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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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AI律師助手：律師實務(wù)ChatGPT實戰(zhàn)指南

本書具體包含以下內(nèi)容：首先，探討ChatGPT對法律界的沖擊，以及律師等從業(yè)者的不同反應(yīng)，進一步分析AI技術(shù)對行業(yè)的影響和發(fā)展趨勢。接著，簡要介紹ChatGPT的技術(shù)原理及應(yīng)用場景。隨后，詳細討論如何將AI力量融入律師職業(yè)路徑，構(gòu)建專業(yè)律師成長的新飛輪。接下來，分別討論如何將ChatGPT（GPTs）應(yīng)用于渠道與案源、檢索與研究、案件分析，以及法律文書撰寫與合同審核，實現(xiàn)部分日常事務(wù)自動化執(zhí)行。之后，提供復(fù)盤和知識管理的方法論與工具，不僅適用于律師，還可令其他知識工作者從中獲益。最后，從安全角度出發(fā)，討論大模型的私有化部署及如何提升回答可靠性，為對大模型持審慎態(tài)度的讀者提供進一步保障。并且展望未來，為新時代感到迷茫的讀者提供一些參考思路。

·10.6萬字

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大模型應(yīng)用開發(fā)：核心技術(shù)與領(lǐng)域?qū)嵺`

本書由科大訊飛與中國科大的大模型的資深專家聯(lián)合撰寫，一本書打通大模型的技術(shù)原理與應(yīng)用實踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)及不同場景的微調(diào)方案，全流程講解6個典型場景的應(yīng)用開發(fā)實踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎(chǔ)知識”“原理與技術(shù)”“應(yīng)用開發(fā)實踐”三部分。基礎(chǔ)知識（第1章）介紹大模型定義、應(yīng)用現(xiàn)狀、存在的問題，以及發(fā)展趨勢。原理與技術(shù)（第2和3章）詳細講解大模型的構(gòu)建流程、Transformer模型，以及模型微調(diào)、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)，之后介紹了推理優(yōu)化、大模型訓(xùn)練、大模型評估、大模型部署等拓展技術(shù)。應(yīng)用開發(fā)實踐（第4～10章）詳細講解大模型插件應(yīng)用開發(fā)、RAG實踐，以及智能客服問答、學(xué)科知識問答、法律領(lǐng)域應(yīng)用、醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用、智能助寫平臺等多領(lǐng)域的實踐。

·12.3萬字

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人工智能編程實踐：C++編程5級

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數(shù)學(xué)邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數(shù)學(xué)建模到算法設(shè)計等多學(xué)科知識，能夠?qū)W(xué)生的多學(xué)科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設(shè)計的具體解決方案，對學(xué)生的計算思維、創(chuàng)造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設(shè)計算法模型和實現(xiàn)算法，對學(xué)生掌握和運用編程的能力做出評價。本書結(jié)合生活中的實例，系統(tǒng)地介紹了不同進制之間的轉(zhuǎn)換、函數(shù)參數(shù)的作用域、枚舉算法、二分查找算法、選擇排序算法、歐幾里得算法等內(nèi)容。通過分析和解決問題，培養(yǎng)青少年的邏輯思維能力。由知識內(nèi)容的學(xué)習(xí)到具體案例的探究，由簡單到復(fù)雜、由直觀到抽象，幫助學(xué)生從編程意識、編程思維、編程學(xué)習(xí)與創(chuàng)新3個層面進行學(xué)習(xí)，掌握C++編程語言。

·2萬字

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AI自媒體寫作超簡單

本書結(jié)合作者10多年寫作經(jīng)驗，基于AI應(yīng)用ChatGPT、文心一言、智譜清言、訊飛星火、通義千問、Kimi等，詳細介紹了使用AI寫作的流程、方法和技巧，旨在幫助想要通過內(nèi)容輸出加速個人發(fā)展的讀者，快速掌握AI自媒體寫作的方法和技巧。本書分為11章，涵蓋AI自媒體寫作概述、AI提示詞、AI起標(biāo)題、AI做選題、AI角色化寫作、AI套路化寫作、AI仿寫、AI模塊化寫作、AI改寫、AI潤色、AI智能體寫作等內(nèi)容。本書提供了實用的技巧和常見問題的解決方案，實操性強，適合所有想高效應(yīng)對文字類工作的職場人、自媒體人及其他想提升內(nèi)容產(chǎn)出效率的創(chuàng)作者。

