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AIGC原理與實(shí)踐:零基礎(chǔ)學(xué)大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型
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本書旨在幫助沒有任何人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的工程師們?nèi)嬲莆誂IGC的底層技術(shù)原理,以及大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型的原理與實(shí)踐。本書的核心價(jià)值是,首先為想學(xué)習(xí)各種大模型的讀者打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ),然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學(xué)習(xí),達(dá)到事半功倍的效果。通過閱讀本書,您將學(xué)習(xí)如下內(nèi)容:(1)AIGC技術(shù)基礎(chǔ)深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識,包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與應(yīng)用。并通過學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法,您將掌握如何優(yōu)化和提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。(2)圖像生成模型包括從自動(dòng)編碼器(AE)、變分自編碼器(VAE)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等圖像生成模型。通過學(xué)習(xí)優(yōu)化方法,如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等,您將掌握如何提高圖像生成模型的質(zhì)量和穩(wěn)定性。同時(shí),了解圖像生成模型的應(yīng)用,如遷移學(xué)習(xí)、風(fēng)格遷移等,讓您輕松實(shí)現(xiàn)個(gè)性化創(chuàng)作。此外,還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴(kuò)散模型的前沿技術(shù),為您展現(xiàn)圖像生成技術(shù)的最新成果,探索更加出色的生成效果和表達(dá)方式。(3)語言生成模型了解注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)等基礎(chǔ)知識,深入探索GAT系列、大語言模型(如ChatGPT),讓您掌握自然語言處理的精髓。(4)多模態(tài)模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態(tài)模型,觸碰視覺和文字的奇妙交織,領(lǐng)略多模態(tài)智能的廣闊前景。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
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《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》立足于具體的企業(yè)級項(xiàng)目開發(fā)實(shí)踐,以通俗易懂的方式詳細(xì)介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論以及相關(guān)的必要知識,同時(shí)以實(shí)際動(dòng)手操作的方式來引導(dǎo)讀者入門人工智能深度學(xué)習(xí)?!禤yTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》共分18章,內(nèi)容主要包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系,深度學(xué)習(xí)框架PyTorch2.0的環(huán)境搭建,Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫,深度學(xué)習(xí)基本原理,PyTorch2.0入門,以及13個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:遷移學(xué)習(xí)花朵識別、垃圾分類識別、短期電力負(fù)荷預(yù)測、空氣質(zhì)量預(yù)測、手寫數(shù)字識別、人臉識別與面部表情識別、圖像風(fēng)格遷移、糖尿病預(yù)測、基于GAN生成動(dòng)漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、X光肺部感染識別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、樂器聲音音頻識別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

宋立桓 宋立林 ·人工智能 ·10.8萬字

云計(jì)算安全:機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)踐
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本書既有理論研究,又有實(shí)踐探討,共分為6章,講解了云計(jì)算安全中人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐。第1章從概念、發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)等角度宏觀地介紹了云計(jì)算安全;第2章從云計(jì)算安全需求的角度闡釋云計(jì)算安全的核心目標(biāo)、公有云場景下的安全需求和私有云場景下的安全需求;第3章全面、系統(tǒng)地介紹了公有云安全技術(shù)體系和私有云安全技術(shù)體系;第4章詳細(xì)介紹了人工智能技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐;第5章詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐;第6章介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合應(yīng)用,提出云數(shù)據(jù)中心安全防護(hù)框架,并詳細(xì)介紹了云數(shù)據(jù)中心安全態(tài)勢感知系統(tǒng)。本書是人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐參考書,適用于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)信息安全相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人員。

王智民主編 ·人工智能 ·17.4萬字

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、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。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)語對照及索引,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)用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學(xué)研究人士等閱讀。

