官术网_书友最值得收藏!

生成式AI入門與AWS實(shí)戰(zhàn)
會(huì)員

本書(shū)是專注于如何在AWS上開(kāi)發(fā)和應(yīng)用生成式AI的實(shí)用指南,旨在為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者、應(yīng)用開(kāi)發(fā)者等提供深入了解和應(yīng)用生成式AI的策略與方法。本書(shū)首先介紹了生成式AI的概念及其在產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用潛力,然后詳細(xì)闡述了生成式AI項(xiàng)目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型,如大語(yǔ)言模型和多模態(tài)模型,并提供了通過(guò)提示工程和上下文學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化這些模型的實(shí)際技巧。此外,本書(shū)討論了如何使用LoRA技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),以及如何通過(guò)RLHF使模型與人類價(jià)值觀對(duì)齊。書(shū)中還介紹了RAG技術(shù),以及如何利用LangChain和ReAct等開(kāi)發(fā)agent。最后,本書(shū)介紹了如何使用AmazonBedrock構(gòu)建基于生成式AI的應(yīng)用程序?;谠搹?qiáng)大的平臺(tái),讀者可以實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。本書(shū)適合對(duì)生成式AI感興趣的學(xué)生和研究人員、在AWS上開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用程序的軟件開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家、尋求利用AI技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的企業(yè)決策者以及對(duì)技術(shù)趨勢(shì)保持好奇心的科技愛(ài)好者閱讀。

(美)克里斯·弗雷格利等 ·人工智能 ·10.8萬(wàn)字

深入淺出Embedding:原理解析與應(yīng)用實(shí)踐
會(huì)員

這是一本系統(tǒng)、全面、理論與實(shí)踐相結(jié)合的Embedding技術(shù)指南,由資深的AI技術(shù)專家和高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家撰寫(xiě),得到了黃鐵軍、韋青、張崢、周明等中國(guó)人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物的一致好評(píng)和推薦。在內(nèi)容方面,本書(shū)理論與實(shí)操兼顧,一方面系統(tǒng)講解了Embedding的基礎(chǔ)、技術(shù)、原理、方法和性能優(yōu)化,一方面詳細(xì)列舉和分析了Embedding在機(jī)器學(xué)習(xí)性能提升、中英文翻譯、推薦系統(tǒng)等6個(gè)重要場(chǎng)景的應(yīng)用實(shí)踐;在寫(xiě)作方式上,秉承復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化的原則,盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,盡量采用可視化的表達(dá)方式,旨在降低本書(shū)的學(xué)習(xí)門檻,讓讀者能看得完、學(xué)得會(huì)。全書(shū)一共16章,分為兩個(gè)部分:第1部分(第1~9章)Embedding理論知識(shí)。主要講解Embedding的基礎(chǔ)知識(shí)、原理以及如何讓Embedding落地的相關(guān)技術(shù),如TensorFlow和PyTorch中的Embedding層、CNN算法、RNN算法、遷移學(xué)習(xí)方法等,重點(diǎn)介紹了Transformer和基于它的GPT、BERT預(yù)訓(xùn)練模型及BERT的多種改進(jìn)版本等。第二部分(第10~16章)Embedding應(yīng)用實(shí)例。通過(guò)6個(gè)實(shí)例介紹了Embedding及相關(guān)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用,包括如何使用Embedding提升傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)性,如何把Embedding技術(shù)應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中,如何使用Embedding技術(shù)提升NLP模型的性能等。

