传说之下游戏下载手机版下载中文

“注意”作為一切思維活動的起點，一直是哲學(xué)、心理學(xué)和認知神經(jīng)科學(xué)的重點研究對象。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人類對注意力機制的模擬和應(yīng)用成為計算機科學(xué)領(lǐng)域的熱點研究方向——讓計算機能夠具有類似人類的注意力機制，使其能夠有效地應(yīng)用于對數(shù)據(jù)的理解和分析。Transformer模型誕生后，注意力機制在人工智能各大重要領(lǐng)域的研究和應(yīng)用更是如火如荼，成果豐碩。從注意力機制這一重要角度入手，闡述注意力機制的產(chǎn)生背景和發(fā)展歷程，通過詳實的理論剖析，以深入淺出的方式著重介紹注意力機制在計算機視覺、自然語言處理，以及多模態(tài)機器學(xué)習(xí)三大人工智能方向中的應(yīng)用思路、模型與算法。以人工智能相關(guān)專業(yè)研究人員，特別是計算機視覺與自然語言處理等領(lǐng)域的研發(fā)人員作為主要讀者對象，一方面幫其梳理技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)、開拓思路、構(gòu)建完整的認知體系；另一方面為其剖析算法原理、深刻理解算法細節(jié)。

·40.7萬字

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AI幫你贏：人人都能用的AI方法論

本書強調(diào)“把AI作為方法”（AI即ArtifcialIntelligence，人工智能）這一核心理念，旨在引導(dǎo)讀者掌握與AI對話的關(guān)鍵技巧，并將AI融入工作和生活真正體驗AI帶給人類的高效與便捷。本書從技術(shù)的發(fā)展規(guī)律人手，探討了把AI作為方法的必然性和必要性，進一步剖析了算法與哲學(xué)在內(nèi)在邏輯上的貫通性。此外，本書通過豐富多樣的案例展示了AI的強大魅力，通過一系列“召喚術(shù)”幫助讀者運用AI創(chuàng)造性地完成各種各樣的任務(wù)，在這個過程中體驗和掌握運用AI的核心技巧。本書適合對AI有研究興趣、有使用需求、有產(chǎn)品研發(fā)需求或有投資意向的讀者閱讀。讀者可掃描文中的二維碼了解本書所介紹的與AI交互的秘訣。

·9.7萬字

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機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：模型構(gòu)建與應(yīng)用

本書主要包括兩部分。第1部分（第1章-第11章）講解了如何使用TensorFlow來創(chuàng)建不同應(yīng)用場景的機器學(xué)習(xí)模型。該部分介紹TensorFlow、計算機視覺、自然語言處理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）將引導(dǎo)你了解如何將模型置于Android和iOS上的用戶手中、使用JavaScript的瀏覽器以及通過云提供服務(wù)的場景。

·12.4萬字

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模型思維：簡化世界的人工智能模型

對從事算法研究與算法開發(fā)的人來說，模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里，人人談模型，模型也是層出不窮，讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實能夠解決實際問題，而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗。模型可恨的地方在于學(xué)習(xí)模型是一件非常痛苦的事情，尤其是對人工智能的初學(xué)者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實生活場景中解決的問題分類，并根據(jù)這個分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類，方便讀者了解各個模型之間的關(guān)系，也方便讀者理解各個模型的適用場景。本書盡量更多地介紹模型的使用場景，更多地介紹實際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系，更多地采用生活中更淺顯易懂的例子，方便人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)模型。本書不僅適合希望學(xué)習(xí)和運用人工智能模型到具體應(yīng)用場景的企業(yè)工程師、科研院所的學(xué)生和科研人員，也適合對人工智能模型感興趣的讀者，使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

·21.8萬字

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從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM

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為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序?qū)崿F(xiàn)、應(yīng)用實戰(zhàn)以及微調(diào)技術(shù)，為讀者揭示大模型開發(fā)技術(shù)。《從零開始大模型開發(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分類實戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型展示、ResNet實戰(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、強化學(xué)習(xí)實戰(zhàn)、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰(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)用實戰(zhàn)、對ChatGLM進行高級微調(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)、計算機科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的師生作為教學(xué)參考書。

