人工智能(AI) - 第7页

本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指

本书强调“把 AI作为方法”(AI即 Artifcial Intelligence，人工智能)这一核心理念，旨在引导读者掌握与 AI对话的关键技巧，并将AI融入工作和生活真正体验 AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手，探讨了把AI作为方法的必然性和必要性，进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外，本书通过丰富多样的案例展示了 AI的强大魅力，通过一系列“召唤术”帮助读者运用A

本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。 第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第二部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第三部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在 Raspberry Pi 上工作。

ChatGPT火爆全球，但大语言模型（Large Language Model）才是幕后真正的智能“大脑”！生成式大模型正在开创新的时代，基于生成式预训练大模型的技术突破，也在带来面向个人、深入行业的多重应用。这势必引发新一轮的智力革命和产业重构，构建全新的脑机协作关系。但在同时，与机会如影随形的泡沫也会随之涌现。为此，本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。本书首先将专业的

“鱼书”《深度学习入门：基于Python的理论与实现》作者又一力作。手把手带你创建深度学习框架，直击现代深度学习框架本质！深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，《深度学习入门2：自制框架》旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架——DeZero。DeZero 是本书原创的框架，它用最少的代码实现了现代深度学习

这本书是深度学习领域的入门教材，系统地讲解了深度学习的知识体系，由浅入深阐述了深度学习基础知识、主要模型及部分前沿研究热点。冀使读者能有效地掌握相关知识，具备用深度学习技术解决大数据问题的能力。全书共 15 章。第1 章绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要。第2、3章介绍了机器学习的基础知识。第4、5、6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。第7章介绍

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。

本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV最新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪

本书是机器学习入门书，以 Python 语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

这篇文章深入探讨了2025年生成性人工智能的最新进展，重点介绍了DeepSeek这一创新工具的功能与应用。文章涵盖了DeepSeek的架构、与ChatGPT的对比、核心解码算法的工作原理，以及如何无缝集成到流行工具如Excel、Zapier和Slack中。此外，还讨论了DeepSeek的高级定制化选项、生产力优化案例、伦理与安全问题，最后展望了2026-2030年人工智能的未来发展及DeepSee