吳茂貴 王紅星 ·人工智能 ·11.3萬(wàn)字

TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)(原書(shū)第2版)
會(huì)員

這是一本TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程,書(shū)中通過(guò)大量實(shí)例,以淺顯易懂、循序漸進(jìn)的方式詳細(xì)闡釋使用Python和TensorFlow構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心技術(shù)與方法。本書(shū)既涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論,又介紹了如何將機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)(例如,情感分析、文本分類和圖像識(shí)別)中,并通過(guò)實(shí)例展示了用于深度語(yǔ)音處理、面部識(shí)別以及使用CIFAR-10的自編碼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。全書(shū)共分為三部分。第一部分(第1~2章)討論機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理及其當(dāng)前被大規(guī)模應(yīng)用的原因;第二部分(第3~10章)通過(guò)大量實(shí)例詳細(xì)介紹回歸算法和分類算法,涵蓋回歸、分類、無(wú)監(jiān)督聚類和隱馬爾可夫模型(HMM)等技術(shù)及應(yīng)用;第三部分(第11~19章)主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用,涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用于自動(dòng)分類圖像和面部識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)或語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),以及seq2seqRNN架構(gòu)等內(nèi)容。通過(guò)閱讀本書(shū),你將能夠:使用TensorFlow進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)選擇最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)方法使用TensorBoard可視化算法與合作伙伴共享結(jié)果在Docker中運(yùn)行模型

(美)克里斯·馬特曼 ·人工智能 ·16.8萬(wàn)字

高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)
會(huì)員

《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》基于當(dāng)前主流的高性能CPU設(shè)計(jì)規(guī)格,全面介紹了高性能超標(biāo)量CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì),并做出對(duì)應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)及超標(biāo)量流水線背景知識(shí)(第1章);CPU前端,包括指令提取單元、分支預(yù)測(cè)單元、指令譯碼單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化,以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計(jì)(第2、3章);分支預(yù)測(cè)單元的原理、設(shè)計(jì)和優(yōu)化,寄存器重命名與發(fā)射隊(duì)列的原理和設(shè)計(jì)(第4、5章);執(zhí)行單元與浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)(第6、7章);訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計(jì)(第8章);重排序緩沖的原理及設(shè)計(jì)(第9章);IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例(第10章)。微架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)于指令的生命周期,為讀者提供直觀和清晰的視角,便于讀者對(duì)高性能CPU設(shè)計(jì)深入理解。《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書(shū),或用作高等院校計(jì)算機(jī)及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)參考用書(shū),也可供對(duì)CPU設(shè)計(jì)感興趣的讀者閱讀。

李東聲等編著 ·人工智能 ·16.1萬(wàn)字

大語(yǔ)言模型:原理、應(yīng)用與優(yōu)化
會(huì)員

這是一本從工程化角度講解大語(yǔ)言模型的核心技術(shù)、構(gòu)建方法與前沿應(yīng)用的著作。首先從語(yǔ)言模型的原理和大模型的基礎(chǔ)構(gòu)件入手,詳細(xì)梳理了大模型技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò),深入探討了大模型預(yù)訓(xùn)練與對(duì)齊的方法;然后闡明了大模型訓(xùn)練中的算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理和分布式訓(xùn)練的核心原理,展示了這一系統(tǒng)性工程的復(fù)雜性與實(shí)現(xiàn)路徑。除了基座模型的訓(xùn)練方案,本書(shū)還涵蓋了大模型在各領(lǐng)域的落地應(yīng)用方法,包括低參數(shù)量微調(diào)、知識(shí)融合、工具使用和自主智能體等,展示了大模型在提高生產(chǎn)力和創(chuàng)造性任務(wù)中的卓越性能和創(chuàng)新潛力。此外,書(shū)中進(jìn)一步介紹了大模型優(yōu)化的高級(jí)話題和前沿技術(shù),如模型小型化、推理能力和多模態(tài)大模型等。最后,本書(shū)討論了大模型的局限性與安全性問(wèn)題,展望了未來(lái)的發(fā)展方向,為讀者提供了全面的理解與前瞻性的視角。無(wú)論是人工智能領(lǐng)域的研究員、工程師,還是對(duì)前沿技術(shù)充滿好奇的讀者,本書(shū)都將是您了解和掌握大模型技術(shù)的必備指南。