·12.8萬字

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Cadence高速電路板設(shè)計與仿真（第3版）

本書以CadenceAllegroSPB16.2為基礎(chǔ)，以具體電路為范例，詳盡講解元器件建庫、原理圖設(shè)計、布局、布線、仿真、CAM文件輸出等PCB設(shè)計的全過程，包括原理圖輸入及器件數(shù)據(jù)集成管理環(huán)境的使用，中心庫的開發(fā)，PCB設(shè)計工具的使用，以及高速信號仿真工具的使用等。無論是對前端設(shè)計開發(fā)（原理圖設(shè)計），還是對PCB板級設(shè)計，以及PCB上的高速電路分析，都有全面的參考和學(xué)習(xí)價值。

·23.3萬字

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OpenCV 4機器學(xué)習(xí)算法原理與編程實戰(zhàn)

本書主要面向OpenCV領(lǐng)域的研究與開發(fā)人員，采用原理結(jié)合實戰(zhàn)的方式，介紹OpenCV4的機器學(xué)習(xí)算法模塊與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中的核心算法原理與C++編程實戰(zhàn)。全書共10章，第1~3章，介紹OpenCV4的基礎(chǔ)知識、基本圖像操作和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；第4~8章，介紹K-means、KNN、決策樹、隨機森林、Boosting算法和支持向量機等機器學(xué)習(xí)算法與編程實戰(zhàn)；第9~10章，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與編程實戰(zhàn)，并提供了不同深度學(xué)習(xí)模型的部署示例代碼。

·10.3萬字

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ChatGPT原理與應(yīng)用開發(fā)

隨著ChatGPT的出現(xiàn)，大語言模型的能力得到了業(yè)內(nèi)外的認可，新的商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，舊的設(shè)計和實現(xiàn)都將重構(gòu)。本書主要介紹基于ChatGPT開發(fā)算法相關(guān)的應(yīng)用或服務(wù)，側(cè)重于介紹與自然語言處理相關(guān)的常見任務(wù)和應(yīng)用，以及如何使用類似ChatGPT的大語言模型服務(wù)來實現(xiàn)以前只有算法工程師才能完成的工作。全書共8章內(nèi)容，第1章介紹與ChatGPT相關(guān)的基礎(chǔ)知識，第2～5章分別介紹相似匹配、句詞分類、文本生成和復(fù)雜推理方面的任務(wù)，第6～8章分別介紹ChatGPT的工程實踐、局限與不足，以及商業(yè)應(yīng)用，以幫助讀者更好地構(gòu)建自己的應(yīng)用。本書以實踐為主，尤其注重任務(wù)的講解和設(shè)計，但同時也對自然語言處理相關(guān)算法的基本原理和基礎(chǔ)知識進行科普性介紹，適合所有對大語言模型感興趣的開發(fā)者閱讀。

·10.1萬字

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基于NI Multisim 11的PLD/PIC/PLC的仿真設(shè)計

本書主要講解最新的EDA設(shè)計軟件NIMultisim11在PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器設(shè)計中的應(yīng)用，包括PLD可編程邏輯器件、PIC系列單片機、PLC可編程控制器分別介紹、如何使用仿真平臺、具體仿真步驟及過程、匯編及C語言的要點、基本的編程方法、圖形化設(shè)計的使用、VHDL代碼的自動生成方法、梯形圖的設(shè)計過程、各種接口電路的使用等內(nèi)容，并給出了大量的仿真實例。

