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PyTorch是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的支持，讓用戶能夠自定義和訓(xùn)練自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的框架之一。《PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)從零開始學(xué)》共分15章，內(nèi)容包括PyTorch概述、開發(fā)環(huán)境搭建、基于PyTorch的MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)、MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、數(shù)據(jù)處理與模型可視化、基于PyTorch卷積層的分類實(shí)戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型可視化、實(shí)戰(zhàn)ResNet卷積網(wǎng)絡(luò)模型、有趣的WordEmbedding、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類實(shí)戰(zhàn)、自然語言處理的編碼器、站在巨人肩膀上的預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語言處理的解碼器、基于PyTorch的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、基于MFCC的語音喚醒實(shí)戰(zhàn)、基于PyTorch的人臉識(shí)別實(shí)戰(zhàn)。

·11.3萬字

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科學(xué)的極致：漫談人工智能

《科學(xué)的極致：漫談人工智能》將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語言和生動(dòng)有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。集智俱樂部是一個(gè)從事學(xué)術(shù)研究、享受科學(xué)樂趣的探索者組成的團(tuán)體，倡導(dǎo)以平等開放的態(tài)度、科學(xué)實(shí)證的精神進(jìn)行跨學(xué)科的研究與交流，力圖搭建一個(gè)中國的“沒有圍墻的研究所”。這些令人崇敬的、充滿激情與夢(mèng)想的集智俱樂部成員將帶你了解圖靈機(jī)模型、馮·諾依曼計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、怪圈與哥德爾定理、通用人工智能、深度學(xué)習(xí)、人類計(jì)算與自然語言處理，與你一起展開一場令人熱血沸騰的科學(xué)之旅。

·18.3萬字

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI寫作高手

這是一本教你如何使用ChatGPT與AIGC工具提升寫作能力的實(shí)用手冊(cè)。全書共6章，內(nèi)容包括ChatGPT與AIGC輔助寫作基礎(chǔ)，用AIGC輔助公文寫作，用AIGC輔助文案創(chuàng)作，用AIGC輔助創(chuàng)作新媒體、自媒體文章，用ChatGPT輔助創(chuàng)作畢業(yè)論文、學(xué)術(shù)論文與項(xiàng)目申報(bào)書，以及用ChatGPT輔助生成概括、糾錯(cuò)、翻譯。本書內(nèi)容新穎、實(shí)用，提供了大量真實(shí)的寫作案例，手把手教讀者玩轉(zhuǎn)ChatGPT寫作，“秒變”寫作高手。本書旨在授人以漁，給人工具，教人方法，拿來即用，適合每一個(gè)渴望提升自身寫作能力和對(duì)ChatGPT及AIGC工具感興趣的人閱讀。

·8.8萬字

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大模型工程化：AI驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)體系

大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，促進(jìn)了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而，在實(shí)際應(yīng)用過程中，直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達(dá)到預(yù)期效果。本書詳細(xì)闡述如何在游戲經(jīng)營分析場景中利用大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個(gè)部分，共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開，重點(diǎn)介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)知識(shí)。第2部分主要介紹大模型下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑、數(shù)據(jù)資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營展開。第4部分主要介紹自研領(lǐng)域大模型的技術(shù)原理，涵蓋領(lǐng)域大模型的基礎(chǔ)、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉(zhuǎn)譯算法等內(nèi)容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理，涉及工程化的基礎(chǔ)、技術(shù)籌備、建設(shè)要點(diǎn)、安全策略等內(nèi)容。第6部分介紹大模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用，通過游戲領(lǐng)域的經(jīng)營分析案例，系統(tǒng)地闡述如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。本書適合致力于大模型技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)工程師閱讀，也適合尋求AI自動(dòng)化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀，還適合希望利用AI提升業(yè)務(wù)效率的企業(yè)決策者閱讀。

·15.6萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率思維

本書深入剖析機(jī)器學(xué)習(xí)中的概率思維，從基礎(chǔ)理論出發(fā)，結(jié)合經(jīng)典案例，闡述如何將概率思維巧妙地應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，幫助讀者理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與不確定性。除引言外，全書內(nèi)容分為5章，包括貝葉斯定理中的概率思維、樸素貝葉斯算法中的概率思維、極大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、馬爾可夫鏈和隱馬爾可夫模型。本書適合機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工程師、研究員閱讀，也可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子工程、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的技術(shù)人員的參考用書。

·2.5萬字

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人工智能簡史（第2版）

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動(dòng)定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級(jí)智能、哲學(xué)問題和未來趨勢(shì)等，以宏闊的視野和生動(dòng)的語言，對(duì)人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評(píng)。第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能幾大派別的演化路線和人物的繼承關(guān)系，有助讀者閱讀方便。本書極具專業(yè)性、思想性和趣味性，既適合缺少專業(yè)背景的讀者了解人工智能的來龍去脈，作為人工智能的啟迪之書，也適合專業(yè)人士了解人工智能鮮為人知的歷史，提供深入學(xué)習(xí)的指導(dǎo)。

·18.3萬字

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TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)（原書第2版）

