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  • 玩转ChatGPT:秒变AI写作高手

    这是一本教你如何使用ChatGPT与AIGC工具提升写作能力的实用手册。全书共6章,内容包括ChatGPT与AIGC辅助写作基础,用AIGC辅助公文写作,用AIGC辅助文案创作,用AIGC辅助创作新媒体、自媒体文章,用ChatGPT辅助创作毕业论文、学术论文与项目申报书,以及用ChatGPT辅助生成概括、纠错、翻译。本书内容新颖、实用,提供了大量真实的写作案例,手把手教读者玩转ChatGPT写作,
    人工智能8.8万字
    4.5万人气
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    深度学习与围棋

    这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来最重大的突破之一AlphaGo,将其背后的技术和原理娓娓道来,并配合一套基于BetaGo的开源代码,带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践,深入浅出,庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及,内容非常精彩。全书共分为3个部分:第一部分介绍机器学习和围棋的基础知识,并构建
    人工智能19.7万字
    4.5万人气
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    大模型实战:微调、优化与私有化部署

    本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI
    人工智能15.8万字
    4.5万人气
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    AI:人工智能的本质与未来

    人工智能并不是一个新鲜的概念,自提出到现在已经有半个多世纪的时间,期间经过了跌宕起伏的发展历程。作者从专业的角度,深入浅出,梳理了人工智能发展的历程,其经历的不同阶段概况,如今最前沿的发展现状以及面临的困境,并探讨了其未来发展的可能性,堪称一部精彩的人工智能进化史。作者玛格丽特·博登具有深厚的跨学科背景,她将心理学、医学、哲学等领域的知识融会贯通,与自己对人工智能的研究相结合,生发出独特而深刻的洞
    人工智能9万字
    4.4万人气
  • 玩转ChatGPT:秒变AI提问和追问高手

    本书是一本关于如何使用ChatGPT提问和追问的书。会提问才能得到自己想要的结果,会追问才能优化自己想要的结果。本书从AI指令提示、角色定位提问、给定标准提问、概括总结追问、延伸扩展追问、强化自洽追问、联系上下文追问、聚类分类追问、分步骤与模块追问等方面分别介绍了ChatGPT的提问和追问技巧。本书适合ChatGPT学习者阅读与使用,尤其适合想高效工作的教师、培训师、咨询师和管理者阅读与使用,也适
    人工智能9.4万字
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    神经网络与深度学习

    本书结合日常生活中的寻常小事,生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践,案例丰富,深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们,这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工智能的原理,丰富我们对人类自身的认识,并启发我们对人机智能之争更深一层的思考与探索。
    人工智能9.4万字
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    人工智能数学基础

    本书是面向高级人工智能人才培养的高等学校人工智能相关专业规划教材中的一本,通过梳理人工智能涉及的相关数学理论,并通过Python实现相关案例,使抽象的理论具体化,从而加深读者对数学的感性认识,提高读者对数学理论的理解能力。本书首先介绍了人工智能所需的基础数学理论,然后根据数学内容的逻辑顺序,以微积分、线性代数、概率论、数理统计为基础,对函数逼近、最优化理论、信息论、图论进行了深入介绍,同时给出了它
    人工智能12万字
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  • 扩散模型从原理到实战

    AIGC的应用领域日益广泛,而在图像生成领域,扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切入点,由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识,并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章,详细介绍了扩散模型的原理,以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法,此外还介绍了StableDiffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后,附录
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  • 脑机穿越:脑机接口改变人类未来(2021年版)

    《脑机穿越》讲述了“人机融合”的未来,即“脑机接口时代”的到来!在未来科技的驱动下,科幻大片的场景已逐渐走入现实。人类通过思维控制人造工具,如今听起来无法想象的事情,在未来会成为常态。从海洋深处到超新星禁区,甚至到我们体内细胞间的微小裂缝,人类的触及范围将追上我们探索未知领域的野心。《脑机穿越》也是“脑机接口”的简要发展史。作者尼科莱利从脑机接口对传统神经科学的颠覆,到早期的“信息输出”,即机器如
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  • 大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化