·11.9萬字

如何創(chuàng)造可信的AI

關(guān)于人工智能的炒作總是甚囂塵上，但要得到真正可信的AI，卻遠比想象的要復(fù)雜得多，超級智能的時代還遠沒有到來。創(chuàng)造真正可信的AI需要賦予機器常識和深度理解，而不是簡單地統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)。本書勾勒了未來人工智能發(fā)展的最佳路線圖，對當(dāng)前人工智能的現(xiàn)狀進行了清晰且客觀的評估。作者蓋瑞·馬庫斯是人工智能領(lǐng)域的專家，同時還是心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授，在計算機科學(xué)、認知科學(xué)、語言學(xué)、人工智能等領(lǐng)域都練就了相當(dāng)深厚的學(xué)術(shù)功底，并敢于挑戰(zhàn)學(xué)術(shù)界的主流觀點。當(dāng)整個人工智能學(xué)術(shù)界都在過分樂觀地高歌猛進時，他不斷撰文和發(fā)表演講來指出以深度學(xué)習(xí)為代表的當(dāng)下AI的弊端和局限性，《如何創(chuàng)造可信的AI》這本書正是馬庫斯對他關(guān)于人工智能觀點的最佳總結(jié)。蓋瑞·馬庫斯和歐內(nèi)斯特·戴維斯從深度學(xué)習(xí)算法固有的缺陷出發(fā)，闡述了當(dāng)下AI技術(shù)發(fā)展的桎梏，對當(dāng)前AI的場景應(yīng)用和研究范式中的問題進行了分析，他指出AI真正的問題在于信任，常識才是深度理解的關(guān)鍵。最終從認知科學(xué)中提煉出了11條對人工智能發(fā)展方面的啟示，以通用人工智能為發(fā)展目標，給出了未來AI技術(shù)的一種發(fā)展方向。

·15.1萬字

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機器學(xué)習(xí)：Python實踐

本書系統(tǒng)地講解了機器學(xué)習(xí)的基本知識，以及在實際項目中使用機器學(xué)習(xí)的基本步驟和方法；詳細地介紹了在進行數(shù)據(jù)處理、分析時怎樣選擇合適的算法，以及建立模型并優(yōu)化等方法，通過不同的例子展示了機器學(xué)習(xí)在具體項目中的應(yīng)用和實踐經(jīng)驗，是一本非常好的機器學(xué)習(xí)入門和實踐的書籍。不同于很多講解機器學(xué)習(xí)的書籍，本書以實踐為導(dǎo)向，使用scikit-learn作為編程框架，強調(diào)簡單、快速地建立模型，解決實際項目問題。讀者通過對本書的學(xué)習(xí)，可以迅速上手實踐機器學(xué)習(xí)，并利用機器學(xué)習(xí)解決實際問題。

·6.4萬字

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AIGC提示詞美學(xué)定義

本書是關(guān)于AIGC（生成式人工智能）技術(shù)與作品美學(xué)定義方向的探索指南，旨在從美學(xué)定義的視角，為創(chuàng)作者提供審美要素、風(fēng)格要素與應(yīng)用方向要素的系統(tǒng)指導(dǎo)。在AIGC技術(shù)迅速發(fā)展的今天，本書強調(diào)技術(shù)僅是工具，真正的創(chuàng)新源于對美學(xué)的深刻理解和高水準的創(chuàng)意思考，我們旨在培養(yǎng)讀者形成優(yōu)秀的美學(xué)定義能力，以指導(dǎo)AI生成更高水平、更具深度的優(yōu)質(zhì)作品。本書共8章，第一章簡要介紹了AIGC的定義和發(fā)展歷程等內(nèi)容，第二章至第八章分別從光、材質(zhì)、藝術(shù)流派、插畫、游戲、女性美、流行趨勢這幾方面，向讀者系統(tǒng)展示了在使用AIGC技術(shù)生成畫面時，如何進行審美要素定義、風(fēng)格要素定義和應(yīng)用方向要素定義。本書適合所有對AIGC藝術(shù)創(chuàng)作感興趣的設(shè)計師、藝術(shù)家和創(chuàng)意工作者閱讀。無論是希望提升個人創(chuàng)作的深度和廣度，還是渴望在AIGC時代保持創(chuàng)新力和競爭力的專業(yè)人士，都能從中獲得寶貴知識。本書能助益讀者激發(fā)創(chuàng)作靈感，走出作品同質(zhì)化的陷阱，為其在廣闊的藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)出多樣的高質(zhì)量作品指明方向。

