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本書旨在成為大模型在各行各業(yè)落地應用的“百科全書”，專為對大模型感興趣的從業(yè)者和企業(yè)管理者量身打造。本書結合了實地調研和多元視角，不僅對大模型進行了技術分析，還從商業(yè)、產(chǎn)品、行業(yè)等多個角度進行了應用探討。全書共5章：第1章介紹了大模型的訓練過程和核心技術；第2章分析了大模型對軟件行業(yè)的影響，通過具體案例展示了軟件公司如

本書全面介紹TensorFlow2.x框架及其在深度學習中的應用，內容包括TensorFlow簡介、Python語言基礎、環(huán)境搭建與入門、TensorBoard可視化、多層感知機實現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)、強化學習、遷移學習、生成對抗網(wǎng)絡和GPU并行計算等。

本書根據(jù)李宏毅老師機器學習公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見算法，并講解了對抗攻擊、領域自適應、強化學習、元學習、終身學習、網(wǎng)絡壓縮等深度學習相關的進階算法.在理論嚴謹?shù)幕�礎上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子

本書收集了國際國內使用AIGC的范例，以及結合“如何運用AIGC進行學習活動”、“如何問大語言模型一個好問題？”、“使用AIGC的原則”和“對使用AIGC的檢核與提醒”，來探索AI在工作和生活中的無限潛力。全文共分為三章，分別是第一章：學習篇(徜徉之境——追尋學習的浪漫之旅)、第二章：生活篇(創(chuàng)意悠游——日常生活的多彩

本書使用淺顯易懂的語言，系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)標注的概念、分類，重點是通過各個項目來闡述文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)等幾類數(shù)據(jù)標注的工具、步驟、規(guī)范和質檢。通過理論與項目實戰(zhàn)相結合，幫助讀者由淺入深地學習和實踐，從而真正掌握數(shù)據(jù)標注的理論、技術和實施。本書既可以作為大數(shù)據(jù)人才培訓的基礎教材，也適用于初學者的入門教材，以及為大數(shù)

本書深入剖析了人工智能時代數(shù)據(jù)服務的核心技術與應用場景，為讀者揭示了數(shù)據(jù)驅動人工智能發(fā)展的奧秘。本書通過設計具體的項目和任務，引導學生在完成任務的過程中，深入掌握人工智能數(shù)據(jù)服務必要的理論知識和實踐技能。全書內容分為5個項目，共18個任務，包括人工智能數(shù)據(jù)服務概述、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標注與質量，內容全面，體系完整

本書是計算機領域本科教育教學改革試點工作計劃(“101計劃”)系列教材之一。本書按照“厚算法基礎、養(yǎng)倫理意識、匠工具平臺、促賦能應用”的培養(yǎng)目標，以表達與推理、搜索與優(yōu)化、建模與學習和倫理與安全為核心，按照如下內容進行組織：第1章緒論、第2章知識表達與推理、第3章搜索探尋與問題求解、第4章機器學習、第5章神經(jīng)網(wǎng)絡與深度

本書主要內容分5大部分，共13章，較全面地介紹了目前人工智能的主流概念、理論、方法、技術及應用等內容。第一部分人工智能概念基礎(第1-3章)，介紹了人工智能與哲學、腦科學有關的概念和知識基礎，包括緒論、人工智能哲學基礎和腦科學基礎。緒論部分介紹了智能的定義以及人工智能的定義、歷史、實現(xiàn)方法、研究內容、發(fā)展趨勢；第二章哲

本專著主要從以下四個方面闡述了聯(lián)邦學習中的異構性問題：系統(tǒng)異構性、統(tǒng)計異構性、模型異構性及聯(lián)邦學習算法的收斂性分析。系統(tǒng)異構性從參與聯(lián)邦學習設備的計算資源和通信資源的異構性角度出發(fā)，分析了聯(lián)邦學習所面臨的問題，并概括了當前最新提出的解決方案。統(tǒng)計異構性從參與設備之間的數(shù)據(jù)質量和數(shù)量差異性角度出發(fā)，概括了最新解決方案，并