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1、本书以MindSpore人工智能框架在大语言模型领域的应用为主要内容,详尽阐述了MindSpore框架在大语言模型中的应用。 2、无论是发者、从业者还是学生,希望能够快速理解并构建大模型,本书以实践为主,能够帮助发者快速理解并造自己的大模型。 3、本书强调实战应用,提供了丰富的实战案例和代码示例,助力读者在实践中掌握构建和优化大语言模型的关键技术。

1.系统性:本书内容系统完整,覆盖数字人技术的全面知识,从基础算法、系统构建到产业应用形成完整知识体系,是一本数字人技术的百科全书。 2.前沿性:本书汇聚了数字人领域的前沿研究成果,涵盖新兴的核心技术如3D人脸重建、神经渲染、多模态融合等,读者可以通过本书掌握技术前沿。 3.实战性:本书案例丰富,每个技术都提供代码级实现细节,读者可以快速上手,将书中的方法应用于实际场景中。 4.展望性:本书不仅涵盖了数字人技术的过去和现在,还结合行业发展对数字人技术的未来行思考,为读者描绘数字人的发展蓝图。 5.权威性:本书作者在数字人相关领域有过多年的深研究,曾参与国家级项目研发,对行业发展格局有独到解析,书写权威性强。


1.360安全人才能力发展中心编写。 2.知识实用:案例等内容来自于企业,为学习者提供了很好的参考资料。 3.丰富的配套资源:针对教师、学生的不同需求提供多方面服务。

基于TensorFlow 2,系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型; 本书旨在填补理论和应用的鸿沟,帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理。 本书旨在讲述深度学习的各种基本算法和原理,以及如何使用Python实现这些算法。本书首先介绍深度学习的相关基础知识,然后讨论深度神经网络的训练、激活函数与正则化等技术,着讲述卷积神经网络及其搭建方法,后阐述循环神经网络及其搭建方法。通过本书,读者可以深理解如何基于TensorFlow 2搭建、训练和应用深度学习模型。 本书主要内容: 线性模型、激活函数; 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络; 模型评估和正则化; 搭建深度学习框架; 基于TensorFlow 2搭建卷积神经网络模型; 基于TensorFlow 2搭建循环神经网络模型。


本书是一本系统的提示工程学习指南,专为帮助读者在行AI原生应用发掌握提示设计的技巧、解决提示设计的真实问题而编写。 本书围绕提示工程展,详细阐述提示工程的理论基础和实际应用。本书共 10 章,每一章都围绕一个核心主题展,通过原理介绍、案例分析、实战应用等,系统介绍提示工程在 AI 原生应用发中的应用。 本书特色 1. 内容全面:从基础到阶、从原理到实践,系统掌握提示工程 2. 实战导向:包含提示工程的 100 多个实践案例和技巧 3. 由浅深:本书的初衷并非仅仅指导读者如何套用各种预设的提示模板,而是通过深理解并掌握提示工程,从而找到对大语言模型的输出有决定性影响的关键因子,推动AI原生应用的落地

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1.内容严谨,结构清晰 在全面考虑人工智能发展脉络的基础上,精心筛选知识,突出导论课程的核心意义,着重关注重要的知识,有利于教师在规划课时内行有效的课堂教学,同时也便于读者自主学习。 2.案例丰富,有趣宜学 本书融合了与学生生活紧密相关的丰富教学案例,以通俗易懂的方式帮助读者理解重要而难以理解的知识,而提升读者的学习兴趣。 3.紧跟前沿,着眼未来 编者着眼于最新的技术成果,在书中介绍了人工智能相关行业的发展趋势和市场动态,在拓宽读者认知边界的同时,力求提高读者的科学素养。 4.录制微课,创新教学 本书提供针对重、难知识的微课视频,助力造新形态精品教材。读者可以通过多种智能化展示方式和渠道随时自学,最大程度提高自己的学习效率。

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将理论与实践结合。本书以知识和广电大数据案例为主线,介绍在大数据技术中Hive的主要用法。 以任务为导向。本书从知识到实操,再到具体的项目,让读者明白如何利用所学知识来解决问题,通过实训和课后习题帮助读者巩固所学知识,从而使读者真正理解并应用所学知识。 注重启发式教学。本书内容围绕利用Hive处理大数据的流程展,不堆砌知识,着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,读者将真正理解并掌握Hive大数据存储和处理技术。

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1.【考全覆盖】 以题促学,精选历年真题,分级分类覆盖所有考,以 庖丁解牛 式的解析精准破解易混易错之处,固本强基补短板 2.【题眼全解密】 以带面,精析每一道题的考查要,以 直捣黄龙 式的讲解全面拨解题方法,从容应变不慌张 3.【练习全仿真】 以练为战,精编过关练习题和全真模拟套题,以 沙场练兵 式的特训大幅提升应试能力,靶向精准效率高 4.【资源全配套】 微信扫描书签上二维码,可获取配套在线视频课程、题库等资源。

