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本書深入探討了GPT多模態(tài)大模型與AIAgent智能體的技術原理及其在企業(yè)中的應用落地。全書共8章,從大模型技術原理切入,逐步深入大模型訓練及微調,還介紹了眾多國內外主流大模型。LangChain技術、RAG檢索增強生成、多模態(tài)大模型等均有深入講解。對AIAgent智能體,從定義、原理到主流框架也都進行了深入講解。在企

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本書系統(tǒng)介紹了人工智能的主流概念、理論、方法、技術及典型應用。全書共10章,第1章介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程、主要研究內容和新興研究方向;為便于讀者測試與運行各類人工智能算法,第2章介紹了人工智能相關的軟硬件平臺等基礎知識;第3-10章分別介紹了面向人工智能的優(yōu)化算法,以及機器學習、深度學習、強化學習、計算機視

本書通過從零開始構建生成式人工智能模型來探討生成式人工智能的底層機制，并使用PyTorch對生成式人工智能模型進行編程的實踐指導，以期讓讀者在了解生成對抗網絡(GAN)、變分自編碼器(VAE)、循環(huán)神經網絡(RNN)、Transformer、擴散模型、大語言模型(LLM)和LangChain等技術原理之后，能構建可生成