本書主要介紹人工智能和供應(yīng)鏈行業(yè)融合中通用化和實戰(zhàn)化的預(yù)測算法，以及這些預(yù)測算法在業(yè)界實際應(yīng)用的案例，旨在通過簡單易懂的方式讓讀者了解供應(yīng)鏈相關(guān)的應(yīng)用場景。本書作者具有豐富的業(yè)界從業(yè)經(jīng)驗，在供應(yīng)鏈預(yù)測算法方面擁有豐富的理論研究和項目經(jīng)驗，能夠?qū)⒒�礎(chǔ)模型、進階模型和行業(yè)實踐有機地融合，循序漸進地介紹供應(yīng)鏈預(yù)測算法，使讀者

本書共分為七章。第一章主要介紹數(shù)學對應(yīng)人工智能的重要性，以及代數(shù)學和分析學中的基礎(chǔ)概念，是后面各章的基礎(chǔ)。第二章和第三章分別介紹了微積分和線性代數(shù)核心內(nèi)容，并將相關(guān)基礎(chǔ)知識映射到人工智能領(lǐng)域，從這一視角理解數(shù)學基礎(chǔ)知識的工程應(yīng)用。第四章介紹了矩陣分解這一重要數(shù)學工具及其在人工智能領(lǐng)域的典型應(yīng)用。第五章介紹了概率論基礎(chǔ)知

本書以人與技術(shù)的關(guān)系為基點，既對人工智能技術(shù)發(fā)展進行梳理、對人工智能技術(shù)具體應(yīng)用進行討論，又對人工智能技術(shù)發(fā)展帶來的社會前沿問題開展廣義的哲學分析。一方面，及時跟進、關(guān)注人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢，并以案例呈現(xiàn)人工智能技術(shù)發(fā)展的可能樣態(tài)及應(yīng)用。另一方面，關(guān)注人工智能技術(shù)發(fā)展在個人、社會、國家等多個方面產(chǎn)生的深刻影響，觀

本書為讀者提供了一次深入探索人工智能和自動化編程的奇妙之旅。全書從AI（ArtificialIntelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐漸深入到如何使用具有代表性的AIGC工具ChatGPT、GitHubCopilot和Claude2等進行自動化編程。此外，本書還詳細介紹了其他多種AI代碼生成解決方案。

ChatGPT，如同人類歷史上的單向門——火、文字、造紙、蒸汽機、電和計算機一樣，標志著人類科技進步的又一重大里程碑。ChatGPT的橫空出世驚艷了世界，它不僅點燃了通用人工智能的火花，更預(yù)示著我們正步入通用人工智能的新紀元。 我們站在這一歷史性的時刻，仿佛看見新時代的開端。全球?qū)�ChatGPT的廣泛關(guān)注

內(nèi)容簡介這是一本能指導企業(yè)利用MLOps技術(shù)構(gòu)建可靠、高效、可復(fù)用、可擴展的機器學習模型從而實現(xiàn)AI工程化落地的著作。由國內(nèi)AI領(lǐng)域的獨角獸企業(yè)第四范式的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術(shù)VP領(lǐng)銜撰寫，從工具、技術(shù)、企業(yè)級應(yīng)用、成熟度評估4個維度對MLOps進行了全面的講解。本書的主要內(nèi)容包括如下9個方面：（1）MLOps的核心概念和方

人工智能發(fā)展迅猛，但在不確定性和脆弱性環(huán)境下的應(yīng)用仍存在較大困難。同時，與人腦相比，人工智能缺乏直覺推理能力和基于認知地圖的思維能力。 本書從以上問題出發(fā)，全面調(diào)研現(xiàn)有的相關(guān)理論、算法和技術(shù)，并針對性地從三個主要層面形成理論性的建議和思考，這三個層面即人機混合增強智能的基礎(chǔ)理論、人機混合增強智能的在線演化與動態(tài)自適應(yīng)以

本書全面地介紹了網(wǎng)絡(luò)表示學習的基本概念、模型和應(yīng)用。本書從網(wǎng)絡(luò)嵌入的背景和興起開始介紹，為讀者提供一個整體的描述；通過對多個代表性方法的介紹，闡述了網(wǎng)絡(luò)嵌入技術(shù)的發(fā)展和基于矩陣分解的統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)嵌入框架；提出了結(jié)合附加信息的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法——結(jié)合圖中節(jié)點屬性/內(nèi)容/標簽的網(wǎng)絡(luò)嵌入；面向不同特性圖結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)嵌入方法——面向具有

由谷歌開發(fā)的TensorFlow2.x是一個用于機器學習的端到端的開源平臺,它擁有一個由工具、庫和社區(qū)資源組成的、全面的、靈活的生態(tài)系統(tǒng),可以讓研究人員推動最先進的機器學習(ML)的發(fā)展,讓開發(fā)人員輕松地構(gòu)建和部署由ML驅(qū)動的應(yīng)用程序。

本書基于真實數(shù)據(jù)集，全面系統(tǒng)地闡述現(xiàn)代計算機視覺實用技術(shù)、方法和實踐，涵蓋50多個計算機視覺問題。全書分為四部分：di一部分（第1~3章）介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PyTorch的基礎(chǔ)知識，以及如何使用PyTorch構(gòu)建并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入數(shù)據(jù)縮放、批歸一化、超參數(shù)調(diào)整等；第二部分（第4~10章）介紹如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移