·3.2萬字

賢二機器僧漫游人工智能

“媽媽老是嘮叨怎么辦？”你有過這樣的困惑或煩惱嗎？你會怎么回答這個問呢？“老人嘛，讓著她吧。”這是人工智能“出家人”賢二機器僧的答案。《賢二機器僧漫游人工智能》全面講述賢二機器僧創(chuàng)制過程。這個會念經(jīng)、懂佛學(xué)、能弘法，愛“吃”冰激凌，時不時給你講幾句人生道理，立志“把善帶向世界”，外表呆萌可愛、“內(nèi)心”充滿佛學(xué)智慧的賢二機器僧是如何出現(xiàn)的？機器人緣何穿上袈裟“出家”了？看佛學(xué)和科技如何擦出“愛的火花”。“極客寺院”龍泉寺為何涉足人工智能領(lǐng)域？傳統(tǒng)佛教緣何與現(xiàn)代科技走在了一起？賢二機器僧的出現(xiàn)對佛教和科技有著怎樣的積極意義和重要影響？《賢二機器僧漫游人工智能》將為我們講述賢二機器僧背后的故事。好玩、輕松的人工智能輕科普。從呆萌賢二機器僧的視角來解讀人工智能發(fā)展史，深入探尋人工智能當(dāng)下與未來的發(fā)展與意義。

·8.6萬字

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傳播的進化：人工智能將如何重塑人類的交流

人工智能作為一個嶄新的交流對象正在逐漸進入人類的日常生活。伴隨著人工智能的崛起，隨之而來的是對傳播模型的革新。人工智能的獨特性所帶來的對人際交流默認假設(shè)的沖擊很有可能會引發(fā)對交流觀點的顛覆。人—人工智能交流對時間維度的改變，對交流對象可控性的放大，以及對信息的無意識無批判等，這些都會如同大壩上打開的細微小孔，最終引來整個大壩的決堤，進而如河流改道一樣，將人類的交流引上不同的道路。幾千年來，人類傳播的歷史一直在提供語言失敗的證據(jù)；通過語言，我們很難實現(xiàn)思想的無障礙交流。在這次人工智能革命中，我們能否跨越語言的局限，直達交流的最終目標——有效的思想交換？本書將對這一問題展開全面深入的討論。本書首先從媒體技術(shù)發(fā)展的角度探討人工智能這個正在崛起的交流對象所代表的趨勢。繼而第二章從使用的角度，逐一討論人機傳播的交流模式、倫理、一致性、人性、人格、擬人化等方面的特點，以及這一交流區(qū)別于人際傳播之處。第三章將討論人—人工智能交流的效應(yīng)，包括陪伴效應(yīng)、自我映射效應(yīng)等。第四章將在上述討論的基礎(chǔ)上對未來作出展望。

·8.7萬字

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寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用

《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》創(chuàng)新性地將學(xué)術(shù)寫作的思維模型與AI輔助工具相結(jié)合，為讀者提供了一套全新且實用的學(xué)術(shù)寫作方法，旨在助力讀者提高學(xué)術(shù)寫作的質(zhì)量和水平。《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》共9章，每章都聚焦一個特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結(jié)構(gòu)模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問題模型、細化研究維度的思維羅盤模型、推導(dǎo)文獻綜述“GAP”的破界創(chuàng)新模型、匹配研究理論的勾連信號模型、適配研究方法的畫布模型、非共識研究觀點模型和深入解決問題的U型思維模型。對于每個模型，書中都有詳細的背景介紹、拆解步驟、應(yīng)用方法和案例分析，確保讀者能夠全方位地理解并實際應(yīng)用這些模型，從而真正掌握學(xué)術(shù)寫作的思維精髓和實踐要訣。《寫好論文：思維模型與AI輔助應(yīng)用》適合學(xué)術(shù)研究人員、研究生、博士生等需要撰寫學(xué)術(shù)論文的人閱讀，也適合對學(xué)術(shù)研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

·13.8萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)：基于TensorFlow框架和Python技術(shù)實現(xiàn)