    本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员,还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家,本书都将带你深入大模型的核心领域,提供从构建、优化到部署的全流程指导,助你
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    深度强化学习实践(原书第2版)

    本书的主题是强化学习(ReinforcementLearning,RL),它是机器学习(MachineLearning,ML)的一个分支,强调如何解决在复杂环境中选择最优动作时产生的通用且极具挑战的问题。学习过程仅由奖励值和从环境中获得的观察驱动。该模型非常通用,能应用于多个真实场景,从玩游戏到优化复杂制造过程都能涵盖。
    人工智能29万字
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    深度学习:卷积神经网络从入门到精通

    本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述,依次包括:现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这
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    ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化

    这是一本系统梳理并深入解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作,也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:ChatGPT的工作流程和技术栈;ChatGPT的工作原理和算法实现;基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理;强化
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  • AI大模型安全观:通用人工智能的应用场景、安全挑战与未来影响

    本书首先简要介绍了ChatGPT与自然语言大模型的基本概念,以及GPT-4的核心技术特点和人工智能技术未来的发展趋势;之后介绍了数字化时代的基础安全问题,以及大模型和ChatGPT在内容安全、网络安全、隐私安全、版权合规和伦理道德等方面带来的新挑战、新风险,如生成内容的准确性问题、作品训练的版权问题等,并从人工智能技术的监管角度给出了一些策略建议;最后深入地分析了如何客观看待ChatGPT给如今的
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    智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革

    人类历史上的历次技术革命,都带来了人类感知和认知能力的不断提升,从而使人类知道更多,做到更多,体验更多。以此为标准,李彦宏在本书中将人工智能定义为堪比任何一次技术革命的伟大变革,并且明确提出,在技术与人的关系上,智能革命不同于前几次技术革命,不是人去适应机器,而是机器主动来学习和适应人类,并同人类一起学习和创新这个世界。大数据是智能社会运转的根本动力和燃料。以百度为代表的搜索引擎公司,由于对数据资
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    生成式人工智能

    ChatGPT一经问世,在全球范围内引起巨大轰动,GPT-4接入未来办公软件更是让人震惊,而且技术正在以前所未有的速度快速迭代。那么,以这些技术为代表的生成式人工智能(AIGC)是否为新一轮的技术革命?它到底能做什么,具有哪些优势和场景应用趋势?面对新技术,未来商业的机会在哪里,对我们个人又有着什么样的影响?……这些问题对于我们理解当下,面向未来都十分重要。本书基于作者的专业背景和长期实践,系统介
    人工智能10.8万字
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    AI速成课:从AI编程到构建智能软件

    本书从基础知识入手,详细讲解通过强化学习和深度学习构建AI系统所需的一切,并通过5个完整的项目实例,循序渐进展示如何使用最佳、最简单的AI编程工具(包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch)构建智能软件。具体内容包括AI工具包、Python基础、AI基础技巧、你的第一个AI模型、销售和广告中的AI、Q学习、物流行业中的AI、人工大脑、自动驾驶车辆中的AI、商业中的AI、深
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  • 制造业大模型的构建与实践

    本书分两篇,为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面,主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略,同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面,主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术,AIAgent的原理与应用,以及大模型压缩与部署策略,并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用,最后对大模型进行
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    机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第3版)

    本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Sci
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    人工智能导论

    本书致力于推动人工智能的普及教育,结合最新的人工智能科学技术的发展成果,使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能的相关知识,重点介绍了人工智能的孕育、人工智能的诞生、人工智能的复苏、人工智能的高速发展、人工智能的应用分支和哲学与思考等方面,在每章节后都有与之对应的章节习题,供学习者学习,以强化学生解决问题的能力。
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