人工智能(AI) - 第9页

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》又称“鱼书”，是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相

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，

本书涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。全书共18章，分为三篇：基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。开发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、

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

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从

《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

本书分为三部分。第1部分聚焦于自然语言处理的高层次概述，包括自然语言处理的历史、该领域流行的应用，以及如何使用预训练模型来执行迁移学习和快速解决现实世界中的问题。第二部分将深入研究自然语言处理的底层细节，包括预处理文本、分词和向量嵌入。然后探讨当今自然语言处理中有效的建模方法，如Transformer、注意力机制、普通循环神经网络、长短期记忆和门控循环单元。第三部分将讨论应用自然语言处理很重要的方

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公开课的精华内容，在理论严谨的基础上深入浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法，以及策略梯度、近端策略优化、深度Q 网络、深

本书通俗易懂，有高中数学基础即可看懂，同时结合大量案例与漫画，将高度抽象的数学、算法与应用，与现实生活中的案例和事件一一做了关联，将源自生活的抽象还原出来，帮助读者理解后，又带领大家将这些抽象的规律与算法应用于实践，贴合读者需求。同时，本书不是割裂讲解大数据与机器学习的算法和应用，还讲解了其生态环境与关联内容，让读者更全面地知晓渊源与未来，是系统学习大数据与机器学习的不二之选：·大数据产业解读一一

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，