网络、玻尔兹曼机器学习等经典理论为开端，以深度学习为结果，向读者展示了一个非常美妙的机器学习技术领域。内容包括数据采集、数据挖掘、机器学习、支持向量机、神经网络、模型调整、基于玻尔兹曼机器学习的图像处理方法等。全书以一个众所周知的童话故事为蓝本，加入漫画插图的形式，开拓了一个零基础的读者也能够看懂并且乐于接受的学习方法。虽然采用漫画插图的表达形式，但是书中对于内容的介绍仍然非常全面，

本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时，本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者，也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。

这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络

全书共11章，分为Python基础知识体系、Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及产业级工程项目实践等。

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电