本書以Python為基礎(chǔ)，圍繞使用scikit-learn平臺，詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)模型、算法、應(yīng)用場景及其案例實(shí)現(xiàn)方法，逐步帶領(lǐng)讀者熟悉并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法。全書共13章，主要內(nèi)容包括配置開發(fā)環(huán)境、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、文件管理和KNN、線性回歸、邏輯回歸、K-means聚類算法、決策樹、集成算法、AdaBoost算法

本書將帶領(lǐng)你深入了解人工智能的定義，追溯歷史，一同見證人工智能的萌芽、誕生、發(fā)展和變革。我們將一起領(lǐng)略人工智能在不同領(lǐng)域的神奇應(yīng)用，隨后再深入人工智能的核心領(lǐng)域，剖析大語言模型、知識工程、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和人機(jī)交互等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。在專業(yè)上，本書介紹了人工智能人才的培養(yǎng)與職業(yè)規(guī)劃，為報(bào)考指點(diǎn)迷津。最后，我們將探

本書是一部分析探討人工智能核心理論與實(shí)際應(yīng)用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等關(guān)鍵領(lǐng)域。通過詳實(shí)的案例分析，可以使讀者深刻地理解人工智能在現(xiàn)實(shí)生活中的廣泛應(yīng)用。該研究突破了傳統(tǒng)著作的束縛，強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)踐的緊密結(jié)合。作者以通俗易懂的語言，為讀者揭示了人工智能背后的技術(shù)奧秘

本書主要敘述了大模型技術(shù)的最新發(fā)展概況、應(yīng)用實(shí)例、當(dāng)前及未來需要注意和解決的問題。內(nèi)容包括：大模型技術(shù)概述、語言大模型技術(shù)、多模態(tài)大模型技術(shù)、大模型技術(shù)生態(tài)、大模型的開發(fā)訓(xùn)練與推理部署、大模型應(yīng)用、大模型的安全性、大模型技術(shù)的問題總結(jié)與思考。

"隨著時代的發(fā)展，人工智能技術(shù)越來越受重視，影響著工業(yè)生產(chǎn)、家居生活和教育醫(yī)療等方方面面，提高人工智能相關(guān)知識素養(yǎng)，十分有必要。本書作為了解人工智能素養(yǎng)的入門基礎(chǔ)圖書，按照人工智能新知識體系，內(nèi)容分為八個項(xiàng)目，包括人工智能的發(fā)展、基礎(chǔ)技術(shù)、行業(yè)賦能應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等，由淺入深，循序漸進(jìn)，圖文并茂，在內(nèi)容和形式上都有創(chuàng)新，

"《AIGC人工智能創(chuàng)作》課程是為了滿足“人工智能+”行動的要求而開設(shè)的課程，可以作為《網(wǎng)絡(luò)編輯》、《網(wǎng)絡(luò)營銷》、《視覺營銷設(shè)計(jì)》、《短視頻設(shè)計(jì)與制作》等相關(guān)課程的拓展與深化。課程配套教材《AIGC人工智能創(chuàng)作項(xiàng)目化教程》分析了現(xiàn)行主流的AIGC平臺，根據(jù)當(dāng)前最新行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，將AIGC業(yè)務(wù)流程重構(gòu)為教學(xué)項(xiàng)目，形成了本

本書涵蓋了一系列有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括基礎(chǔ)方法(k-NN、決策樹、線性和邏輯回歸等)和高級方法(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、高斯過程、隨機(jī)森林和提升等)，以及常用的無監(jiān)督方法(生成模型、k-均值聚類、自動編碼器、主成分分析和生成對抗網(wǎng)絡(luò)等)。所有方法都包含詳細(xì)的解釋和偽代碼。通過在方法之間建立聯(lián)系，討論一般概念(例如

本書分為兩篇：第一篇算法原理：詳細(xì)介紹了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構(gòu)、訓(xùn)練方法到特定應(yīng)用，包括但不限于Seq2Seq結(jié)構(gòu)、位置編碼、注意力機(jī)制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓(xùn)練實(shí)踐的知識點(diǎn)。此外，探討了預(yù)

本書共分為6章，第1章介紹了PyTorch的安裝和基本操作；第2、3章介紹了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識、簡單的線性模型以及計(jì)算圖知識；第4、5章在前文的基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)展，介紹了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第6章介紹了PyTorch的高級特性。

本書旨在幫助沒有任何人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的工程師們?nèi)�面掌握AIGC的底層技術(shù)原理，以及大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型的原理與實(shí)踐。本書的核心價值是，首先為想學(xué)習(xí)各種大模型的讀者打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學(xué)習(xí)，達(dá)到事半功倍的效果。