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(1)作者来自复旦大学,在国内具有一定的影响力,常举办相关的培训和讲座。 (2)教材难度适中、系统性强,内容基本覆盖了机器学习和深度学习的核心内容,深浅出,适合初学者。知识与时俱,行了更新。 (3)教材配套资料齐全,包括对应的PPT、数据素材、程序源代码、测试题等,另外还提供配套的视频。 (4)实践指导性强。作者结合20多家企业的实战合作项目实践,提供300多道原创的选择题、填空和判断题。还有40多个实战案例供读者实验和实训。 (5)工信部 十四五 规划教材。

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本书适合零基础的编程爱好者、希望转型的技术人员,以及希望通过AI编程提升效率的发者阅读。

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结合实际场景,系统讲述 ChatGPT 在学习、写作、工作和生活等方面的应用 在人工智能领域,作为当前非常先和强大的自然语言处理模型, ChatGPT 为人类带来了全新的人机交互体验。ChatGPT 可以根据用户输的问题,快速生成对应的答案,大幅度提高人们的工作效率。本书结合案例,系统讲述如何应用ChatGPT。 本书主要内容: ● ChatGPT 基础知识; ● 在提升学习效率方面 ChatGPT 的应用; ● 在写作方面 ChatGPT 的应用; ● 在提高工作效率方面 ChatGPT 的应用; ● 在提高生活品质方面 ChatGPT 的应用; ● 在造个人品牌方面 ChatGPT 的应用。

1. 跨学科融合:将AI技术与其他学科知识相结合,如数学、计算机科学、图像图形学、语言学等,通过AI机器人的对话,展现AI如何融合多学科知识实现自我进化,拓宽读者的视野。 2. 拟人化呈现:将AI技术拟人,赋予它们性格与情感,使得抽象的技术概念变得具象且富有亲和力,极大地提升阅读趣味性和接受度。 3. 情感共鸣:在讲述AI技术应用的同时,注重挖掘人与AI之间的情感纽带,如AI机器人作为家庭一员的角色定位,以及它们在陪伴、教育等方面的情感价值,引发读者的情感共鸣。 4. 互动体验:鼓励读者在阅读过程中思考AI技术如何融入自己的日常生活,甚至设计自己心中的AI机器人形象和功能,增强阅读的参与感和互动性。 5. 寓教于乐:通过日常化的语言、幽默的文风串联知识点,让学习过程变得简单有趣。读者在跟随情境对话发展的同时,更容易理解、掌

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本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景,详解人工智能的几个核心技术(机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习)和两个*流行的源平台(sklearn和TensorFlow)。通过本书的学习,读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具,为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。

系统性学习路径:从基础到阶,再到实战应用和参赛指导,为读者提供一站式学习体验。 实战与理论结合:不仅提供理论知识,更注重实践操作和项目实战,帮助读者将所学知识应用于实际。 参赛指导:提供参赛技巧和经验分享,帮助读者在各类科技竞赛中脱颖而出。 互动性与趣味性:通过案例分析、互动问答等形式,提高书籍的趣味性和互动性,吸引青少年读者。 专业团队编写:由经验丰富的科技教育专家(厂商)和实战经验丰富的指导教师(每本书有三四十名竞赛获奖指导教师)共同编写,确保内容的专业性和实用性。 丰富的配套资源:配套资源中提供了书中的实例文件、素材文件、视频教学文件、课件、获奖作品评等。

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读者对象: 1、图像视频应用与处理架构师;2、图像视频发人员;3、深度学习应用发人员;4、深度学习算法工程师;5、其他对视频技术感兴趣的人员。 1)作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写; 2)范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧,全面覆盖; 3)案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析; 4)内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。

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DeepMind人手一本! 屡次对战深度学习三巨头,揭秘大脑黑盒到底是神经网络机器,还是加工符号的机器

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原创智能驾驶激光雷达和算法的实践落地的图书,全彩印刷,效果和实例图全彩呈现。 华为智能驾驶研发专家、清华大学教授、业界专家联袂推荐 全面介绍激光雷达算法在智能驾驶中的应用。 涵盖激光雷达标定、激光感知和激光SLAM等方向。 深浅出、理论联系实际,剖析激光雷达和智能驾驶中的关键技术和经典算法。


AI全景导览,构建知识全景: 实践为王,不仅讲解理论,更通过Keras代码示例,让你亲手实践机器学习和深度学习的每一个步骤; 工具与理论并重,Keras、TensorFlow、pandas,一本书教你如何运用最热门的AI工具,结合理论深度解析; 技术与应用结合,不仅学习如何构建模型,更教你如何分析和优化,实现从理论到应用的无缝对; 跨平台学习体验,所有代码示例均以Python脚本形式提供,无论你使用何种发环境,都能轻松上手。

罗永浩说:“在彻底改写人类命运的巨变来临之际,推荐每一个不想被时代抛弃的朋友都看看这本书。” 1 “搜狗输法之父”、美团光年首席AGI布道师马占凯重磅新作; 2 语言浅显生动,小白也能读懂,对于文科生极其友好; 3 用鲜活的故事,讲述ChatGPT前世今生、AI发展史,让你了解ChatGPT究竟神奇在何处,以及未来我们的生活会是什么样; 4 罗永浩、梁宁、戴雨森、王建硕、王?h倾情推荐; 5 四色印刷,配特制精美书签,阅读体验良好; 6 附赠中国AGI全景图、ChatGPT全景图拉页,让你对ChatGPT及AGI相关产业的发展一目了然。