蘇之陽(yáng) 王錦鵬 姜迪 宋元峰 ·人工智能 ·12.1萬(wàn)字

AI落地:讓人工智能為你所用
會(huì)員

面對(duì)人工智能(AI)這一技術(shù)名詞和概念,你是否以為它門檻高、特復(fù)雜、難以落地?面對(duì)人工智能產(chǎn)品爆發(fā)式涌現(xiàn),你是否擔(dān)心它會(huì)奪走你的工作,進(jìn)而產(chǎn)生恐慌和憂慮?面對(duì)日常見(jiàn)到的“人工智障”工具,你是否對(duì)人工智能產(chǎn)生過(guò)質(zhì)疑?進(jìn)入人工智能時(shí)代,你能夠做什么?需要掌握哪些技能?如何讓技術(shù)為自己服務(wù)?本書(shū)結(jié)合人工智能落地的方法和案例,采用通俗易懂的語(yǔ)言,為你揭開(kāi)人工智能的面紗,教你尋找在生活中、工作中適合人工智能落地的場(chǎng)景,以及評(píng)價(jià)其價(jià)值的方法,助你實(shí)現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。書(shū)中不僅將算法原理和思維融入日常熟知事物做對(duì)比,以便讓你了解技術(shù),還總結(jié)了人工智能落地的步驟和評(píng)估方法來(lái)幫助讀者找到人工智能落地潛在的機(jī)會(huì),使讀者能夠在閱讀完本書(shū)內(nèi)容后,對(duì)于人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景及如何實(shí)際操作成功落地部署有一定的了解。此外,閱讀本書(shū),讀者還可以了解目前人工智能技術(shù)的局限及后續(xù)的技術(shù)發(fā)展方向。本書(shū)適合正在或希望從事人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)的人員、與人工智能相關(guān)的技術(shù)人員、想認(rèn)識(shí)和充分了解人工智能發(fā)展的人員閱讀。關(guān)注作者公眾號(hào):AI落地方法論,獲得課程、AI體驗(yàn)工具。

王海屹 ·人工智能 ·14.3萬(wàn)字

會(huì)話式AI:自然語(yǔ)言處理與人機(jī)交互
會(huì)員

本書(shū)從邏輯上看分為三大部分。第一部分(第1~2章)介紹語(yǔ)言理解的基礎(chǔ)概念與環(huán)境搭建。其中,第1章介紹人機(jī)交互的演變歷史及技術(shù)變革。第2章介紹前置技術(shù),重點(diǎn)涵蓋PyTorch、TorchText、Jieba等自然語(yǔ)言處理學(xué)習(xí)庫(kù)的使用方法。第二部分(第3~8章)介紹自然語(yǔ)言處理和人機(jī)交互相關(guān)的核心技術(shù)。本書(shū)強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)戰(zhàn)并行,在介紹相關(guān)核心技術(shù)的同時(shí),每章針對(duì)相應(yīng)核心算法展開(kāi)實(shí)戰(zhàn),在真實(shí)中文數(shù)據(jù)集下驗(yàn)證算法性能,讓讀者從更深層面了解相關(guān)算法。第3章主要介紹中文分詞技術(shù),包含分詞概念、分類體系、常見(jiàn)分詞算法,并針對(duì)HMM算法進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。第4章主要介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)內(nèi)容,重點(diǎn)關(guān)注TorchText針對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理與構(gòu)建數(shù)據(jù)集的使用。詞向量(第5章)、序列標(biāo)注(第6章)、文本分類(第7章)、文本生成(第8章)作為4種核心技術(shù)將分別單獨(dú)介紹。第三部分(第9~12章)通過(guò)講解人機(jī)交互中4個(gè)不同類型的高階技術(shù),幫助讀者了解人機(jī)交互中的深層技術(shù)。其中包括對(duì)話生成(第9章)、知識(shí)圖譜問(wèn)答(第10章)、自然語(yǔ)言推理(第11章)和實(shí)體語(yǔ)義理解(第12章)。

