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本書系統(tǒng)闡述了視覺語言模型的理論體系與技術(shù)實踐。全書共15章，分為三大部分：基礎(chǔ)綜述（第1章）、關(guān)鍵技術(shù)（第2～14章）與未來展望（第15章）。第一部分詳解視覺語言模型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、預(yù)訓練目標、評估方法及數(shù)據(jù)集體系，對比分析對抗訓練、生成式預(yù)訓練等范式，并建立性能評估基準。第二部分：第2章通過多個案例展示技術(shù)多樣性；第3

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本書著重培養(yǎng)學生利用各種人工智能工具提高不同崗位生產(chǎn)效率的能力。內(nèi)容注重理論與實踐相結(jié)合，具體包括：人工智能理論基礎(chǔ)，提示詞工程，人工智能賦能WPS文檔、電子表格、演示文稿，人工智能生成圖片、音頻、視頻，以及“AI+”創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實戰(zhàn)等。本書兼具基礎(chǔ)性、前沿性和應(yīng)用性，在普及人工智能基本原理的同時，介紹近年來人工智能學科發(fā)

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針對應(yīng)用型本科高校的在校學生開展人工智能通識教育所需的教材，主要內(nèi)容包括人工智能的基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)、深度學習基礎(chǔ)以及大模型應(yīng)用基礎(chǔ)等相關(guān)內(nèi)容。主要介紹人工智能概述、DeepSeek模型原理與應(yīng)用、提示詞基礎(chǔ)與設(shè)計、人工智能語言Python基礎(chǔ)、人工智能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、人工智能基礎(chǔ)算法、大模型技術(shù)與應(yīng)用、人工智能的未來與倫

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