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聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
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數(shù)據(jù)孤島和隱私保護(hù)已經(jīng)成為制約人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新型的隱私保護(hù)計(jì)算方案,在數(shù)據(jù)不出本地的前提下,能有效聯(lián)合各參與方聯(lián)合建模,從而實(shí)現(xiàn)“共同富裕”,成為當(dāng)下人工智能領(lǐng)域備受關(guān)注的熱點(diǎn)。本書以實(shí)戰(zhàn)為主(包括對(duì)應(yīng)用案例的深入講解和代碼分析),兼顧對(duì)理論知識(shí)的系統(tǒng)總結(jié)。全書由五部分共19章構(gòu)成。第一部分簡(jiǎn)要介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的理論知識(shí);第二部分介紹如何使用Python和FATE進(jìn)行簡(jiǎn)單的聯(lián)邦學(xué)習(xí)建模;第三部分是聯(lián)邦學(xué)習(xí)的案例分析,篩選了經(jīng)典案例進(jìn)行講解,部分案例用Python代碼實(shí)現(xiàn),部分案例采用FATE實(shí)現(xiàn);第四部分主要介紹和聯(lián)邦學(xué)習(xí)相關(guān)的高級(jí)知識(shí)點(diǎn),包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)的架構(gòu)和訓(xùn)練的加速方法等;第五部分是回顧與展望。本書適合對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私保護(hù)感興趣的高校研究者、企業(yè)研發(fā)人員閱讀。

楊強(qiáng)等 ·人工智能 ·13.8萬字

大模型應(yīng)用開發(fā):核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺`
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本書由科大訊飛與中國(guó)科大的大模型的資深專家聯(lián)合撰寫,一本書打通大模型的技術(shù)原理與應(yīng)用實(shí)踐壁壘,深入大模型3步工作流程,詳解模型微調(diào)、對(duì)齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)及不同場(chǎng)景的微調(diào)方案,全流程講解6個(gè)典型場(chǎng)景的應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐。本書共10章,從邏輯上分為“基礎(chǔ)知識(shí)”“原理與技術(shù)”“應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐”三部分。基礎(chǔ)知識(shí)(第1章)介紹大模型定義、應(yīng)用現(xiàn)狀、存在的問題,以及發(fā)展趨勢(shì)。原理與技術(shù)(第2和3章)詳細(xì)講解大模型的構(gòu)建流程、Transformer模型,以及模型微調(diào)、對(duì)齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù),之后介紹了推理優(yōu)化、大模型訓(xùn)練、大模型評(píng)估、大模型部署等拓展技術(shù)。應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐(第4~10章)詳細(xì)講解大模型插件應(yīng)用開發(fā)、RAG實(shí)踐,以及智能客服問答、學(xué)科知識(shí)問答、法律領(lǐng)域應(yīng)用、醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用、智能助寫平臺(tái)等多領(lǐng)域的實(shí)踐。

于俊 劉淇 程禮磊 程明月 ·人工智能 ·12.3萬字

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)學(xué)解析與Python實(shí)現(xiàn)
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學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)很多,可能是實(shí)際工作需要,可能是興趣愛好,也可能是學(xué)業(yè)要求,從每種動(dòng)機(jī)的角度看,這個(gè)問題都可能有不同的答案。我認(rèn)同許多人所說的求知不能太功利這一觀點(diǎn),不過大家的時(shí)間和精力畢竟有限,就算不去追求投入產(chǎn)出比,至少也應(yīng)該有一個(gè)學(xué)這門知識(shí)想要達(dá)到的目的。機(jī)器學(xué)習(xí)是更偏重于應(yīng)用的學(xué)問,在當(dāng)下的發(fā)展也確實(shí)使得機(jī)器學(xué)習(xí)越來越像一門技能,而不僅僅是技術(shù)。初學(xué)算法時(shí)我最想學(xué)的是里面的“最強(qiáng)算法”,不過在第1章我將介紹,機(jī)器學(xué)習(xí)算法沒有最強(qiáng)的,只有最合適的,對(duì)于不同的問題,對(duì)應(yīng)會(huì)有不同的最合適算法。所以,我們更需要關(guān)注的應(yīng)該是問題,而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包,通過現(xiàn)成的算法包,就能夠根據(jù)實(shí)際要解決的問題直接選擇所需要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而把注意力集中在對(duì)不同算法的選擇上。本書的目標(biāo)讀者是想要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生、程序員、研究人員或者愛好者,以及想要知道機(jī)器學(xué)習(xí)是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)總體背景,第2章介紹配置環(huán)境,第3章到第10章彼此獨(dú)立,每一章介紹一種具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,讀者可以直接閱讀想要了解的算法,第11章介紹了集成學(xué)習(xí)方法,這是一種組合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法,也是當(dāng)前在實(shí)際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

莫凡 ·人工智能 ·11.5萬字

Python機(jī)器學(xué)習(xí)入門與實(shí)戰(zhàn)

