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多模態(tài)大模型:算法、應(yīng)用與微調(diào)
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本書(shū)詳盡地覆蓋了多模態(tài)大模型的算法原理和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn),提供了豐富的微調(diào)技術(shù)細(xì)節(jié)和實(shí)際案例,適合對(duì)多模態(tài)大模型有興趣的技術(shù)人員深入學(xué)習(xí)及應(yīng)用。本書(shū)分為兩篇:算法原理篇:詳細(xì)介紹了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型,包括Transformer、GPT系列、深度生成模型,從基本架構(gòu)、訓(xùn)練方法到特定應(yīng)用,包括但不限于Seq2Seq結(jié)構(gòu)、位置編碼、注意力機(jī)制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓(xùn)練實(shí)踐的知識(shí)點(diǎn)。此外,探討了預(yù)訓(xùn)練模型的涌現(xiàn)能力、模型參數(shù)和通信數(shù)據(jù)量的估算,以及分布式訓(xùn)練的各種技術(shù),如數(shù)據(jù)并行、模型并行和混合精度訓(xùn)練等。應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)篇:聚焦于深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)際應(yīng)用,特別是文本和圖像生成,以及代碼生成的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)。通過(guò)具體實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,如利用StableDiffusion進(jìn)行圖像生成和CodeLlama進(jìn)行代碼生成,提供了微調(diào)技術(shù)的詳細(xì)細(xì)節(jié),介紹了LangChain等大模型應(yīng)用框架。

劉兆峰 ·人工智能 ·25.2萬(wàn)字

可解釋人工智能導(dǎo)論
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本書(shū)全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書(shū)分為三部分,共11章。第一部分為第1章,揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制,提出一種基于人機(jī)溝通交互場(chǎng)景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2~5章,介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法,包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實(shí)推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)作解釋、對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋。第三部分為第6~10章,分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例,詳細(xì)說(shuō)明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮的積極作用。第11章對(duì)全書(shū)進(jìn)行總結(jié),并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。此外,本書(shū)的附錄給出可解釋人工智能相關(guān)的開(kāi)源資源、中英文術(shù)語(yǔ)對(duì)照及索引,方便讀者進(jìn)一步查閱。本書(shū)既適合高等院校計(jì)算機(jī)和信息處理相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生,以及人工智能領(lǐng)域的研究員和學(xué)者閱讀;也適合關(guān)注人工智能應(yīng)用及其社會(huì)影響力的政策制定者、法律工作者、社會(huì)科學(xué)研究人士等閱讀。

楊強(qiáng)等 ·人工智能 ·20.4萬(wàn)字

大話(huà)機(jī)器智能:一書(shū)看透AI的底層運(yùn)行邏輯
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本書(shū)以有趣的案例和深入淺出的語(yǔ)言,直擊AI的底層運(yùn)行邏輯與核心原理,勾勒人工智能的全貌,以便讀者掌握AI技術(shù)要點(diǎn),打通AI的各種技術(shù)壁壘,厘清不易察覺(jué)的“認(rèn)知錯(cuò)誤”,從而更好地認(rèn)識(shí)正在運(yùn)轉(zhuǎn)的神秘AI世界。本書(shū)共9章,邏輯上分為三部分。第1~3章是人工智能的基礎(chǔ)理論,通過(guò)生動(dòng)、有趣的講解,讓讀者知道支撐AI的基礎(chǔ)學(xué)科如何起作用:如何基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論找到應(yīng)對(duì)不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)與原理避開(kāi)數(shù)據(jù)“陷阱”,給出謹(jǐn)慎的主觀(guān)結(jié)論如何從數(shù)學(xué)視角理解信息的處理模型。第4~7章討論人工智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)、算法、算力,詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的,如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律,以及如何通過(guò)算力整合與軟件協(xié)作實(shí)現(xiàn)更高效的智能。第8~9章探討一些人工智能安全話(huà)題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計(jì)算、深度偽造技術(shù)、對(duì)抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等,并展望人工智能的未來(lái),包括:人工智能會(huì)搶走人類(lèi)的工作嗎?機(jī)器人會(huì)統(tǒng)治人類(lèi)嗎?通用人工智能會(huì)出現(xiàn)嗎?未來(lái)到底會(huì)變成什么樣子?

徐晟 ·人工智能 ·20.8萬(wàn)字

機(jī)器學(xué)習(xí):軟件工程方法與實(shí)現(xiàn)
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本書(shū)視角獨(dú)特,將軟件工程中的方法應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中,重視方法論和工程實(shí)踐的融合。本書(shū)主要有3個(gè)特點(diǎn)。1)機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐活動(dòng)。主要體現(xiàn)在測(cè)試驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)(TDD)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目管理方法、工程化軟件應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境,以及開(kāi)源算法包的大量實(shí)踐應(yīng)用案例等。2)機(jī)器學(xué)習(xí)全生命周期:書(shū)中全面呈現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的完整鏈路,以項(xiàng)目需求為起點(diǎn),歷經(jīng)樣本定義、數(shù)據(jù)處理、建模、模型上線(xiàn)、模型監(jiān)控、模型重訓(xùn)或重建。流程中的大部分節(jié)點(diǎn)獨(dú)立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實(shí)踐。同時(shí),聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目生命周期的一條完整的學(xué)習(xí)路徑。3)提出機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)實(shí)驗(yàn)學(xué)科:書(shū)中有大量的工業(yè)實(shí)踐代碼,例如數(shù)據(jù)分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規(guī)模模型上線(xiàn)系統(tǒng)架構(gòu)和對(duì)應(yīng)代碼包等,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法特性也有大量的代碼解析。書(shū)中還多次強(qiáng)調(diào)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)這樣一門(mén)實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐學(xué)科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實(shí)際項(xiàng)目中對(duì)時(shí)間、人力成本等的權(quán)衡策略。本書(shū)不拘泥于公式推演、數(shù)值分析計(jì)算領(lǐng)域優(yōu)化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優(yōu)化)等主題,而重在展現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用,以及各知識(shí)點(diǎn)的落地。在寫(xiě)作方式和內(nèi)容編寫(xiě)等方面,本書(shū)力求既貼近工程實(shí)踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗(yàn)。

張春強(qiáng) 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬(wàn)字

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