·9.2萬字

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ChatGPT手冊：初學(xué)者指南與應(yīng)用實戰(zhàn)

本書理論聯(lián)系實際，全面地介紹ChatGPT的主要應(yīng)用場景，幫助讀者掌握ChatGPT的使用方法和技巧。本書不僅講述了ChatGPT在學(xué)習(xí)、寫作、工作、生活方面的應(yīng)用案例，還介紹了一個打造個人品牌的綜合應(yīng)用，內(nèi)容實用，可操作性強。本書適合希望了解ChatGPT的初學(xué)者閱讀。

·9.6萬字

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人工智能基礎(chǔ)與應(yīng)用

本書主要介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識和實用技術(shù)。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時代”“Python：人工智能開發(fā)語言”“線性回歸：預(yù)測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發(fā)現(xiàn)新簇群”“個性化推薦：主動滿足你的需求”“語音識別：讓機器對你言聽計從”“人臉識別：機器也認(rèn)識你”。本書以培養(yǎng)學(xué)生人工智能素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能基本應(yīng)用能力為設(shè)計理念，在內(nèi)容的選取和安排上符合學(xué)生的學(xué)情特點，以問題為導(dǎo)向、以案例為載體、以任務(wù)為目標(biāo)來構(gòu)建教學(xué)內(nèi)容，兼顧了人工智能的基礎(chǔ)性、通識性、典型性和實用性。本書側(cè)重于介紹人工智能通識性知識和實用應(yīng)用技能，可作為高職高專及中職院校人工智能公共基礎(chǔ)課程的教材，也可作為電子信息、計算機類相關(guān)專業(yè)人工智能課程的入門教材。此外，本書還可供廣大讀者作為人工智能學(xué)習(xí)與實踐的參考書使用。

·12.9萬字

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人工智能編程實踐：Python編程5級

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數(shù)學(xué)邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數(shù)學(xué)建模到算法設(shè)計等多學(xué)科知識，能夠?qū)W(xué)生的多學(xué)科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設(shè)計的具體解決方案，對學(xué)生的計算思維、創(chuàng)造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設(shè)計算法模型和實現(xiàn)算法，對學(xué)生掌握和運用編程的能力做出評價。本書將生活中的一些案例和程序算法相結(jié)合，深入淺出地為學(xué)生講解不同進制之間的轉(zhuǎn)換、函數(shù)的作用域、字符串和列表的基本概念、排序算法等內(nèi)容，引導(dǎo)學(xué)生對Python語言進行思考和實踐，幫助學(xué)生從編程意識、編程思維、編程學(xué)習(xí)與創(chuàng)新等層面進行學(xué)習(xí)，掌握Python編程語言。本書內(nèi)容豐富、層次清晰、圖文并茂，適合作為青少年人工智能編程水平測試5級（Python）的輔導(dǎo)材料，也可作為校內(nèi)、校外編程與人工智能興趣班的參考書（適合兩學(xué)期教學(xué)）。

·3.9萬字

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AI智能語音技術(shù)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新實踐

本書從技術(shù)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)3個維度為切入點，對智能語音語義領(lǐng)域相關(guān)的熱點和趨勢展開研究。本書以“人與機器的對話”開篇，講述人類語音生成、傳播和感知的過程，引發(fā)對于機器智能語音聽說的思考，進而闡述技術(shù)探索發(fā)展史；然后，分析了以語音交互為核心的技術(shù)現(xiàn)狀，綜合剖析提出全雙工、端到端模型構(gòu)建、語音假冒攻擊等熱點；其次，從政策、投融資和產(chǎn)業(yè)規(guī)模上，分析整體智能語音產(chǎn)業(yè)環(huán)境，縱觀國內(nèi)外企業(yè)在相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品上的積極布局，介紹了智能語音的產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)格局；最后，圍繞語音交互技術(shù)形成的應(yīng)用，以智能汽車、智能家居、可穿戴設(shè)備、智能客服、醫(yī)療、教育等諸多細分領(lǐng)域為代表，提出“AI+基礎(chǔ)服務(wù)”“AI+硬件設(shè)備”“AI+垂直行業(yè)”的3種應(yīng)用轉(zhuǎn)化參考模式，并列舉實際具體案例和解決方案。本書適合從事人工智能技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品應(yīng)用、市場規(guī)劃的工程技術(shù)人員和管理人員參考使用，也可作為高等院校人工智能相關(guān)的專業(yè)師生參考。同時，也適合對人工智能語音技術(shù)感興趣的相關(guān)人員閱讀。

