本書采用通俗易懂的語言講解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和主要方法,內容涵蓋人工智能的核心方法,包括什么是人工智能、神經網絡(深度學習)是如何實現的、計算機是如何學會下棋的、計算機是如何找到最優(yōu)路徑的、如何用隨機算法求解組合優(yōu)化問題、統(tǒng)計機器學習方法是如何實現分類與聚類的、專家系統(tǒng)是如何實現的等,每種方法都配有例題并給出

本書講解了AI訓練師的核心工作內容和技能需求，讓讀者能夠全面了解并掌握AI訓練的關鍵知識點；還特別介紹了百度文心大模型訓練平臺的使用技巧，以及StableDiffusionAI繪畫模型和ChatGPTAI文案模型的訓練實戰(zhàn)，為讀者提供了寶貴的操作步驟和技巧。

本書基于大學各專業(yè)新生的基礎，深入淺出地介紹人工智能三大學派的主要內容，重點介紹目前掀起人工智能高潮的連接學派的深度學習大模型。全書共9章，主要內容包括人工智能技術與學科發(fā)展，符號主義的知識表示與知識圖譜、搜索求解，連接主義的人工神經網絡、深度學習與大語言模型、生成式人工智能與應用，行為主義的智能機器人，簡要介紹人工智

本書主要內容包括無線傳感器網絡概述、無線傳感器網絡傳感技術、無線傳感器網絡開發(fā)環(huán)境、無線傳感器網絡拓撲控制與覆蓋技術、無線傳感器網絡通信與組網技術、無線傳感器網絡支撐技術、無線傳感器網絡協(xié)議技術標準、無線傳感器網絡接人技術、無線傳感器網絡的應用、無線傳感器網絡與人工智能物聯網等。

本書共10章,主要內容包括AI大模型概述、AI基礎算法、深度學習技術與工具、生成式模型、數據標注技術、注意力機制、Transformer架構解析、自然語言處理中的預訓練模型、微調技術以及大語言模型系統(tǒng)安全技術。

本書分為3部分,共11章。第1-第3章為基礎知識部分,主要介紹C#的基本語法和面向對象程序設計方法;第4～第8章為WinForm程序設計部分,主要介紹基于.NET平臺的Windows程序開發(fā),包括WinForm基礎、輸入與輸出、數據訪問技術、進程與線程以及加密與解密等;第9-第11章為實踐項目部分,主要以初級項目研究生

本書以圖像的全景拼接、單目測量、目標檢測和三維立體視覺4條技術主線為載體,系統(tǒng)介紹了計算機視覺領域的基礎理論、算法和實踐應用。圍繞每條技術主線,作者都有意識地為讀者建立起“數學→算法→技術→應用”支撐體系。除理論講解外,本書還提供了豐富的示例程序和實踐指導,幫助讀者消化理解相關模型算法以及技術。

本書收錄了約百道大模型工程師常見的面試題目和解答，介紹了與大模型相關的技術，涵蓋語義表達、數據預處理、預訓練、對齊、垂類微調、組件、評估、架構、檢索增強生成(RAG)、智能體、PEFT(參數高效微調)，以及訓練與推理等內容。

本書的內容從基礎到高級，涵蓋了大數據的基礎概念、存儲技術、分析與挖掘工具等多個方面。在第一部分中，我們首先介紹了大數據的基本概念和數據資源的重要性，深入探討了數據質量的標準及其在實際應用中的重要性。接著，我們詳細講解了大數據的生命周期，從數據的生成到存儲、處理、分析，直到最后的數據消亡，幫助讀者理解大數據的完整處理過程

智能體作為當前人工智能的一個重要分支，推動了人工智能技術的深化和發(fā)展。通過模擬生物智能的機制，智能體能夠在復雜環(huán)境中進行自主決策和行動，提升了人工智能的應用能力和智能化水平。智能體的發(fā)展促進了多模態(tài)智能的融合，使得人工智能能夠同時處理視覺、聽覺、觸覺等多種信息，增強了人工智能的理解和交互能力�！吨悄荏w時代》作為一部融合