楊強(qiáng)等 ·人工智能 ·20.4萬字

從零開始大模型開發(fā)與微調(diào):基于PyTorch與ChatGLM
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大模型是深度學(xué)習(xí)自然語言處理皇冠上的一顆明珠,也是當(dāng)前AI和NLP研究與產(chǎn)業(yè)中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學(xué)習(xí)大模型的基本框架,以ChatGLM為例詳細(xì)講解大模型的基本理論、算法、程序?qū)崿F(xiàn)、應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)以及微調(diào)技術(shù),為讀者揭示大模型開發(fā)技術(shù)?!稄牧汩_始大模型開發(fā)與微調(diào):基于PyTorch與ChatGLM》共18章,內(nèi)容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建、從零開始學(xué)習(xí)PyTorch2.0、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型展示、ResNet實(shí)戰(zhàn)、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類實(shí)戰(zhàn)、自然語言處理的編碼器、預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、只具有解碼器的GPT-2模型、實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)、對ChatGLM進(jìn)行高級微調(diào)。《從零開始大模型開發(fā)與微調(diào):基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、大模型開發(fā)初學(xué)者、大模型開發(fā)人員學(xué)習(xí),也適合高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的師生作為教學(xué)參考書。

王曉華 ·人工智能 ·12.8萬字

機(jī)器學(xué)習(xí):軟件工程方法與實(shí)現(xiàn)
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本書視角獨(dú)特,將軟件工程中的方法應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中,重視方法論和工程實(shí)踐的融合。本書主要有3個(gè)特點(diǎn)。1)機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐活動(dòng)。主要體現(xiàn)在測試驅(qū)動(dòng)開發(fā)(TDD)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目管理方法、工程化軟件應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境,以及開源算法包的大量實(shí)踐應(yīng)用案例等。2)機(jī)器學(xué)習(xí)全生命周期:書中全面呈現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目開發(fā)的完整鏈路,以項(xiàng)目需求為起點(diǎn),歷經(jīng)樣本定義、數(shù)據(jù)處理、建模、模型上線、模型監(jiān)控、模型重訓(xùn)或重建。流程中的大部分節(jié)點(diǎn)獨(dú)立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實(shí)踐。同時(shí),聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目生命周期的一條完整的學(xué)習(xí)路徑。3)提出機(jī)器學(xué)習(xí)是一門實(shí)驗(yàn)學(xué)科:書中有大量的工業(yè)實(shí)踐代碼,例如數(shù)據(jù)分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規(guī)模模型上線系統(tǒng)架構(gòu)和對應(yīng)代碼包等,對機(jī)器學(xué)習(xí)算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強(qiáng)調(diào)對于機(jī)器學(xué)習(xí)這樣一門實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐學(xué)科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實(shí)際項(xiàng)目中對時(shí)間、人力成本等的權(quán)衡策略。本書不拘泥于公式推演、數(shù)值分析計(jì)算領(lǐng)域優(yōu)化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優(yōu)化)等主題,而重在展現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用,以及各知識點(diǎn)的落地。在寫作方式和內(nèi)容編寫等方面,本書力求既貼近工程實(shí)踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗(yàn)。

張春強(qiáng) 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬字

新機(jī)器智能

在《新機(jī)器智能》一書中,科技界一代傳奇杰夫·霍金斯指出,如今的人工智能并不智能。要想創(chuàng)造眞正的機(jī)器智能,最快的途徑是理解大腦的工作原理,然后在計(jì)算機(jī)中模仿這些原理?;艚鹚挂簧V迷兩件事——計(jì)算機(jī)和大腦。早在幾十年前,他創(chuàng)建的Palm掌上電腦就在商業(yè)上取得了巨大成功,也成為現(xiàn)代智能手機(jī)的原型。但霍金斯一心想弄清楚大腦的工作原理。經(jīng)過數(shù)十年的不懈努力,他終于發(fā)現(xiàn)了其中的奧秘:大腦學(xué)習(xí)世界的一個(gè)模型,并使用這個(gè)模型來預(yù)測未來。人類的創(chuàng)造力、意識都是通過這個(gè)模型產(chǎn)生的。這一全新的智能理論框架被命名為“記憶-預(yù)測模型”,它改變了人們對智能的看法,也為開發(fā)眞正的機(jī)器智能奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)?!缎聶C(jī)器智能》主題宏達(dá)又足夠吸引人,深入探討了智能的核心問題:計(jì)算機(jī)真的智能嗎?大腦是如何工作的?為什么弄清大腦的工作原理如此困難?如果不以行為來定義,那應(yīng)該怎樣定義智能呢?“記憶-預(yù)測模型”的含義是什么?如果你想了解自身、了解智能、了解機(jī)器智能,那么一定不要錯(cuò)過霍金斯的這一本里程碑式作品。

