本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識(shí)、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對(duì)深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識(shí)，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)從入門到進(jìn)階、從理論到實(shí)戰(zhàn)的跨越。全書共7章，前三章包括復(fù)雜

ChatGPT是當(dāng)下最新、最熱門的工具、效率工具，但為什么不同的人使用效果天差地別，整體上來說：一是認(rèn)知上的不足；二是方法上的不足。這正是本書要解決的問題。本書不僅讓讀者會(huì)用ChatGPT，更嘗試讓讀者意識(shí)到自己需要構(gòu)建一個(gè)完整的學(xué)習(xí)體系，同時(shí)本書提供構(gòu)建這個(gè)學(xué)習(xí)體系的方法。有了這個(gè)學(xué)習(xí)體系，才能真正用好ChatGPT

本書全面審視了人工智能(A)的起源、發(fā)展歷程及其在當(dāng)代社會(huì)中的深遠(yuǎn)影響。作為一項(xiàng)關(guān)鍵的賦能型技術(shù)，AI在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)安全、協(xié)作技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、量子計(jì)算、邊緣計(jì)算、無人駕駛等多個(gè)前沿技術(shù)領(lǐng)域中發(fā)揮著核心作用，推動(dòng)著前沿技術(shù)的革新和千行萬業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本書旨在為讀者提供一個(gè)獨(dú)特的視角看待AI，幫助讀者理解AI的

本書致力于探索如何在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，最大限度地提高性能和優(yōu)化顯存使用。本書面向深度學(xué)習(xí)從業(yè)者，尤其是希望深入了解并提升模型訓(xùn)練效率的工程師與研究人員。隨著深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速增長，如何高效利用硬件資源，減少訓(xùn)練時(shí)間，成為當(dāng)前AI系統(tǒng)工程的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。本書從硬件和軟件的基礎(chǔ)知識(shí)入手，逐步引導(dǎo)讀者理解和掌握

《PyTorch深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目教程》根據(jù)初學(xué)者的學(xué)習(xí)曲線和職業(yè)生涯成長規(guī)律，由淺入深設(shè)計(jì)了5個(gè)基礎(chǔ)項(xiàng)目和3個(gè)綜合項(xiàng)目�；�礎(chǔ)項(xiàng)目包括手寫數(shù)字識(shí)別、二維曲線擬合、貓狗圖像分類、提升貓狗圖像分類的準(zhǔn)確率和文本翻譯，引導(dǎo)讀者使用PyTorch構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法框架，深入探討了深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集構(gòu)建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理及實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練與評(píng)

本書用科普化的語言介紹了搜索、計(jì)算機(jī)視聽覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、多模態(tài)信息處理等人工智能系統(tǒng)中的基礎(chǔ)算法和數(shù)學(xué)模型，它們是實(shí)現(xiàn)人工智能的基礎(chǔ)。展示了人工智能的底層邏輯，人工智能工作的基本規(guī)律。讓讀者真正搞懂如何給機(jī)器裝上眼睛和耳朵、如何讓機(jī)器理解人類語言、如何讓機(jī)器擁有知識(shí)、如何讓機(jī)器懂邏輯會(huì)推理、如何使機(jī)器人的言

本書以統(tǒng)一而較簡明的方式介紹人工智能算法在數(shù)值求解復(fù)雜系統(tǒng)中的基本方法及最新進(jìn)展。首先從人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法開始講解，從最基礎(chǔ)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始，介紹一些經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)及其原理。然后從一階常微分方程初值問題引入，分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數(shù)值求解的經(jīng)典算法。隨后分別研究了

本書系統(tǒng)闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論、算法和實(shí)現(xiàn)。全書共11章：第1章著重介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識(shí)；第2章介紹了樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理和提取的傳統(tǒng)算法(如PCA和LDA)，并增加了流形學(xué)習(xí)和稀疏表征等理論；第3-8章系統(tǒng)介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如監(jiān)督學(xué)習(xí)(貝葉斯、最近鄰、線性模型、非線性模型和集成學(xué)習(xí))和非監(jiān)督學(xué)習(xí)(聚類)；第9、

在人工智能飛速發(fā)展的今天，大眾對(duì)于這一前沿技術(shù)仍感神秘且難以窺探其深。為此，本書針對(duì)人工智能的核心問題進(jìn)行了深入剖析，旨在幫助讀者揭開其神秘面紗。本書的主要內(nèi)容圍繞以下問題展開：什么是人工智能？人工智能能否解釋其決策？它能否承擔(dān)法律責(zé)任？它是否具有代理權(quán)？人類應(yīng)該保留對(duì)這類系統(tǒng)的何種控制權(quán)，是否取決于所做決策的類型？如

大模型作為人工智能技術(shù)的重要發(fā)展方向，逐漸成為未來科技發(fā)展的重要方向之一。基于此，本書重點(diǎn)介紹與大模型相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)、原理與技術(shù)。本書分為14章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、自然語言處理、大模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、大模型訓(xùn)練與優(yōu)化、大模型微調(diào)及相關(guān)應(yīng)用案例等。全書強(qiáng)調(diào)內(nèi)容的科學(xué)性與系統(tǒng)性，從大模型歷史發(fā)展脈絡(luò)、理論基礎(chǔ)、構(gòu)建方法到應(yīng)用