人工智能(AI) - 第9页
人工智能(AI)分类电子书精选合集。本页精选包含 《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》、《大语言模型:基础与前沿》、《动手学强化学习》、《自然语言处理 : 原理、方法与应用》 等精选图书,本站提供海量优质电子书资源免费下载,支持PDF、EPUB、Kindle等多种格式,当前第9页。
计算机 - 人工智能(AI)
大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT
适读人群 :开发人员、任何想基于大模型开发应用的普通用户本书为大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“可用知识”,带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。通过本书,你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中
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2024年发布
10 分
[比] 奥利维耶·卡埃朗(Olivier Caelen)、[法] 玛丽-艾丽斯·布莱特(Marie-Alice Blete) 著

计算机 - 人工智能(AI)
大语言模型:基础与前沿
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;
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2024年发布
7 分
熊涛 著

计算机 - 人工智能(AI)
动手学强化学习
名家作品:上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写。本书全面、系统地介绍强化学习的基础理论体系,指明强化学习的入门及进阶路径。介绍了强化学习的原理和实现,是一本理论扎实、落地性强的图书。本书配套线上代码实践平台,将纸质图书、在线代码运行环境、视频课程、在线讨论区、自主练习等多种内容形式融为一体,创造了能够将强化学习的原理和实践无缝衔接的学习环境,能够
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2022年发布
8.4 分
张伟楠 沈键 俞勇 著

计算机 - 人工智能(AI)
自然语言处理 : 原理、方法与应用
本书系统阐述自然语言处理基础知识,以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。 全书共11章:第1~5章为自然语言处理的基础知识,第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例,不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境开发,读者在学习自然
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2023年发布
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王志立 著

计算机 - 人工智能(AI)
DeepSeek与AI幻觉
《DeepSeek 与 AI 幻觉》是清华大学相关研究团队推出的专题报告,围绕生成式人工智能中一个重要问题展开:为什么大模型会以非常确定的语气生成错误、虚构或偏离上下文的信息。报告将这种现象概括为 AI 幻觉,并区分事实性幻觉与忠实性幻觉。报告进一步分析幻觉的成因,包括训练数据偏差、模型面对未知问题时的泛化困难、参数知识无法实时更新以及对用户意图理解错误等。以 DeepSeek 等模型为例,作者通
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2025年发布
9.5 分
清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心 著

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鸢尾花书系列:从加减乘除到机器学习
《鸢尾花书系列:从加减乘除到机器学习》是姜伟生博士编写的机器学习从入门到精通合集,旨在帮助读者从编程基础到机器学习掌握关键技能。每本书内容简洁,适合不同阶段的学习者,帮助读者快速上手并理解核心概念。豆瓣评分平均高达9.5分,质量非常高。这套书适合不同领域的初学者,通过简单易懂的语言和丰富的案例,帮助读者轻松掌握技术与理论,逐步提升编程、数学和数据分析的能力。1. 编程不难介绍编程基础,帮助初学者理
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2025年发布
9.5 分
姜伟生 著

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AI帮你赢:人人都能用的AI方法论
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
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2024年发布
6.7 分
谭少卿 著

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PyTorch教程:21个项目玩转PyTorch实战
PyTorch 是基于 Torch 库的开源机器学习库,它主要由 Meta(原 Facebook)的人工智能研究实验室开发,在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目,方便快速上手,如 MNIST数字识别,读者在完成项目的过程中可以了解数据集、模型和训练等基础概念。本书还介绍了一些实用且经典的模型,如 R-CNN 模型,通过这个模型的学习,读者可以对目标检测任务
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2022年发布
暂无
王飞 著

计算机 - 人工智能(AI)
推荐系统:产品与算法解析
本书以媒介变迁为整体脉络,通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力,以及由具体产品特性引发的技术变革。全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路;第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐,包括关键算法设计和产品设计;第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐,以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络;第四部分从产品、生态和算法设计的
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2024年发布
9.1 分
王超 著

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从零构建大模型
本资源为中文官方原版,对英文版感兴趣的可以参照英文原版:Build a Large Language Model (From Scratch) 一起阅读。本书是关于如何从零开始构建大模型的指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安• 拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,
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2025年发布
暂无
[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡 著