(美)杰夫·霍金斯 (美)桑德拉·布萊克斯利 ·人工智能 ·15.6萬字

被算法操控的生活:重新定義精準(zhǔn)廣告、大數(shù)據(jù)和AI
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這是一個(gè)“算法世界”:建立在數(shù)據(jù)之上的算法指導(dǎo)社會的運(yùn)行、決定我們能在網(wǎng)上看到什么;它更是自動(dòng)駕駛、智能管家、未來醫(yī)療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數(shù)據(jù),就無法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過采訪谷歌和劍橋分析公司的數(shù)據(jù)專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型,薩普特帶我們直擊智能產(chǎn)品背后的秘密、思考數(shù)字科技給社會帶來的風(fēng)險(xiǎn)。我們對科技和互聯(lián)網(wǎng)的日益依賴,使數(shù)據(jù)研究者能夠收集與我們有關(guān)的數(shù)據(jù),比如買過哪些東西、對哪些話題感興趣等。借助這些數(shù)據(jù),他們能夠窺視我們的日常、預(yù)測我們的行為,并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇,并放大了社會偏見和歧視的威力。通過探討最前沿的人工智能技術(shù),本書還揭露了一個(gè)驚人事實(shí):人工智能必須以大數(shù)據(jù)和算法為基礎(chǔ),我們的生活可能永遠(yuǎn)無法出現(xiàn)真正的超級AI。

(瑞典)大衛(wèi)·薩普特 ·人工智能 ·14.8萬字

AI繁榮

本書以AI技術(shù)的真實(shí)應(yīng)用場景與價(jià)值成果為切入點(diǎn),通過多維案例破除“技術(shù)威脅論”的認(rèn)知迷霧,系統(tǒng)梳理AI在醫(yī)療、教育、職場、人際關(guān)系、家居等領(lǐng)域的正向社會價(jià)值,引導(dǎo)公眾建立對AI的理性認(rèn)知框架。作者指出,AI本質(zhì)上是一種工具,與其他工具一樣,其最終影響取決于使用者如何應(yīng)用。AI對人類整體具有積極意義,它不僅是推動(dòng)第四次工業(yè)革命的通用技術(shù),正在重塑現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)格局,還能有效增強(qiáng)人類能力,提升個(gè)人福祉。因此,作者呼吁公眾以開放的心態(tài)擁抱AI,積極參與其發(fā)展進(jìn)程,捕捉發(fā)展機(jī)遇,從而確保AI始終服務(wù)于人類利益。本書開篇?jiǎng)?chuàng)新性提出“AI之屋”理論框架,隨后深入探討AI如何革新人類情感與社交,從助力在線約會尋愛,到改善陌生人關(guān)系、減少平臺歧視;在健康與教育領(lǐng)域,AI不僅實(shí)現(xiàn)疾病預(yù)測、推動(dòng)個(gè)性化醫(yī)療,還正引領(lǐng)教育體系邁向全新階段;在職業(yè)發(fā)展上,生成式AI重塑職場格局;智能家居則通過技術(shù)賦能提升生活品質(zhì),同時(shí)也引發(fā)人們對安全倫理的思考。面向企業(yè)組織,書中則強(qiáng)調(diào)利用AI創(chuàng)造價(jià)值的緊迫性,以及數(shù)據(jù)工程和組織文化變革的重要性。

(美)拉維·巴普納 (美)艾寧德亞·高斯 ·人工智能 ·10.9萬字

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