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深度學(xué)習(xí):導(dǎo)讀手冊

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí),自動駕駛、AI醫(yī)療、語音識別、圖像識別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo,背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實(shí)現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī),不再被動按照指令運(yùn)轉(zhuǎn),而是像自然進(jìn)化的生命那樣,開始自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學(xué)家之一、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及奠基者,親歷了深度學(xué)習(xí)在20世紀(jì)70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者,利用大數(shù)據(jù)和不斷增強(qiáng)的計(jì)算能力,終于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上取得重大突破,實(shí)現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的通識作品,本書以恢弘的筆觸,通過3個部分全景展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展、演變與應(yīng)用,首次以親歷者視角回溯了深度學(xué)習(xí)浪潮在過去60年間的發(fā)展脈絡(luò)與人工智能的螺旋上升,并前瞻性地預(yù)測了智能時(shí)代的商業(yè)圖景。

(美)特倫斯·謝諾夫斯基 ·人工智能 ·5530字

智能涌現(xiàn):AI時(shí)代的思考與探索

當(dāng)前世界正處于百年變局,人類社會已經(jīng)進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)3.0時(shí)代:數(shù)字內(nèi)容迭代,從1.0時(shí)代逐步邁入3.0時(shí)代;人工智能技術(shù)飛躍,從符號推理、深度學(xué)習(xí)走向知識+數(shù)據(jù)驅(qū)動的3.0時(shí)代;產(chǎn)業(yè)拓展更深更廣,走向智能+3.0時(shí)代。隨著大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌現(xiàn),我們該如何觸發(fā)AI時(shí)代其他的突破性技術(shù)涌現(xiàn)?這些技術(shù)又該怎樣反哺產(chǎn)業(yè)升級?本書闡述了人工智能技術(shù)演變的大趨勢、算力驅(qū)動計(jì)算體系的突破,以及人工智能如何賦能生命科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等。這些領(lǐng)域蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)空間和發(fā)展機(jī)遇,人工智能在探索過程中將發(fā)揮決定性和顛覆性的作用,相關(guān)研發(fā)成果在實(shí)用化、普及化之后將產(chǎn)生可觀的社會效益。本書也系統(tǒng)分析了人工智能飛速發(fā)展背后的問題和風(fēng)險(xiǎn),以及國內(nèi)外政府、企業(yè)、科研界的應(yīng)對措施等。最后,本書展望了整個行業(yè)未來的技術(shù)發(fā)展趨勢和創(chuàng)新路徑,中國在其中的機(jī)遇和挑戰(zhàn),產(chǎn)學(xué)研各界在第四次工業(yè)革命中的角色分工和承擔(dān)的責(zé)任,AI時(shí)代的人才培養(yǎng)與全球科技交流,等等。

張亞勤 ·人工智能 ·13.1萬字

智能控制與強(qiáng)化學(xué)習(xí):先進(jìn)值迭代評判設(shè)計(jì)
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在人工智能技術(shù)的大力驅(qū)動下,智能控制與強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展迅猛,先進(jìn)自動化設(shè)計(jì)與控制日新月異。本書針對復(fù)雜離散時(shí)間系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)節(jié)、最優(yōu)跟蹤、零和博弈等問題,以實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定學(xué)習(xí)、演化學(xué)習(xí)和快速學(xué)習(xí)為目標(biāo),建立一套先進(jìn)的值迭代評判學(xué)習(xí)控制理論與設(shè)計(jì)方法。首先,對先進(jìn)值迭代框架下迭代策略的穩(wěn)定性進(jìn)行全面深入的分析,建立一系列適用于不同場景的穩(wěn)定性判據(jù),從理論層面揭示值迭代算法能夠?qū)崿F(xiàn)離線最優(yōu)控制和在線演化控制。其次,基于迭代歷史信息,提出一種新穎的收斂速度可調(diào)節(jié)的值迭代算法,有助于加快學(xué)習(xí)速度、減少計(jì)算代價(jià),更高效地獲得非線性系統(tǒng)的最優(yōu)控制律。結(jié)合人工智能技術(shù),對無模型值迭代評判學(xué)習(xí)控制的發(fā)展前景也進(jìn)行了討論。本書內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰、由淺入深、分析透徹,既可作為智能控制、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、優(yōu)化控制、計(jì)算智能、自適應(yīng)與學(xué)習(xí)系統(tǒng)等領(lǐng)域研究人員和學(xué)生的參考書,又可供相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)人員使用。