杜振東 涂銘 ·人工智能 ·13.4萬(wàn)字

財(cái)稅RPA:財(cái)稅智能化轉(zhuǎn)型實(shí)戰(zhàn)
會(huì)員

這是一本指導(dǎo)財(cái)務(wù)和稅務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)和組織利用RPA機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的著作。作者基于自身在財(cái)稅和信息化領(lǐng)域多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),從技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景、實(shí)施方法論、案例分析4個(gè)維度詳細(xì)講解了RPA在財(cái)稅中的應(yīng)用,包含大量RPA機(jī)器人在核算、資金、稅務(wù)相關(guān)業(yè)務(wù)中的實(shí)踐案例。幫助企業(yè)從容應(yīng)對(duì)技術(shù)變革,找到RPA技術(shù)挑戰(zhàn)的破解思路,構(gòu)建財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型的落地能力,真正做到“知行合一”。全書(shū)共6章:第1章介紹了在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下,財(cái)稅部門正在經(jīng)歷的信息化、自動(dòng)化、智能化和數(shù)字化4項(xiàng)革新;第2章從技術(shù)層面講解了RPA的定義、功能、技術(shù)特點(diǎn)、應(yīng)用領(lǐng)域、發(fā)展階段和產(chǎn)品架構(gòu);第3章從財(cái)務(wù)機(jī)器人選擇的角度講解了財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景、適用流程、收益和局限性等;第4章系統(tǒng)講解了財(cái)稅機(jī)器人的整套實(shí)施方法論,包括策略與評(píng)估、設(shè)計(jì)與構(gòu)建、實(shí)施與應(yīng)用、運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化4個(gè)步驟,以及如何建立RPA卓越中心;第5章通過(guò)近10個(gè)案例講解了財(cái)稅機(jī)器人在核算類、資金類、稅務(wù)類業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用和實(shí)施;第6章對(duì)未來(lái)RPA和AI技術(shù)的結(jié)合進(jìn)行了展望,探討了RPA對(duì)財(cái)務(wù)人員的影響。

郭奕 趙旖旎 ·人工智能 ·9.9萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)
會(huì)員

本書(shū)圍繞計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、工業(yè)等領(lǐng)域的案例,深入淺出地講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心的模型與關(guān)鍵技術(shù)。本書(shū)中所有案例的代碼均能在達(dá)內(nèi)時(shí)代科技集團(tuán)自主研發(fā)的AIX-EBoard人工智能實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上部署與實(shí)施,實(shí)現(xiàn)了教學(xué)場(chǎng)景化、學(xué)習(xí)趣味化。本書(shū)分為三個(gè)部分,循序漸進(jìn)地介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)的理論基礎(chǔ)和各案例的實(shí)踐步驟。第1部分基于OpenCV介紹傳統(tǒng)視覺(jué)應(yīng)用的基礎(chǔ)算法,同時(shí)實(shí)現(xiàn)輪廓提取、全景圖像拼接等案例的實(shí)踐;在傳統(tǒng)視覺(jué)應(yīng)用的基礎(chǔ)上,第2部分講解基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)應(yīng)用,結(jié)合不同行業(yè)的案例對(duì)圖像進(jìn)行分析處理,如水果識(shí)別、病蟲(chóng)害識(shí)別、相似圖像搜索、眼底血管圖像分割等。第3部分聚焦市場(chǎng)關(guān)注度較高的一些新興視覺(jué)應(yīng)用的原理及實(shí)現(xiàn),如從二維圖像到三維空間的重建、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在移動(dòng)設(shè)備中的應(yīng)用、實(shí)時(shí)圖像和視頻的風(fēng)格遷移等。本書(shū)適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生、??粕坝?jì)算機(jī)初學(xué)者閱讀,既可以作為應(yīng)用型本科院校和高等職業(yè)院校人工智能專業(yè)的教材,也可以作為相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)者的學(xué)習(xí)和參考用書(shū)。本書(shū)可以幫助有一定基礎(chǔ)的讀者查漏補(bǔ)缺,深入理解和掌握相關(guān)原理與方法,提高解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

韓少云等編著 ·人工智能 ·8.3萬(wàn)字

QQ閱讀手機(jī)版

主站蜘蛛池模板: 米泉市| 盱眙县| 阳新县| 吕梁市| 东乌珠穆沁旗| 个旧市| 日喀则市| 加查县| 岗巴县| 汉沽区| 永康市| 星子县| 罗江县| 汝城县| 新郑市| 高淳县| 玛曲县| 淮阳县| 高青县| 调兵山市| 根河市| 富宁县| 莱西市| 扎鲁特旗| 泰兴市| 平果县| 西藏| 大冶市| 北流市| 邮箱| 长兴县| 健康| 麻江县| 嘉祥县| 彩票| 孝感市| 赫章县| 高台县| 东城区| 江山市| 奉化市|