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)因人工智能的流行而成為當(dāng)下IT領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞。本書首先介紹Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹TensorFlow的基本知識及使用方法；然后介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本應(yīng)用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現(xiàn)；最后介紹兩種熱門的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與實現(xiàn)。本書內(nèi)容由淺入深，循序漸進，實踐性強，包含豐富的仿真實例。

·4.7萬字

人人都該懂的人工智能

《人人都該懂的人工智能》從人工智能領(lǐng)域的發(fā)展史、存在的普遍爭議和誤區(qū)、人工智能的應(yīng)用、人工智能與其他學(xué)科的關(guān)系、人工智能面臨的挑戰(zhàn)和未來、人工智能的社會影響等角度切入，以通俗易懂的案例帶領(lǐng)讀者迅速了解人工智能領(lǐng)域，開啟一段人工智能之旅。《人人都該懂的人工智能》屬于湛廬文化重磅推出的“新核心素養(yǎng)”系列圖書之一。本系列圖書致力于推廣通識閱讀，擴展讀者的閱讀面，培養(yǎng)批判性思考的能力，涵蓋了哲學(xué)、心理學(xué)、法律、藝術(shù)、物理學(xué)、生物科技等諸多人文科學(xué)和自然科學(xué)的知識，其中《人人都該懂的人工智能》介紹了人工智能領(lǐng)域的核心思想，讓你一本書了解人工智能的核心智慧。

·8.1萬字

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知識圖譜：認知智能理論與實戰(zhàn)

知識圖譜作為認知智能的核心技術(shù)正蓬勃發(fā)展。本書系統(tǒng)全面地介紹了知識圖譜的核心技術(shù)，既有宏觀整體的技術(shù)體系，也有關(guān)鍵技術(shù)和算法細節(jié)，內(nèi)容包括：知識圖譜模式設(shè)計的方法論——六韜法；知識圖譜構(gòu)建中的實體抽取和關(guān)系抽取；知識存儲中的屬性圖模型及圖數(shù)據(jù)庫，重點介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫；知識計算中的圖論基礎(chǔ)，以及中心性、社區(qū)檢測等經(jīng)典圖計算算法；知識推理中的邏輯推理、幾何變換推理和深度學(xué)習(xí)推理，及其編程實例。最后，本書以金融、醫(yī)療和智能制造三大行業(yè)的應(yīng)用場景為例，梳理了知識圖譜的應(yīng)用價值和應(yīng)用程序形態(tài)。

·25.8萬字

會員

人工智能十萬個為什么：熱AI冷知識

本書是由智能相對論創(chuàng)始人曾響鈴聯(lián)合旗下幾位資深分析師深入一線企業(yè)調(diào)研后，并結(jié)合行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢預(yù)測完成的一本人工智能冷知識普及書籍。本書全面、詳盡地介紹了人工智能最先落地的幾個熱門領(lǐng)域：智能機器人、醫(yī)療服務(wù)業(yè)、教育、娛樂、健康等，覆蓋了人們接觸人工智能的各種場景，并對其背后的人工智能技術(shù)進行深入淺出地解釋，是一本有趣的人工智能行業(yè)科普讀物。

·13.3萬字

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人工智能導(dǎo)論

《人工智能導(dǎo)論》是為高等院校相關(guān)專業(yè)“人工智能導(dǎo)論”課程設(shè)計編寫，具有豐富應(yīng)用特色的主教材。針對高校學(xué)生的發(fā)展需求，《人工智能導(dǎo)論》分引言、基礎(chǔ)知識、基于知識的系統(tǒng)和高級專題四部分，可依照學(xué)習(xí)進度與需求，做適當(dāng)選擇。內(nèi)容包括：引言，包括緒論（基本概念）、人工智能+領(lǐng)域應(yīng)用；基礎(chǔ)知識，包括大數(shù)據(jù)思維、搜索算法、知識表示；基于知識的系統(tǒng)，包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)；高級專題，包括機器人技術(shù)、智能圖像處理、自然語言處理、自動規(guī)劃。

·19.6萬字

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人工智能注意力機制：體系、模型與算法剖析