人工智能(AI) - 第7页

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

李沐，动手深度学习，中文第二版，2023年8月18日。本书是《动手学深度学习（PyTorch版）》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知

"Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject." -- Elon Musk, co-chair of OpenAI; co-founder and CEO of Tesla and SpaceXDeep learning is a form of

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost

英文版地址：Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition : Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems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

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。

《互联网大厂推荐算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿推荐算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。《互联网大厂推荐算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、推荐系统中的特征工程、推荐系统中的Embedding、推荐系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、推荐算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道（其中涉及多任务推荐、多场景推荐、新用户冷启动、新物料冷

未来必将是一个人人拥有AI助理的时代，提前了解、掌握AI工具的使用方法，我们就会在竞争中领先半个身位。本书结合ChatGPT等已发布的AI工具，从文字处理、绘画、PPT制作、数据分析、翻译等多个应用场景切入，详尽介绍了如何用这些工具来提升工作效率。不管你是职场新人，还是经验丰富的老手，都可以用本书所讲的方法来武装自己，变身“职场钢铁侠”，更好地胜任工作需要，更具有创造力和竞争力。编辑推荐1 Cha

人工智能已在多个行业得到成功应用，大模型的应用已成为突破性进展的重要驱动力，而在特定垂直领域，如医疗、法律、金融等，大模型微调面临独特的挑战和需求。本书致力于大型语言模型微调与应用的关键技术，本书探讨两个热门应用方向：大模型的知识专业性和时效性。本书剖析了垂直领域大模型训练的背景及意义，探讨大模型在垂直领域的迁移学习、应用部署与效果评估等核心内容，结合实际案例，深入浅出地解析了每个环节的关键问题和

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强