·13.6萬字

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深度學(xué)習(xí)時代的計算機視覺算法

本書著重闡述了深度學(xué)習(xí)時代的計算機視覺算法的工作原理，首先對深度學(xué)習(xí)與計算機視覺基礎(chǔ)進行了介紹，之后對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的演化過程，以及基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法、圖像分割算法、人體姿態(tài)估計算法、行人重識別與目標(biāo)跟蹤算法、人臉識別算法以及圖像超分辨率重建方法進行了介紹。本書系統(tǒng)講解了在日常生活和工作中常見的幾項計算機視覺任務(wù)，并著重介紹了在當(dāng)今深度學(xué)習(xí)時代，這些計算機視覺任務(wù)是如何工作的，可使讀者快速了解這些算法原理，以及其相互之間的關(guān)系。本書適合高年級本科生、研究生、教師，以及對人工智能或計算機視覺算法感興趣的工程技術(shù)人員閱讀。

·9.9萬字

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大模型實戰(zhàn)：微調(diào)、優(yōu)化與私有化部署

本書深入淺出地介紹了現(xiàn)代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技術(shù)，從對話機器人的發(fā)展歷程和人工智能的理念出發(fā)，詳細闡述了大模型私有化部署過程，深入剖析了Transformer架構(gòu)，旨在幫助讀者領(lǐng)悟大模型的核心原理和技術(shù)細節(jié)。本書的講解風(fēng)格獨樹一幟，將深奧的技術(shù)術(shù)語轉(zhuǎn)化為簡潔明了的語言，案例敘述既嚴(yán)謹(jǐn)又充滿趣味，讓讀者在輕松愉快的閱讀體驗中自然而然地吸收和理解AI知識。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識轉(zhuǎn)化為手頭的實際技能。本書不僅理論知識豐富，實戰(zhàn)案例更能幫助讀者在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)高效地應(yīng)用AI技術(shù)。

·15.8萬字

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基于信息增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法研究

本書深入剖析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域所面臨的兩大核心挑戰(zhàn)：深度加深模型退化和監(jiān)督信息過度依賴。針對這兩大挑戰(zhàn)，本書提出了一系列解決思路，涵蓋模型結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練策略優(yōu)化等方面的內(nèi)容。全書共7章，第1章主要介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的背景與意義，闡述了近年來國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，分析了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)及其主要問題等；第2章主要對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行概要論述，包括基礎(chǔ)的理論、典型的模型方法及應(yīng)用；第3章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點聚合過程中面臨的節(jié)點鄰域混雜的問題，提出了一種基于混合階的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第4章針對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在節(jié)點交互過程中面臨的全局結(jié)構(gòu)信息缺失問題，提出了一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第5章針對自監(jiān)督信息缺失且包含噪聲的問題，提出了一種圖結(jié)構(gòu)與節(jié)點屬性聯(lián)合學(xué)習(xí)的變分圖自編碼器模型；第6章針對節(jié)點自監(jiān)督信息貢獻不做區(qū)分的問題，提出了一種基于注意力機制的圖對比學(xué)習(xí)模型；第7章總結(jié)全書并對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析等相關(guān)領(lǐng)域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、人工智能等專業(yè)本科生與研究生的學(xué)習(xí)參考書。

·8.1萬字

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智能控制與強化學(xué)習(xí)：先進值迭代評判設(shè)計

在人工智能技術(shù)的大力驅(qū)動下，智能控制與強化學(xué)習(xí)發(fā)展迅猛，先進自動化設(shè)計與控制日新月異。本書針對復(fù)雜離散時間系統(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)，建立一套先進的值迭代評判學(xué)習(xí)控制理論與設(shè)計方法。首先，對先進值迭代框架下迭代策略的穩(wěn)定性進行全面深入的分析，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、減少計算代價，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、強化學(xué)習(xí)、優(yōu)化控制、計算智能、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。

