本書(shū)以“超級(jí)AI”為時(shí)代背景，面向廣大教師與家長(zhǎng)，提出30個(gè)未來(lái)教育核心問(wèn)題，涵蓋學(xué)校、家庭、社會(huì)及終身成長(zhǎng)等方面，由多個(gè)AI大模型給出直接回答，由5位教育專家提供真人思考，問(wèn)以致學(xué)、學(xué)以致用、用以致問(wèn)，啟發(fā)讀者前瞻教育的發(fā)展趨勢(shì)。

人工智能承載了人類之夢(mèng)與科學(xué)之夢(mèng)。回望兩千多年來(lái)人類對(duì)人工智能的追夢(mèng)之旅，各種幻想、思辨、探索、曲折構(gòu)成了一幅令人驚嘆的歷史畫(huà)卷。人工智能的起點(diǎn)在哪里？曾經(jīng)歷過(guò)哪些艱辛的嘗試？人工智能背后的科學(xué)機(jī)理是什么？人工智能如何在軍事領(lǐng)域成為顛覆性技術(shù)？人類在未來(lái)已來(lái)的智能時(shí)代又該如何自處？如果對(duì)這些問(wèn)題感興趣，那么請(qǐng)您翻開(kāi)本書(shū)

本書(shū)主要介紹人工智能和供應(yīng)鏈行業(yè)融合中通用化和實(shí)戰(zhàn)化的預(yù)測(cè)算法，以及這些預(yù)測(cè)算法在業(yè)界實(shí)際應(yīng)用的案例，旨在通過(guò)簡(jiǎn)單易懂的方式讓讀者了解供應(yīng)鏈相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景。本書(shū)作者具有豐富的業(yè)界從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)算法方面擁有豐富的理論研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)⒒�礎(chǔ)模型、進(jìn)階模型和行業(yè)實(shí)踐有機(jī)地融合，循序漸進(jìn)地介紹供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)算法，使讀者

本書(shū)共分為七章。第一章主要介紹數(shù)學(xué)對(duì)應(yīng)人工智能的重要性，以及代數(shù)學(xué)和分析學(xué)中的基礎(chǔ)概念，是后面各章的基礎(chǔ)。第二章和第三章分別介紹了微積分和線性代數(shù)核心內(nèi)容，并將相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)映射到人工智能領(lǐng)域，從這一視角理解數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)的工程應(yīng)用。第四章介紹了矩陣分解這一重要數(shù)學(xué)工具及其在人工智能領(lǐng)域的典型應(yīng)用。第五章介紹了概率論基礎(chǔ)知

本書(shū)以人與技術(shù)的關(guān)系為基點(diǎn)，既對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展進(jìn)行梳理、對(duì)人工智能技術(shù)具體應(yīng)用進(jìn)行討論，又對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的社會(huì)前沿問(wèn)題開(kāi)展廣義的哲學(xué)分析。一方面，及時(shí)跟進(jìn)、關(guān)注人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)，并以案例呈現(xiàn)人工智能技術(shù)發(fā)展的可能樣態(tài)及應(yīng)用。另一方面，關(guān)注人工智能技術(shù)發(fā)展在個(gè)人、社會(huì)、國(guó)家等多個(gè)方面產(chǎn)生的深刻影響，觀

本書(shū)為讀者提供了一次深入探索人工智能和自動(dòng)化編程的奇妙之旅。全書(shū)從AI（ArtificialIntelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐漸深入到如何使用具有代表性的AIGC工具ChatGPT、GitHubCopilot和Claude2等進(jìn)行自動(dòng)化編程。此外，本書(shū)還詳細(xì)介紹了其他多種AI代碼生成解決方案。

ChatGPT，如同人類歷史上的單向門(mén)——火、文字、造紙、蒸汽機(jī)、電和計(jì)算機(jī)一樣，標(biāo)志著人類科技進(jìn)步的又一重大里程碑。ChatGPT的橫空出世驚艷了世界，它不僅點(diǎn)燃了通用人工智能的火花，更預(yù)示著我們正步入通用人工智能的新紀(jì)元。 我們站在這一歷史性的時(shí)刻，仿佛看見(jiàn)新時(shí)代的開(kāi)端。全球?qū)�ChatGPT的廣泛關(guān)注

內(nèi)容簡(jiǎn)介這是一本能指導(dǎo)企業(yè)利用MLOps技術(shù)構(gòu)建可靠、高效、可復(fù)用、可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型從而實(shí)現(xiàn)AI工程化落地的著作。由國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)第四范式的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術(shù)VP領(lǐng)銜撰寫(xiě)，從工具、技術(shù)、企業(yè)級(jí)應(yīng)用、成熟度評(píng)估4個(gè)維度對(duì)MLOps進(jìn)行了全面的講解。本書(shū)的主要內(nèi)容包括如下9個(gè)方面：（1）MLOps的核心概念和方

人工智能發(fā)展迅猛，但在不確定性和脆弱性環(huán)境下的應(yīng)用仍存在較大困難。同時(shí)，與人腦相比，人工智能缺乏直覺(jué)推理能力和基于認(rèn)知地圖的思維能力。 本書(shū)從以上問(wèn)題出發(fā)，全面調(diào)研現(xiàn)有的相關(guān)理論、算法和技術(shù)，并針對(duì)性地從三個(gè)主要層面形成理論性的建議和思考，這三個(gè)層面即人機(jī)混合增強(qiáng)智能的基礎(chǔ)理論、人機(jī)混合增強(qiáng)智能的在線演化與動(dòng)態(tài)自適應(yīng)以

本書(shū)全面地介紹了網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的基本概念、模型和應(yīng)用。本書(shū)從網(wǎng)絡(luò)嵌入的背景和興起開(kāi)始介紹，為讀者提供一個(gè)整體的描述；通過(guò)對(duì)多個(gè)代表性方法的介紹，闡述了網(wǎng)絡(luò)嵌入技術(shù)的發(fā)展和基于矩陣分解的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)嵌入框架；提出了結(jié)合附加信息的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法——結(jié)合圖中節(jié)點(diǎn)屬性/內(nèi)容/標(biāo)簽的網(wǎng)絡(luò)嵌入；面向不同特性圖結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法——面向具有