本書(shū)以PyTorch深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹使用PyTorch實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的重要內(nèi)容。本書(shū)共7章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、PyTorch深度學(xué)習(xí)通用流程、PyTorch深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、手寫(xiě)漢字識(shí)別、文本生成、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換、基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)文本生成

本書(shū)通過(guò)想要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的程序員綾乃和她朋友美緒的對(duì)話，逐步講解深度學(xué)習(xí)中實(shí)用的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。內(nèi)容涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、感知機(jī)、正向傳播和反向傳播，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，重點(diǎn)講解了容易成為學(xué)習(xí)絆腳石的數(shù)學(xué)公式和符號(hào)。同時(shí)，還通過(guò)實(shí)際的Python編程實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，加深讀者對(duì)相關(guān)數(shù)學(xué)知識(shí)的理解。 本書(shū)適合對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣

《Copilot和ChatGPT編程體驗(yàn)：挑戰(zhàn)24個(gè)正則表達(dá)式難題》呈現(xiàn)了兩方競(jìng)爭(zhēng)的格局。一方是專業(yè)程序員DavidQ.Mertz，是網(wǎng)絡(luò)上****的正則表達(dá)式教程的作者。另一方則是強(qiáng)大的AI編程工具OpenAIChatGPT和GitHubCopilot。比賽規(guī)則如下：David編寫(xiě)了24個(gè)正則表達(dá)式難題，并展示如何解

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本書(shū)根據(jù)人工智能的知識(shí)體系，在兼顧傳統(tǒng)的人工智能方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突出前沿性內(nèi)容，并對(duì)自動(dòng)推理、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、異常檢測(cè)、梯度下降、邏輯回歸、反向傳播、卷積網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)言模型、詞向量等常見(jiàn)技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)闡述和討論。本書(shū)結(jié)合應(yīng)用安排了示例和

本書(shū)對(duì)應(yīng)課程屬于一門(mén)概論性課程。本書(shū)將傳統(tǒng)的和新一代的人工智能/智能制造融于一體，從傳承與發(fā)展視角出發(fā)概述人工智能與智能制造的發(fā)展現(xiàn)狀及其相互關(guān)系，重點(diǎn)闡述人工智能與智能制造共性基礎(chǔ)技術(shù)、知識(shí)驅(qū)動(dòng)的符號(hào)智能、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、智能制造理論與技術(shù)體系、智能制造的物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)，并指出人工智能與智能制造的未來(lái)發(fā)展方向

這本書(shū)能全面指導(dǎo)教師、家長(zhǎng)、學(xué)生系統(tǒng)認(rèn)識(shí)以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)為教育和學(xué)習(xí)帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響，并快速了解和掌握目前主流的AIGC工具在不同教育和學(xué)習(xí)場(chǎng)景中的應(yīng)用，幫助教師、學(xué)生、家長(zhǎng)先人一步實(shí)現(xiàn)角色轉(zhuǎn)變和完成AI能力塑造，在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中遙遙領(lǐng)先于對(duì)手，成為AI時(shí)代的先知和贏家。本書(shū)內(nèi)容針對(duì)教師、家長(zhǎng)、學(xué)生這3

人工智能方興未艾，機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為實(shí)現(xiàn)人工智能最重要的技術(shù)之一，引起了無(wú)數(shù)相關(guān)從業(yè)者的興趣。本書(shū)詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理論基礎(chǔ)和高級(jí)實(shí)踐案例，理論部分介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目體系搭建路徑，包括業(yè)務(wù)場(chǎng)景拆解、特征工程、模型評(píng)估和選型、模型優(yōu)化；實(shí)踐部分介紹了業(yè)界常見(jiàn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包括計(jì)算廣告、供需預(yù)測(cè)、智能營(yíng)銷、動(dòng)態(tài)定價(jià)。隨書(shū)

在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，人類是地球上唯一會(huì)使用符號(hào)的生物�，F(xiàn)在，計(jì)算機(jī)越來(lái)越智能，人類有了使用符號(hào)的伙伴。而要了解人工智能，就必須了解人工智能奠基人和科學(xué)家。本書(shū)作者帕梅拉·麥考黛克回憶了自己從20世紀(jì)60年代初識(shí)人工智能到21世紀(jì)深切體驗(yàn)人工智能對(duì)我們生活產(chǎn)生的影響，記述了這一過(guò)程中對(duì)人工智能形成和發(fā)展做出舉

本書(shū)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(kāi)發(fā)技術(shù)。本書(shū)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(kāi)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

本書(shū)以項(xiàng)目實(shí)踐作為主線，結(jié)合必需的理論知識(shí)，以任務(wù)的形式進(jìn)行內(nèi)容設(shè)計(jì)，每個(gè)任務(wù)都包含任務(wù)描述及任務(wù)實(shí)施的步驟，讀者按照實(shí)施步驟進(jìn)行操作就可以完成相應(yīng)的學(xué)習(xí)任務(wù)，從而不斷提升項(xiàng)目實(shí)踐能力。本書(shū)主要內(nèi)容涉及機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，模型評(píng)估與選擇，回歸、分類、聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)，數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，以及通過(guò)用戶行