本書的主要內(nèi)容有：設計現(xiàn)代化和安全的云原生或混合式數(shù)據(jù)分析和機器學習平臺。整合數(shù)據(jù)到妥善治理、可擴展和有彈性的數(shù)據(jù)平臺，以數(shù)據(jù)加速創(chuàng)新。實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)訪問的民主化，治理業(yè)務團隊抽取洞察力的方式，并構建AI/ML能力。賦予業(yè)務團隊用流處理流水線實時決策的能力。構建MLOps平臺，采用預測分析和規(guī)范性分析方法。

本書的主要內(nèi)容有：為機器學習系統(tǒng)編寫自動化測試，容器化開發(fā)環(huán)境，并重構有問題的代碼庫。運用MLOps和CI/CD實踐，加速實驗周期并提升機器學習解決方案的可靠性。運用精益交付和產(chǎn)品實踐，提高構建符合用戶需求的正確產(chǎn)品的成功率。確定適合的團隊結構及團隊內(nèi)外的協(xié)作方式，以促進快速工作流、減少認知負擔，并在組織內(nèi)推廣機器學習

本書主要討論了交互設計的出現(xiàn)，發(fā)展以及和相關設計細分領域的區(qū)別于聯(lián)系。詳細介紹了當前常用的交互設計方法和主要工作流程，將人機交互行為分為信息顯示、用戶接收、處理進而發(fā)出指令等環(huán)節(jié)，介紹了每個環(huán)節(jié)的設計工作所需的理論和設計方法。本書面向的讀者包括高校內(nèi)工業(yè)設計、視覺傳達設計、數(shù)字媒體技術、產(chǎn)品設計、應用心理學等專業(yè)中對交

本書作為AIGC技術的深度解析與實踐指南，旨在為讀者揭開AIGC的神秘面紗。全書精心設計了8章內(nèi)容，從基礎知識到實戰(zhàn)應用，層層遞進，詳盡闡述。全書覆蓋基礎知識及7大應用場景，包括撰寫多類型文章、處理辦公事務、圖像創(chuàng)作、音頻編輯、短視頻創(chuàng)作、Python編程、數(shù)字人虛擬主播，旨在幫助讀者快速掌握AIGC的核心技能，提升辦

本書以通俗易懂、大量圖解的方式剖析了DeepSeek的底層技術。全書分為3章和附錄，第1章詳細分析了推理大模型的范式轉變，即從訓練時計算到測試時計算；第2章解讀了DeepSeek-R1的架構混合專家（MoE）；第3章展示了DeepSeek-R1詳細的訓練過程及核心技術，涵蓋基于GRPO的強化學習等；附錄分享了DeepS

本書旨在為讀者提供一個深入了解人工智能技術及其應用的全景視角。在內(nèi)容安排上，本書從基礎理論出發(fā)，逐步深入技術實現(xiàn)和應用場景，以確保讀者能夠掌握人工智能的關鍵概念、技術方法及其在實際中的應用。本書詳細介紹人工智能的定義、發(fā)展歷程、研究領域和應用前景，以及自然語言處理、計算機視覺處理、智能語音處理等關鍵技術，并探討人工智能

本書從技術價值、存在風險、倫理治理的維度介紹相關內(nèi)容，旨在使讀者全面地理解、掌握人工智能倫理方法，通過案例分析使讀者能夠運用這些方法解決現(xiàn)實世界中的問題。本書較為全面地介紹了人工智能倫理概念及人工智能應用倫理等方面的知識，分為基礎篇、理論篇、應用篇三部分，共16章。本書適用于所有理工科、社會科學專業(yè)學生作為人工智能通識

本書系統(tǒng)地介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識、工作原理及應用實例，旨在幫助讀者深入掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡的設計及應用方法。全書共分10章，涵蓋從基礎理論到典型神經(jīng)網(wǎng)絡設計的各個方面。前兩章詳細講解了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念、結構及工作原理，為后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡設計奠定理論基礎。隨后的章節(jié)重點介紹了不同類型的典型神經(jīng)網(wǎng)絡，包括結構設計方法

本書采用“理論+應用+操作實踐”相結合的方式，深入淺出地介紹生成式人工智能及大模型的基礎知識。書中精選典型案例，展示大模型在各行業(yè)的應用，并通過Transformer架構，詳細解析生成式人工智能及大模型的核心原理與技術演進。此外，本書還通過文本生成、圖像生成、視頻生成等應用場景，指導讀者學習AI工具的使用。本書體系完整

本書內(nèi)容涵蓋從人工智能的起源、發(fā)展到前沿技術的多個方面，包括人工智能基礎概念、數(shù)學素養(yǎng)與計算思維、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術、智能體技術、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習、圖像識別與計算機視覺、自然語言處理與大語言模型、生成式人工智能、機器人及其智能化、群體智能等核心技術，同時結合大量實戰(zhàn)練習和項目，強調(diào)理論與實踐并重。書中特別