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寫好論文:思維模型與AI輔助應(yīng)用
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《寫好論文:思維模型與AI輔助應(yīng)用》創(chuàng)新性地將學(xué)術(shù)寫作的思維模型與AI輔助工具相結(jié)合,為讀者提供了一套全新且實用的學(xué)術(shù)寫作方法,旨在助力讀者提高學(xué)術(shù)寫作的質(zhì)量和水平。《寫好論文:思維模型與AI輔助應(yīng)用》共9章,每章都聚焦一個特定的思維模型。這些模型包括“頂天立地加兩翼”結(jié)構(gòu)模型、選擇和確定研究單位的三角模型、OBTQP研究問題模型、細化研究維度的思維羅盤模型、推導(dǎo)文獻綜述“GAP”的破界創(chuàng)新模型、匹配研究理論的勾連信號模型、適配研究方法的畫布模型、非共識研究觀點模型和深入解決問題的U型思維模型。對于每個模型,書中都有詳細的背景介紹、拆解步驟、應(yīng)用方法和案例分析,確保讀者能夠全方位地理解并實際應(yīng)用這些模型,從而真正掌握學(xué)術(shù)寫作的思維精髓和實踐要訣。《寫好論文:思維模型與AI輔助應(yīng)用》適合學(xué)術(shù)研究人員、研究生、博士生等需要撰寫學(xué)術(shù)論文的人閱讀,也適合對學(xué)術(shù)研究感興趣、希望深入了解其思維方式和研究方法的讀者閱讀。

學(xué)君 ·人工智能 ·13.8萬字

ChatGPT漫談
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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。

邱才明 凌澤南 馮湛搏 楊昊編著 ·人工智能 ·10.8萬字

大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)入門:從大數(shù)據(jù)到人工智能
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本書跟從大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用的融合之路,通過分析和解讀整個數(shù)據(jù)驅(qū)動智能核心技術(shù),希望能給讀者提供一個大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的入門學(xué)習(xí)和應(yīng)用參考指南。本書前半部分內(nèi)容重在核心技術(shù)解讀:包括大數(shù)據(jù)智能的概論、大數(shù)據(jù)智能核心技術(shù)體系的多維解讀、深度學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)要點的分析,大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用三段論和敏捷大數(shù)據(jù)方法論的提出等內(nèi)容。后半部分內(nèi)容重在應(yīng)用實踐的探討,深入分析了當(dāng)前大數(shù)據(jù)智能獨角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產(chǎn)品和技術(shù),并從個人學(xué)習(xí)到工程實踐,從企業(yè)應(yīng)用到政府治理,從業(yè)務(wù)理解到技術(shù)選型等多個層面,逐一解讀大數(shù)據(jù)智能技術(shù)在學(xué)習(xí)、應(yīng)用過程中面臨的關(guān)鍵問題、陷阱,并給出參考意見。本書通過核心技術(shù)解讀幫助讀者學(xué)習(xí)、理解、應(yīng)用大數(shù)據(jù)智能,具有重要的參考價值。本書適合的讀者包括關(guān)注大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的在校學(xué)生、個人學(xué)習(xí)者和研發(fā)工程師、技術(shù)主管、企業(yè)高管、政府管理人員等。

杜圣東 ·人工智能 ·13.9萬字

ChatGLM3大模型本地化部署、應(yīng)用開發(fā)與微調(diào)
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《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?!禖hatGLM3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。

王曉華 ·人工智能 ·13萬字

因果推斷與機器學(xué)習(xí)(修訂版)
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本書是一本理論扎實,同時聯(lián)系實際應(yīng)用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識、基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分6章。第1章從結(jié)構(gòu)因果模型和潛在結(jié)果框架出發(fā),介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)文獻中出現(xiàn)的一些重要的基于機器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機器學(xué)習(xí)如何提高機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對全書的一個總結(jié)和對未來的展望。本書對結(jié)合因果推斷和機器學(xué)習(xí)的理論與實踐進行了介紹。并在第1版的基礎(chǔ)上對一些陳舊的內(nèi)容做了更新。通過閱讀本書,讀者不僅可以掌握因果機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論,還可對本書中提到的論文代碼進行鉆研,從而在實踐中加深對因果機器學(xué)習(xí)的理解。

郭若城等編著 ·人工智能 ·14.1萬字

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