·8.7萬字

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AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術(shù)及其相關(guān)話題，介紹AIGC的技術(shù)原理、專業(yè)知識和應(yīng)用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術(shù)的基本概念和發(fā)展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎(chǔ)技術(shù)棧和拓展技術(shù)棧；第四、五章分別討論了AIGC技術(shù)在文本生成和圖像生成兩個領(lǐng)域的現(xiàn)狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術(shù)應(yīng)用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產(chǎn)業(yè)鏈及未來前景；第八章主要關(guān)注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術(shù)進行了總結(jié)與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為復(fù)雜的概念進行了生動易懂的闡述。本書適合AIGC從業(yè)人員、相關(guān)技術(shù)人員以及相關(guān)專業(yè)的學(xué)生參考和學(xué)習(xí)。

·12.8萬字

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人工智能新時代：核心技術(shù)與行業(yè)賦能

本書以人工智能為核心，上篇講述了人工智能理論知識及發(fā)展藍圖規(guī)劃，目的是幫助讀者認(rèn)識人工智能，找到入局人工智能領(lǐng)域的途徑和方法；中篇羅列了可以為人工智能賦能的前沿技術(shù)，包括NLP、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等；下篇總結(jié)了人工智能對交通、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、制造、教育、金融、文娛等行業(yè)的影響和作用，旨在讓讀者了解人工智能是如何在這些行業(yè)實現(xiàn)商業(yè)化落地的。本書從多個角度出發(fā)，描繪了一幅完整的人工智能發(fā)展藍圖，不僅通俗易懂，而且有趣、有料。可以說，本書是探索人工智能領(lǐng)域的必備參考書。本書十分適合互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)管理者、創(chuàng)業(yè)者、人工智能技術(shù)領(lǐng)域的研究人員對人工智能感興趣的人群閱讀。

·15.8萬字

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ChatGPT漫談

本書深度探討了構(gòu)建和訓(xùn)練ChatGPT模型涉及的核心技術(shù)，以及ChatGPT在各種實際應(yīng)用中的作用。全書精心劃分為三部分，其中第1章為第1部分，第2章為第2部分，第3章和第4章為第3部分。首先，詳細闡述了機器學(xué)習(xí)的歷史演變與各種學(xué)習(xí)范式，同時也揭示了在人工智能生成內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域下，圖像處理和自然語言處理技術(shù)的歷史發(fā)展趨勢；接下來，對ChatGPT的運行機制和關(guān)鍵算法進行深度解析，包括大規(guī)模模型結(jié)構(gòu)、上下文學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、涌現(xiàn)機制等，引導(dǎo)讀者深刻理解ChatGPT的本質(zhì)和相應(yīng)算法原理；最后，從應(yīng)用角度出發(fā)，展示了ChatGPT在推動生產(chǎn)力變革方面的潛力，全面解析了ChatGPT在科研、教育、出版、醫(yī)療等行業(yè)的影響和未來前景。閱讀本書后，讀者可以獲得對AIGC和ChatGPT的全面而深入的理解。本書旨在服務(wù)不同層次的讀者。對于初學(xué)者，它可作為一部理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的入門教材；對于從事自然語言處理研究、應(yīng)用實踐的科研人員和工程技術(shù)人員，它提供了深度的理論洞見和實踐參考；對于那些在文本工作領(lǐng)域從業(yè)的人士，本書同樣有著重要的參考價值。

·10.8萬字

會員

Sora革命：重塑人工智能

Sora是一個文本生成視頻工具，本書介紹了Sora在視頻生成領(lǐng)域的巨大潛力。本書共9章，系統(tǒng)講解人工智能的演進、Sora的應(yīng)用實踐、Sora深度解析、Sora的挑戰(zhàn)與未來等。本書內(nèi)容全面、圖文并茂、經(jīng)典易懂，適合想要學(xué)習(xí)Sora的初學(xué)者，以及想要學(xué)習(xí)文本生成文本、文本生成圖片、文本生成視頻等內(nèi)容的人工智能愛好者、自媒體從業(yè)人員、短視頻制作者、設(shè)計師、相關(guān)專業(yè)的企業(yè)和高校人員閱讀。

·3.2萬字

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知識圖譜從0到1：原理與Python實戰(zhàn)

