本書(shū)共分四個(gè)部分15章，全面系統(tǒng)地介紹了生成式AI的基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景以及社會(huì)影響，既突出生成式人工智能技術(shù)，又重視AIGC應(yīng)用，旨在為讀者提供一個(gè)全面、深入且實(shí)用的學(xué)習(xí)平臺(tái)，幫助讀者快速掌握生成式人工智能的精髓及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐。

本書(shū)是系統(tǒng)介紹生成式人工智能基本概念、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及其治理方案的人文社會(huì)科學(xué)類(lèi)讀物。書(shū)中簡(jiǎn)要介紹了生成式人工智能的底層邏輯與技術(shù)架構(gòu)，結(jié)合醫(yī)療、金融、教育、法律等具體場(chǎng)景分析了生成式人工智能的落地應(yīng)用，進(jìn)而對(duì)其未來(lái)圖景提出預(yù)測(cè)和想象。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探討和分析了生成式人工智能潛在的數(shù)據(jù)、算法、模型等技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，并嘗試探索其治

本書(shū)從人工智能導(dǎo)論、人工智能編程基礎(chǔ)、人工智能計(jì)算平臺(tái)、人工智能網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、人工智能基本技術(shù)、大模型及其應(yīng)用技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用等七個(gè)維度布局內(nèi)容。

本書(shū)共7章，第1章緒論，介紹人工智能的概念和發(fā)展簡(jiǎn)史，當(dāng)前發(fā)展方向、研究熱點(diǎn)，基本研究?jī)?nèi)容、所采用的研究方法；第2章討論傳統(tǒng)經(jīng)典人工智能的知識(shí)表示、知識(shí)工程、搜索技術(shù)、群智能算法、知識(shí)圖譜、專(zhuān)家系統(tǒng)和規(guī)劃技術(shù)等基本知識(shí)；第3章介紹實(shí)踐人工智能應(yīng)用的編程語(yǔ)言Python；第4章以Scikit-learn為基礎(chǔ)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)

本書(shū)提出了以下推薦方法：基于“字符－短語(yǔ)”注意力機(jī)制和因子分解機(jī)的混合推薦方法和基于“局部－整體”注意力和文本匹配機(jī)制的推薦方法，旨在通過(guò)獲取更多信息和提升模型特征提取能力，來(lái)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦；基于層次注意力和增強(qiáng)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先回放機(jī)制的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦方法和基于自適應(yīng)元模仿學(xué)習(xí)的推薦環(huán)境模擬器，旨在突破深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在

"《大模型核心技術(shù)與開(kāi)發(fā)實(shí)踐：基于Transformer、PyTorch及HuggingFace》系統(tǒng)地介紹大語(yǔ)言模型（LLM）的理論基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)方法及在多種場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐。共分為12章，第1~3章介紹Transformer模型的基本架構(gòu)與核心概念，包括編解碼器的結(jié)構(gòu)、自注意力機(jī)制、多頭注意力的設(shè)計(jì)和工作原理；第4~6

人工智能（AI）是當(dāng)今科技領(lǐng)域最引人注目的前沿技術(shù)之一，正在深刻地改變我們的生活、工作和社會(huì)結(jié)構(gòu)。本書(shū)是一本以漫畫(huà)形式呈現(xiàn)的科普?qǐng)D書(shū)，旨在通過(guò)輕松幽默、生動(dòng)形象的方式，帶領(lǐng)讀者穿越時(shí)空，探索人工智能從誕生到蓬勃發(fā)展的全過(guò)程。本書(shū)深入探討了人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如醫(yī)療、金融、交通、娛樂(lè)等，展示了人工智能如何為人類(lèi)社會(huì)

本書(shū)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)，具體內(nèi)容包括:改進(jìn)了高階圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、自編碼架構(gòu)和圖的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型，并在圖基礎(chǔ)任務(wù)(如鏈路預(yù)測(cè)和節(jié)點(diǎn)分類(lèi))上取得了有效的性能。此外，本書(shū)采用前沿的圖對(duì)比學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過(guò)增強(qiáng)圖數(shù)據(jù)表示有效緩解數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題，并在知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)任務(wù)上顯著提升性能。

本書(shū)是暢銷(xiāo)書(shū)深度學(xué)習(xí)入門(mén)&進(jìn)階系列第五本書(shū)，主要圍繞生成模型進(jìn)行講解。生成模型是一種非常重要的技術(shù)，對(duì)于人工智能的發(fā)展有著重要的作用。本書(shū)延續(xù)了作者通俗易懂的行文風(fēng)格，以深入淺出的方式介紹正態(tài)分布到擴(kuò)散模型所涉及的技術(shù)，并最終完成一個(gè)類(lèi)似于StableDiffusion的圖像生成人工智能。讀者可在創(chuàng)建這個(gè)圖像生成人工智

本書(shū)是一本專(zhuān)門(mén)為AI初學(xué)者撰寫(xiě)的入門(mén)指南，以備受關(guān)注的AI大模型DeepSeek為切入點(diǎn)，借助豐富的案例和通俗易懂的講解，全面且系統(tǒng)地介紹有關(guān)AI的知識(shí)，幫助讀者走出AI認(rèn)知誤區(qū)，逐步掌握AI應(yīng)用技巧，進(jìn)而抓住AI時(shí)代的機(jī)遇。本書(shū)不僅剖析了DeepSeek的特點(diǎn)和影響，還深入探討AI在學(xué)習(xí)、生活、內(nèi)容創(chuàng)作等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)