ChatGPT顛覆了互聯(lián)網(wǎng)格局。本書緊跟技術(shù)前沿，是一本針對(duì)ChatGPT的超級(jí)實(shí)戰(zhàn)指南。本書介紹了ChatGPT的發(fā)展歷史與常用功能，剖析講授了其初階、進(jìn)階、高階操作，枚舉解析了27個(gè)有趣的應(yīng)用例子、75個(gè)高級(jí)提示例子，以及100多條商業(yè)變現(xiàn)思路。本書摒棄繁雜理論，尤重實(shí)用性；又以內(nèi)容充實(shí)、案例豐富為特色；同時(shí)采用場(chǎng)

本書以能夠搭建自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為直接目的，以Python為軟件平臺(tái)，全面介紹了大眾化的深度學(xué)習(xí)框架——TensorFlow的主要功能、使用方法及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建中的具體應(yīng)用。全書內(nèi)容簡(jiǎn)潔、通俗易懂、緊密聯(lián)系工程實(shí)際，具有良好的可操作性。本書既可作為職業(yè)技術(shù)學(xué)校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，也可供其他學(xué)習(xí)Python的初學(xué)者使用

本書是一本專注于探討如何與AI對(duì)話的實(shí)用指南，旨在幫助讀者更好地利用AI技術(shù)，特別是OpenAI的ChatGPT。本書結(jié)合了《學(xué)會(huì)提問》、《批判性思考》的核心理念，結(jié)合Prompt工程技術(shù)，深入剖析如何與AI進(jìn)行高效對(duì)話。 本書介紹了AI對(duì)話的基本概念，包括Prompt工程師這一新興職業(yè)的職責(zé)和前景、AI對(duì)話與人類對(duì)

隨著深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型和生成式人工智能的進(jìn)展，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為解決很多工程和科學(xué)問題的**方案�！陡怕蕶C(jī)器學(xué)習(xí)》一書從概率建模和統(tǒng)計(jì)推斷的角度系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、經(jīng)典算法及前沿進(jìn)展。主要內(nèi)容包括概率機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)理論、概率圖模型、近似概率推斷、高斯過程、深度生成模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。全書從實(shí)例出發(fā)，由淺入

《機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能實(shí)戰(zhàn)：基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的工程應(yīng)用》分為兩部分共14章，介紹了如何用Scikit-Learn來構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及如何用Keras和TensorFlow來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。書中的內(nèi)容和實(shí)例基于作者過去幾年在全球各地開設(shè)相關(guān)課程的經(jīng)歷，闡述了如何借助于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來構(gòu)建產(chǎn)品或服務(wù)，從而真正解決現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景

《機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目交付實(shí)戰(zhàn)》將介紹如何從模型和數(shù)據(jù)中獲取**性能，幫助你構(gòu)建穩(wěn)定的數(shù)據(jù)管道。通過高效的可復(fù)用技術(shù)集合，來確保應(yīng)用程序工作流程的順利執(zhí)行，以及提高模型的可維護(hù)性�；�于數(shù)十年的良好軟件工程實(shí)踐，機(jī)器學(xué)習(xí)工程可確保你的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)具有彈性、適應(yīng)性和可執(zhí)行性�！稒C(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目交付實(shí)戰(zhàn)》將介紹設(shè)計(jì)、構(gòu)建和交付成功的機(jī)器

我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，技術(shù)發(fā)展日新月異。大數(shù)據(jù)、人工智能和邊緣計(jì)算等技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的深度融合，推動(dòng)了智能物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，接入層是智能物聯(lián)網(wǎng)層次結(jié)構(gòu)中的重要層次。本書力圖體現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)接入技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用。圖文并茂，易讀易懂。本書給出大量示意圖，盡量采用通俗易懂的語言，幫助讀者更好地理解內(nèi)容。內(nèi)容全面，案

粒計(jì)算采用模擬人類大腦的認(rèn)知思維規(guī)律，從而提高解決復(fù)雜問題的效率，已經(jīng)在智能信息處理領(lǐng)域發(fā)揮了重要的作用�！恫淮_定性問題的多粒度建模與決策方法》重點(diǎn)從多粒度的視角研究不確定性問題。從多粒度建模和決策兩個(gè)角度出發(fā)，研究多粒度知識(shí)空間的結(jié)構(gòu)特征，并在多粒度知識(shí)空間的框架下研究不確定性問題的近似描述、粒度優(yōu)化模型、動(dòng)態(tài)更新模

一本將AI繪畫講透的探秘指南，通過豐富的實(shí)踐案例操作，通俗易懂地講述AI繪畫的生成步驟，生動(dòng)展現(xiàn)了AI繪畫的魔法魅力。從歷史到未來，跨越百年時(shí)空；從理論到實(shí)踐，講述案例操作；從技術(shù)到哲學(xué)，穿越多個(gè)維度；從語言到繪畫，落地實(shí)戰(zhàn)演練。AI繪畫的誕生，引發(fā)了奇點(diǎn)降臨，點(diǎn)亮了AGI（通用人工智能），并涉及Prompt、風(fēng)格、技

本書基于PyTorch框架介紹深度學(xué)習(xí)的有關(guān)理論和應(yīng)用,以Python為實(shí)現(xiàn)語言。全書共分10章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)的概念和發(fā)展過程、感知器、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、若干經(jīng)典CNN預(yù)訓(xùn)練模型及其遷移方法、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用案例、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于預(yù)訓(xùn)練模型的自然語言處理、面向模型解釋的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化方法、多模