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    本书深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后,读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题。
    人工智能13.1万字
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    ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字,这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么,它是如何做到的呢?又为何能做到呢?本书会大致介绍ChatGPT的内部机制,然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本。
    人工智能4.7万字
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    本书聚焦如何高效运用DeepSeek这一前沿AI工具,帮助读者在技术浪潮中把握机遇。全书从DeepSeek发展历程切入,系统解析DeepSeek在信息处理、创意生成与决策辅助中的核心能力,并结合生活管理、职场协作、学习优化、社交互动等场景,通过真实案例讲解其应用方法。同时,针对内容创作、自媒体运营、副业变现等需求,书中提供了可落地的策略与案例,助力读者实现效率提升与价值创造。书中不仅提供技术使用技
    人工智能5.5万字
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  • “图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、“卷积神经网络之父”……由于在人工智能领域的突出贡献,杨立昆被中国计算机科学界和企业界所熟知。杨立昆的科学之路,谱写了一段关于勇气的宣言。他为了知识本身求学,而不是文凭,他用自己的经历,证明了通过激烈的考试竞争进入名校不是科学成功的窄门。他广泛阅读,为他科学思维的形成奠定了坚实的理论基础。他特立独行,做自己感兴趣的事情,即便那件事在短时间里不被人看好。在人工
    人工智能19.1万字
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    本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI
    人工智能15.8万字
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  • 这是一本从实践角度系统且深入地讲解智能汽车软件功能安全和智能汽车软件研发的著作,得到了中国工程院院士李克强等13位产业界和学术界专家的一致推荐。作者在功能安全领域深耕10余年,有扎实的理论基础、丰富的实践经验,用挖掘本质的思维方法来撰写本书,从研发体系、架构设计、开发流程、开发方法、安全措施、创新研究等维度对智能汽车软件功能安全做了深入的讲解。全书共11章,分为3个部分。第一部分(第1~3章)智能
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    ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具,但为什么不同的人使用效果天差地别,整体上来说:一是认知上的不足;二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT,更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系,同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系,才能真正用好ChatGPT,也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求,用好ChatGPT,既不停
    人工智能22.5万字
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    比尔·盖茨、比尔·乔伊等鼎力推荐!一部预测人工智能和科技未来的奇书!在《奇点临近》中,库兹韦尔通过将进化划分为六大纪元,探讨和分析了科学发展趋势。演绎并预测了科技发展的未来。他大胆预测:21世纪30年代:人类大脑信息上传成为可能。21世纪40年代:人体3.0升级版出现:通过基因、纳米、机器人技术使人体进化成非肉体的、可以随意变形的形态。人们大多数时间沉浸在虚拟现实里(像电影《黑客帝国》所描述的那
    人工智能32.9万字
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    这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作,它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词,大幅提升我们的工作效率,让我们实现AI普惠,成为AI高手。本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者,本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书,你将获得以下知识和技能:认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质,包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动
    人工智能14.8万字
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    这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,《深入理解Java虚拟机》作者耗时一年完成,它将带你从奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面读懂人工智能。本书以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能这个学科的全貌、能解决什么问题、面临怎样的困难、尝试过哪些努力、取得过多少成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把阳春白雪的人工智能
    人工智能22.6万字
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    本书作者依托丰富的一线教育实践以及对AI和当代教育的深入洞察,全面剖析了当下该如何正确且高效地使用AI工具提升学习与思考能力。作者从孩子需要具备的核心能力出发,探讨了在AI时代,孩子们应如何抓住机遇、科学应对挑战。同时,书中还详细分析了孩子未来在学科选择、专业方向、职业规划、人生发展等方面的关键决策,为家长与孩子提供了宝贵的参考建议。
    人工智能8.4万字
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    本书详尽地覆盖了多模态大模型的算法原理和应用实战,提供了丰富的微调技术细节和实际案例,适合对多模态大模型有兴趣的技术人员深入学习及应用。本书分为两篇:算法原理篇:详细介绍了先进的深度学习模型,包括Transformer、GPT系列、深度生成模型,从基本架构、训练方法到特定应用,包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、StableDi
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    本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。第一部分介绍人工智能算法的核心概念,包括监督学习和神经网络,并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步,讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。
    人工智能14.9万字
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  • 近些年,当人们谈论人工智能时,总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而,这就是真的智能吗?科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论,这将彻底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。就像人类蕞终不是通过模仿鸟类,而
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    本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理,以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是,首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础,然后再根据自己的研究方向展开深入的学习,达到事半功倍的效果。通过阅读本书,您将学习如下内容:(1)AIGC技术基础深入了解神经网络的基础知识,包括卷积神经网络和循环神经网络的原理与应用。并通过学习神经网络的
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    人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功能强大的Agent,全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。本书适合对Agent技术感
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    一本书全面了解生成式AI的发展与创作能力,并为我所用。20世纪60年代,AI的概念就被提出,其商业应用的时间十分漫长,但始终没有普通人使用的低门槛AI工具,随着AIGC(AIGeneratedContent)的风靡,AI从实验室走进个人电脑,也将就此改变商业与人们生活。生成式AI(GenerativeAI)作为底层技术,带来的潜在回报十分可观。AI的发展势不可当,已经由擅长分析的传统AI过渡到擅长
    人工智能8.1万字
    4.8万人气
  • 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。本书以扩散模型理论知识为切入点,由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识,并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。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StableDiffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后,附录
    人工智能6.1万字
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    PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可
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    机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算
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