本書旨在幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念。通過清晰的解釋和實例，讀者將深入了解知識圖譜的構(gòu)建、表示、推理等關(guān)鍵知識點。此外，本書通過提供代碼實戰(zhàn)，引導(dǎo)讀者親自動手構(gòu)建知識圖譜，并應(yīng)用各種技術(shù)和工具進行實踐。這種實踐性的講解方法可幫助讀者更深入地理解知識圖譜的實際應(yīng)用。本書的目標(biāo)是幫助讀者全面理解知識圖譜的基本原理和概念，并通過代碼實戰(zhàn)構(gòu)建知識圖譜。同時，本書也提供了關(guān)于大語言模型與知識圖譜相結(jié)合的內(nèi)容，讓讀者進一步探索這兩個領(lǐng)域的交叉點。本書內(nèi)容對于人工智能基礎(chǔ)研究有一定的參考意義，既適合專業(yè)人士了解知識圖譜、深度學(xué)習(xí)和人工智能的前沿?zé)狳c，也適合對人工智能感興趣的讀者閱讀，同時本書也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學(xué)用書和參考手冊。

·9.6萬字

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ChatGLM3大模型本地化部署、應(yīng)用開發(fā)與微調(diào)

《ChatGLM3大模型本地化部署、應(yīng)用開發(fā)與微調(diào)》作為《PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)從零開始學(xué)》的姊妹篇，專注于大模型的本地化部署、應(yīng)用開發(fā)以及微調(diào)等。《ChatGLM3大模型本地化部署、應(yīng)用開發(fā)與微調(diào)》不僅系統(tǒng)地闡述了深度學(xué)習(xí)大模型的核心理論，更注重實踐應(yīng)用，通過豐富的案例和場景，引導(dǎo)讀者從理論走向?qū)嵺`，真正領(lǐng)悟和掌握大模型本地化應(yīng)用的精髓。全書共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化實戰(zhàn)的完整方案，內(nèi)容包括大模型時代的開端、PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署實戰(zhàn)、使用ChatGLM3與LangChain實現(xiàn)知識圖譜抽取和智能問答、適配ChatGLM3終端的Template與Chain詳解、ChatGLM3多文本檢索的增強生成實戰(zhàn)、構(gòu)建以人為本的ChatGLM3規(guī)范化Prompt提示工程、使用ChatGLM3的思維鏈構(gòu)建、GLM源碼分析與文本生成實戰(zhàn)、低資源單GPU微調(diào)ChatGLM3實戰(zhàn)、會使用工具的ChatGLM3、上市公司財務(wù)報表非結(jié)構(gòu)化信息抽取實戰(zhàn)、上市公司財務(wù)報表智能問答與財務(wù)預(yù)警實戰(zhàn)。《ChatGLM3大模型本地化部署、應(yīng)用開發(fā)與微調(diào)》適合大模型的初學(xué)者、有一定基礎(chǔ)的大模型研究人員、大模型應(yīng)用開發(fā)人員。同時，《ChatGLM3大模型本地化部署、應(yīng)用開發(fā)與微調(diào)》還可作為高等院校或高職高專相關(guān)專業(yè)大模型課程的教材，助力培養(yǎng)新一代的大模型領(lǐng)域人才。

·13萬字

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機器學(xué)習(xí)的算法分析和實踐

本書是一本全面介紹機器學(xué)習(xí)方法特別是算法的新書，適合初學(xué)者和有一定基礎(chǔ)的讀者。機器學(xué)習(xí)可以分成三大類別，監(jiān)督式學(xué)習(xí)、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。三大類別背后的算法也各有不同。監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了數(shù)學(xué)分析中函數(shù)逼近方法、概率統(tǒng)計中的極大似然方法。非監(jiān)督式學(xué)習(xí)使用了聚類和貝葉斯算法。強化學(xué)習(xí)使用了馬爾可夫決策過程算法。機器學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)部分來自概率、統(tǒng)計、數(shù)學(xué)分析以及線性代數(shù)等領(lǐng)域。雖然用到的數(shù)學(xué)較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學(xué)習(xí)的具體問題來掌握背后的數(shù)學(xué)原理。因為線性代數(shù)和概率理論使用較多，本書在最后兩章集中把重要的一些概率論和線性代數(shù)的內(nèi)容加以介紹，如果有需要的同學(xué)可以參考。另外，學(xué)習(xí)任何知識，動手練習(xí)加深理解的最新方法，所以本書的每一章都配備了習(xí)題供大家實踐和練習(xí)。

·7.4萬字

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