《AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》內(nèi)容系統(tǒng)、全面，實(shí)例豐富，共有10章，包括51個實(shí)操案例解析和80個行業(yè)案例分析。通過學(xué)習(xí)《AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術(shù)，成為合格的AI訓(xùn)練師�！禔I訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》附贈了同步教學(xué)視頻＋P

智能制造是制造業(yè)的未來方向，而體現(xiàn)智能之處就是生產(chǎn)線的“自主”運(yùn)行及遠(yuǎn)程控制。本書綜合相關(guān)基礎(chǔ)知識、健康管理與遠(yuǎn)程運(yùn)維技術(shù)，結(jié)合工程實(shí)踐，形成了一個智能系統(tǒng)遠(yuǎn)程運(yùn)維決策框架。基于健康管理思想，提出了數(shù)據(jù)完備和數(shù)據(jù)不完備兩種情況下的系統(tǒng)故障診斷模型；基于故障診斷，分別從考慮備件、緩沖庫存、服務(wù)合同、部件相關(guān)性、環(huán)境等角度

本書共9章，主要內(nèi)容有：深度學(xué)習(xí)模型性能評估、模型可視化、輕量級模型設(shè)計(jì)、模型剪枝、模型量化、遷移學(xué)習(xí)與知識蒸餾、自動化模型設(shè)計(jì)、模型優(yōu)化與部署工具。

本書以通俗易懂的語言和有趣的插畫來解釋深度學(xué)習(xí)中的概念和方法,生動形象的插圖更容易幫助讀者理解和記憶。同時,書中指導(dǎo)讀者將自己的理解制作成短視頻,以加強(qiáng)學(xué)習(xí)效果。另外,書中還指導(dǎo)讀者在Colab平臺上進(jìn)行實(shí)踐。 本書內(nèi)容全面,從基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等入門知識,到深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域如計(jì)算機(jī)視覺、自然

208個干貨技巧，幫助您從入門到精通ChatGPT的案例應(yīng)用。208集教學(xué)視頻，手機(jī)掃碼即可邊看邊學(xué)，助您速成ChatGPT提問高手。隨書贈送：243款素材效果+247組AI繪畫提示詞。書中穿插兩條線，對AI提問和熱門提示詞進(jìn)行詳細(xì)介紹。一條技巧線：介紹了ChatGPT的基礎(chǔ)用法、提問框架和高效提問的方法，幫助讀者快速

在這本書中，作者著力討論了幾種獲取機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法性能的相關(guān)知識的方法。作者展示了如何再次利用這些知識來選擇、組合、編撰和調(diào)整算法和模型，從而為數(shù)據(jù)挖掘提供更快、更有效的解決方案，幫助研究人員改進(jìn)算法，并開發(fā)能夠自我改進(jìn)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本書的新版在舊版基礎(chǔ)上就內(nèi)容做了非常大的擴(kuò)充。作者介紹了最新的自動機(jī)器學(xué)習(xí)方法，闡

本書是作者對自2008年起系統(tǒng)分析"機(jī)器能否獲得認(rèn)知發(fā)展能力"這一問題而不得不先訴諸于"人工智能基礎(chǔ)問題"或"認(rèn)知哲學(xué)"方面的研究其結(jié)果的總結(jié)。本書立論開宗明義：將機(jī)器認(rèn)知發(fā)展問題簡化為"物理機(jī)器的概念產(chǎn)生問題"。據(jù)此，作者遂建立起自己對"概念體系"的理論和對"心靈哲學(xué)"的基本觀念，之后使用符合哲學(xué)討論習(xí)慣的方式進(jìn)行論

教育信息化促進(jìn)了教育測評理念的變革，人工智能時代的教育更加關(guān)注以智能技術(shù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)者認(rèn)知分析與個性化學(xué)習(xí)的訴求。本書遵循"理論-方法-應(yīng)用"研究范式，探索人工智能時代的學(xué)習(xí)認(rèn)知分析的新理論與新方法。

本書作者借用科幻小說的形式，對人工智能、元宇宙、生物科技、納米科技、機(jī)器人技術(shù)等一系列前沿科技做了科普。

本書針對推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜的圖結(jié)構(gòu)模式，研究基于圖表示學(xué)習(xí)的深度推薦系統(tǒng)。通過挖掘圖信息中的隱性關(guān)系和高階關(guān)系，使用圖學(xué)習(xí)的方式探索用戶和產(chǎn)品的潛在關(guān)聯(lián)，彌補(bǔ)相關(guān)推薦系統(tǒng)研究在挖掘用戶之間或者產(chǎn)品之間隱性關(guān)系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術(shù)。增加推薦系統(tǒng)輸入的多樣性，運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