沿袭 鱼书 系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域,有变化的事物,有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝,有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法,自然而然地过渡到神经网络和深度学习,从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富,讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品,本书延续了这一系列的写作和讲解风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特

1.知识丰富实用。基于人工智能发平台实现,帮助读者行人工智能模型的自我创作,激发读者对人工智能的兴趣,学习人工智能知识,明确人工智能要素,掌握人工智能技术应用流程。 2.内容详细,讲解可靠。本书深浅出地讲解了人工智能发平台的相关内容,涉及理论介绍、平台特、平台优势、发案例以及相关配套的赛事等。 3.理论与实践相结合。不仅介绍人工智能发平台相关技术的基本应用和实现,而且讨论多种实际应用场景,帮助读者真正理解并应用到实际发中。

《客服域人工智能训练师(第2版)》描绘人工智能训练师的 前世今生 聚焦机器训练,为机器注 人性 优化智能座席上岗表现 定义人工智能训练师能力分级 呈现完整清晰的智能服务运营路

基于国产自主可控龙芯处理器,以项目式教学的形式,讲述深度学习框架在计算机视觉领域的应用 本书基于国产自主可控龙芯处理器通过具体项目的实施用直观的方式讲述深度学习与计算机视觉。通过阅读本书,读者能够掌握深度学习在计算机视觉领域的应用。 本书主要内容: OpenCV基础功能实战; 深度学习框架的部署; 计算机视觉技术基础知识; 图像分类网络的部署; 目标检测网络的部署; 图像分割网络的部署; 龙芯智能计算平台模型的训练;

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原Bootstrap畅销书重磅升级,核心案例移植到Bootstrap4; 注重实践应用,作者融多年教学经验和前端发经验于一体; 每章配完整的案例,微课视频、项目指导、教学PPT等资源辅助教学。

虚拟化领域系统性教材,涵盖虚拟化历史、通用虚拟化、ARM虚拟化、鲲鹏虚拟化、新一代虚拟化原理和应用实战介绍。加速虚拟化技术落地,助力国产云计算产业发展。

ROS工程师经常面临使用机器人操作系统(ROS)基础设施并将物理机器人连到机器人仿真系统的挑战。通过本书,读者将学习如何在虚拟环境中对机器人行仿真并在等效的实际场景中实现所需的行为。 本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后,通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行仿真来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人,探索机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书还涵盖诸如深度学习和强化学习之类的主题。 在本书的*后,读者将熟悉在机器人技术中构建专用应用程序的基础知识,并具备从零发高度智能自主机器人的能力。 本书涵盖的主要内容: ?发有环境感知能力的机器人。 ?机器人在物理环境中的反应。 ?将期望的行为分解为一系列机器人行

全书大部分章节紧扣实际需求展,不堆积知识,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施,帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。 书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握Python机器学习相关技能。

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作者基于近20年人工智能与*化控制的研究积累,用通俗易懂的语言系统梳理了人工智能发展过程中的几次人机大战里程碑事件,从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论与未来应用前景。 人工智能技术近年来取得指数级的步,甚至可以通过自我博弈超越人类的经验。人工智能和人机博弈技术的本质是什么?它们背后的方法学和思维方式又是什么?算力、算法、数据与博弈论思想的融合能够研究与分析哪些复杂问题? 国际象棋领域诞生了深蓝,围棋领域诞生了AlphaGo,更复杂、更灵活、更加不透明的博弈对抗系统又会诞生谁?它何时能够超越人类*水平? 未来人工智能到底是人类的伙伴还是对手?它将如何颠覆我们传统的思维方式和决策体系? 博弈 AI 的结合之后将对我们的社会带来哪些变化? 针对这些问题,本书给出了有深度的见解,给您有益的启迪。

1. 聚焦互联网三大核心业务,详细阐述了检索匹配的理论和演历史。 2. 通过落地一个基于深度学习算法模型的分布式机器学习业务案例来加深读者理解。 3. 随书免费赠送全部案例源代码和超过180分钟的高清学习视频。


面向实践 不仅涵盖经典的中小规模案例,还介绍了一些大型项目的实现。 易读易学 以先讨论方法的动机、理论基础及背后思想,再给出完整代码示例的方式,通过现实相关问题来描述RL方法,GitHub上会实时更新书中的所有代码示例 。 初学者友好 基础理论讲解深浅出,应用实例简洁易懂,源代码清晰、完整, 便 于读者上手实践。 侧重实际应用 每种方法都针对非常简单到非常复杂的情况行了实现。 与时俱 新增6章,专门介绍了强化学习的新发展,包括离散优化(解决魔方问题)、多智能体方法、微软的TextWorld环境、高级探索技术等。