本書以零基礎(chǔ)講解為特色,用實(shí)例引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí),深入淺出地介紹Python機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)和實(shí)戰(zhàn)技能。全書共17章,分為5篇。第Ⅰ篇為機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇,包含第1章,主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要任務(wù)、如何選擇合適的算法及機(jī)器學(xué)習(xí)研究問題的一般步驟等;第Ⅱ篇為工具模塊使用篇,包含第2~4章,主要介紹數(shù)組計(jì)算NumPy、數(shù)據(jù)分析Pandas、圖形展示Matplotlib等;第Ⅲ篇為專業(yè)技能提升篇,包含第5~13章,主要介紹算法綜述、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)、AdaBoost、線性回歸、k-means、PCA等;第Ⅳ篇為深度學(xué)習(xí)延伸篇,包含第14章,主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第Ⅴ篇為項(xiàng)目技能實(shí)戰(zhàn)篇,包含第15~17章,主要介紹驗(yàn)證碼識(shí)別、答題卡識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)歷指導(dǎo)等。同時(shí),本書隨書贈(zèng)送了大量相關(guān)的學(xué)習(xí)資料,以便讀者擴(kuò)展學(xué)習(xí)。本書適用于任何想學(xué)習(xí)Python機(jī)器學(xué)習(xí)的讀者。無論讀者是否從事Python相關(guān)工作,是否接觸過Python,均可通過學(xué)習(xí)本書快速掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)方法和技巧。

桑園編著 ·人工智能 ·17.9萬字

可解釋人工智能導(dǎo)論
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本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分,共11章。第一部分為第1章,揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制,提出一種基于人機(jī)溝通交互場(chǎng)景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2~5章,介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法,包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實(shí)推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)作解釋、對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋。第三部分為第6~10章,分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例,詳細(xì)說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮的積極作用。第11章對(duì)全書進(jìn)行總結(jié),并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢(shì)。此外,本書的附錄給出可解釋人工智能相關(guān)的開源資源、中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照及索引,方便讀者進(jìn)一步查閱。本書既適合高等院校計(jì)算機(jī)和信息處理相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生,以及人工智能領(lǐng)域的研究員和學(xué)者閱讀;也適合關(guān)注人工智能應(yīng)用及其社會(huì)影響力的政策制定者、法律工作者、社會(huì)科學(xué)研究人士等閱讀。

楊強(qiáng)等 ·人工智能 ·20.4萬字

大型語(yǔ)言模型實(shí)戰(zhàn)指南:應(yīng)用實(shí)踐與場(chǎng)景落地
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這是一本系統(tǒng)梳理并深入解析大模型的基礎(chǔ)理論、算法實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)構(gòu)造流程、模型微調(diào)方法、偏好對(duì)齊方法的著作,也是一本能手把手教你構(gòu)建角色扮演、信息抽取、知識(shí)問答、AIAgent等各種強(qiáng)大的應(yīng)用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國(guó)內(nèi)主流大模型團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人的高度評(píng)價(jià)和鼎力推薦。具體地,通過本書你能了解或掌握以下知識(shí):(1)大型語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)理論,包括常見的模型架構(gòu)、領(lǐng)域大型語(yǔ)言模型以及如何評(píng)估大模型的性能。(2)大模型微調(diào)的關(guān)鍵步驟:從數(shù)據(jù)的收集、清洗到篩選,直至微調(diào)訓(xùn)練的技術(shù)細(xì)節(jié)。(3)大模型人類偏好對(duì)齊方法,從基于人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架到當(dāng)前主流的對(duì)齊方法。(4)通過GPTs快速搭建個(gè)性化的專屬ChatGPT應(yīng)用。(5)通過開源模型在多種場(chǎng)景下搭建大模型應(yīng)用,包括:表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識(shí)問答、AIAgent等。(6)掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。(7)基于LangChain框架構(gòu)建一個(gè)AutoGPT應(yīng)用。本書集大模型理論、實(shí)踐和場(chǎng)景落地于一體,提供大量經(jīng)詳細(xì)注釋的代碼,方便讀者理解和實(shí)操。總之,不管里是想深入研究大模型本身,還是進(jìn)行大模型相關(guān)應(yīng)用搭建,本書都應(yīng)該能給你頗具價(jià)值的技術(shù)啟發(fā)與思考,讓你在大模型的路上快速前行,少走彎路。

劉聰 沈盛宇 李特麗 杜振東 ·人工智能 ·11.2萬字

從ChatGPT到AIGC:智能創(chuàng)作與應(yīng)用賦能
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自2023年以來,AI聊天機(jī)器人ChatGPT火爆互聯(lián)網(wǎng),其顛覆性的使用體驗(yàn)重塑了人們對(duì)于AI的認(rèn)知。而ChatGPT背后的技術(shù)—AIGC也引起了互聯(lián)網(wǎng)圈的關(guān)注,打開了人們對(duì)AI應(yīng)用的想象空間。本書從ChatGPT入手,以AIGC為中心,對(duì)AIGC的理論知識(shí)、應(yīng)用場(chǎng)景、未來發(fā)展等內(nèi)容進(jìn)行了全面的梳理。首先,本書對(duì)AIGC的概念、技術(shù)構(gòu)成、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、市場(chǎng)現(xiàn)狀等進(jìn)行了講解,以便讀者對(duì)AIGC形成一個(gè)清晰、完整的認(rèn)知。其次,本書講解了AIGC在傳媒、電商、影視、娛樂、教育、工業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用,展現(xiàn)了AIGC的應(yīng)用價(jià)值和對(duì)各領(lǐng)域的賦能。最后,本書解析了AIGC領(lǐng)域的創(chuàng)投機(jī)會(huì)和未來圖景,便于讀者把握AIGC的發(fā)展趨勢(shì)。本書在系統(tǒng)地講述AIGC理論及應(yīng)用的同時(shí),引入了大量實(shí)踐案例,介紹了諸多國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)在AIGC領(lǐng)域的布局,也介紹了一些AI文字生成、AI圖片生成、AI視頻生成、AI音頻生成等方面的AIGC應(yīng)用,內(nèi)容十分豐富。

李寅等 ·人工智能 ·10.4萬字

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