王鼎 趙明明 哈明鳴 任進(jìn) ·人工智能 ·8.7萬字

Keras深度學(xué)習(xí):入門、實(shí)戰(zhàn)與進(jìn)階
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這是一本理論與實(shí)踐兼顧的深度學(xué)習(xí)著作,它通過精心的內(nèi)容組織和豐富的案例講解,幫助讀者零基礎(chǔ)入門,并迅速晉級為有一定理論基礎(chǔ)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力的高手?;A(chǔ)方面,不僅介紹了Keras等各種深度學(xué)習(xí)框架的使用和開發(fā)環(huán)境的搭建,還對深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識做了講解;理論方面,詳細(xì)講解了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用;應(yīng)用層面,不僅講解了如何用Keras開發(fā)各種深度學(xué)習(xí)模型,還講解了深度學(xué)習(xí)在圖像處理和文本處理兩大核心場景的應(yīng)用;實(shí)戰(zhàn)方面,每個深度學(xué)習(xí)模型原理的背后都有精心設(shè)計(jì)的Keras實(shí)現(xiàn)代碼,每章都有多個綜合性案例,讀者可以在調(diào)試和執(zhí)行代碼的過程中掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)與開發(fā)的各種方法和技巧。本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)合理,重點(diǎn)突出;寫作方式循序漸進(jìn),易于讀者理解;行文風(fēng)格幽默風(fēng)趣,讀起來不枯燥。

謝佳標(biāo) ·人工智能 ·15.4萬字

工業(yè)級知識圖譜:方法與實(shí)踐
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本書源于阿里巴巴千億級知識圖譜構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的工作總結(jié),對知識圖譜理論和大規(guī)模工業(yè)實(shí)踐進(jìn)行了全面和深入的闡述。本書以阿里巴巴的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為中心,以深厚的理論成果為支撐,詳細(xì)闡述了知識圖譜的方方面面。首先介紹工業(yè)場景下知識圖譜的現(xiàn)狀、存在的問題和架構(gòu)設(shè)計(jì);然后從知識表示、知識融合、知識獲取、知識推理、知識存儲和知識圖譜前沿方向等方面入手,介紹大規(guī)模商品知識圖譜的構(gòu)建方法;最后結(jié)合阿里巴巴的業(yè)務(wù)實(shí)踐,詳細(xì)介紹知識圖譜的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和業(yè)務(wù)應(yīng)用細(xì)節(jié)。通過閱讀本書,讀者不僅可以從零開始認(rèn)識知識圖譜,了解知識圖譜技術(shù)方法和前沿技術(shù)方向,而且可以熟悉知識圖譜工業(yè)實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)路徑,清楚知識圖譜的應(yīng)用方向和方法。本書介紹的成果獲得錢偉長中文信息處理科學(xué)技術(shù)一等獎。本書在知識圖譜的廣度和深度上兼具極強(qiáng)的參考性,適合人工智能相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員、高等院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生閱讀。

張偉 陳華鈞 張亦弛 ·人工智能 ·19.4萬字

破解深度學(xué)習(xí)(核心篇):模型算法與實(shí)現(xiàn)
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本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí),想必你已經(jīng)對深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識,掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識。本書為核心篇,將帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)從入門到進(jìn)階、從理論到實(shí)戰(zhàn)的跨越。全書共7章,前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò),深入詳解各類主流模型及其變體;第4章介紹這三類基礎(chǔ)模型的組合體,即概率生成模型;第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理兩大最常見領(lǐng)域的應(yīng)用;第7章講解生成式大語言模型的內(nèi)在原理并對其發(fā)展趨勢予以展望。本書系統(tǒng)全面,深入淺出,且輔以生活中的案例進(jìn)行類比,以此降低學(xué)習(xí)難度,能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀,也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

瞿煒 李力 楊潔 ·人工智能 ·13.4萬字

ChatGPT原理與架構(gòu):大模型的預(yù)訓(xùn)練、遷移和中間件編程
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這是一本深入闡述ChatGPT等大模型的工作原理、運(yùn)行機(jī)制、架構(gòu)設(shè)計(jì)和底層技術(shù),以及預(yù)訓(xùn)練、遷移、微調(diào)和中間件編程的著作。它將幫助我們從理論角度全面理解大模型,從實(shí)踐角度更好地應(yīng)用大模型,是作者成功訓(xùn)練并部署大模型的過程復(fù)盤和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。第1章介紹了ChatGPT等大模型的發(fā)展歷程、技術(shù)演化和技術(shù)棧等基礎(chǔ)知識;第2~5章深入講解了Transformer的架構(gòu)原理,并從GPT-1的生成式預(yù)訓(xùn)練到GPT-3的稀疏注意力機(jī)制詳細(xì)描述了GPT系列的架構(gòu)演進(jìn);6~8章從底層技術(shù)實(shí)現(xiàn)的角度講解了大語言模型的訓(xùn)練策略、數(shù)據(jù)處理方法,以及如何利用策略優(yōu)化和人類反饋來進(jìn)一步提升模型的表現(xiàn);第9~10章首先詳細(xì)講解了大語言模型在垂直領(lǐng)域的低算力遷移方法,并給出了醫(yī)療和司法領(lǐng)域的遷移案例,然后講解了大模型的中間件編程;第11章對GPT的未來發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測,探討數(shù)據(jù)資源、自回歸模型的局限性,以及大語言模型時(shí)代具身智能的可行路線。

程戈 ·人工智能 ·10.6萬字

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