這是一本TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)入門教程，書中通過大量實(shí)例，以淺顯易懂、循序漸進(jìn)的方式詳細(xì)闡釋使用Python和TensorFlow構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心技術(shù)與方法。本書既涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，又介紹了如何將機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)（例如，情感分析、文本分類和圖像識(shí)別）中，并通過實(shí)例展示了用于深度語音處理、面部識(shí)別以及使用CIFAR-10的自編碼器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。全書共分為三部分。第一部分（第1～2章）討論機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理及其當(dāng)前被大規(guī)模應(yīng)用的原因；第二部分（第3～10章）通過大量實(shí)例詳細(xì)介紹回歸算法和分類算法，涵蓋回歸、分類、無監(jiān)督聚類和隱馬爾可夫模型（HMM）等技術(shù)及應(yīng)用；第三部分（第11～19章）主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用，涵蓋使用隱藏層的自編碼器壓縮和表示輸入、用于自動(dòng)分類圖像和面部識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)或語音轉(zhuǎn)文本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以及seq2seqRNN架構(gòu)等內(nèi)容。通過閱讀本書，你將能夠：使用TensorFlow進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)選擇最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)方法使用TensorBoard可視化算法與合作伙伴共享結(jié)果在Docker中運(yùn)行模型

·16.8萬字

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Manus極簡入門：從0到1快速打造你的AI智能體

本書是一本全面介紹Manus及其應(yīng)用的實(shí)用指南，旨在幫助讀者深入了解Manus的核心技術(shù)、獨(dú)特優(yōu)勢(shì)及其在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為讀者在智能化時(shí)代的學(xué)習(xí)、工作和生活提供有力支持。首先，本書深入剖析智能體的本質(zhì)與技術(shù)基礎(chǔ)，詳細(xì)闡述AIAgent的核心架構(gòu)、運(yùn)作原理，及其與傳統(tǒng)AI模型的區(qū)別，并從不同維度對(duì)比Manus與其他AI大模型（如DeepSeek、ChatGPT），讓讀者對(duì)Manus的技術(shù)優(yōu)勢(shì)有清晰的認(rèn)識(shí)。其次，本書重點(diǎn)介紹Manus在個(gè)人工作與學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，涵蓋智能日程優(yōu)化、職場技能提升、學(xué)習(xí)輔助等多個(gè)方面，為個(gè)人提升工作效率和學(xué)習(xí)效果提供實(shí)用方法與工具。接著，本書依次探討Manus在市場營銷、銷售收益優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理等商業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，包括AI虛擬代言人、動(dòng)態(tài)內(nèi)容營銷、談判策略生成、價(jià)格彈性預(yù)測(cè)、多級(jí)庫存優(yōu)化等內(nèi)容，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷、高效銷售和精益管理。此外，本書深入分析Manus在產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新、組織管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的應(yīng)用案例，如AI概念生成、虛擬焦點(diǎn)小組、智能包裝設(shè)計(jì)、組織網(wǎng)絡(luò)分析等，為企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和內(nèi)部管理提供新思路。最后，本書還關(guān)注Manus在戰(zhàn)略決策、日常生活等領(lǐng)域的應(yīng)用，包括市場進(jìn)入模擬、技術(shù)成熟度評(píng)估、健康與身心管理、家庭與社交關(guān)系優(yōu)化等方面，助力讀者從宏觀戰(zhàn)略到微觀生活全方位提升智能化水平。

·16.8萬字

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知識(shí)圖譜導(dǎo)論

知識(shí)圖譜的發(fā)展歷史源遠(yuǎn)流長，從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識(shí)工程，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的語義Web，再到當(dāng)下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級(jí)別的現(xiàn)代知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因，是知識(shí)表示、表示學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖數(shù)據(jù)庫和圖計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書全面覆蓋了知識(shí)圖譜的表示、存儲(chǔ)、獲取、推理、融合、問答和分析等七大方面，一百多個(gè)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)的內(nèi)容，同時(shí)囊括多模態(tài)知識(shí)圖譜、知識(shí)圖譜與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合、本體表示學(xué)習(xí)、事理知識(shí)圖譜，以及知識(shí)增強(qiáng)的語言預(yù)訓(xùn)練模型等新熱點(diǎn)、新發(fā)展。作為一本導(dǎo)論性質(zhì)的書，本書希望幫助初學(xué)者梳理知識(shí)圖譜的基本知識(shí)點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)要素，也希望幫助技術(shù)決策者建立知識(shí)圖譜的整體視圖和系統(tǒng)工程觀，為前沿科研人員拓展創(chuàng)新視野和研究方向。本書在技術(shù)廣度和深度上兼具極強(qiáng)的參考性，適合高等院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)師生閱讀，也可供計(jì)算機(jī)相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員參考。

·16.1萬字

深度學(xué)習(xí)：導(dǎo)讀手冊(cè)

全球科技巨頭紛紛擁抱深度學(xué)習(xí)，自動(dòng)駕駛、AI醫(yī)療、語音識(shí)別、圖像識(shí)別、智能翻譯以及震驚世界的AlphaGo，背后都是深度學(xué)習(xí)在發(fā)揮神奇的作用。深度學(xué)習(xí)是人工智能從概念到繁榮得以實(shí)現(xiàn)的主流技術(shù)。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)，不再被動(dòng)按照指令運(yùn)轉(zhuǎn)，而是像自然進(jìn)化的生命那樣，開始自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。本書作者特倫斯·謝諾夫斯基是全球人工智能十大科學(xué)家之一、深度學(xué)習(xí)先驅(qū)及奠基者，親歷了深度學(xué)習(xí)在20世紀(jì)70年代到90年代的寒冬。但他和一眾開拓者，利用大數(shù)據(jù)和不斷增強(qiáng)的計(jì)算能力，終于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法上取得重大突破，實(shí)現(xiàn)了人工智能井噴式的發(fā)展。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的通識(shí)作品，本書以恢弘的筆觸，通過3個(gè)部分全景展現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展、演變與應(yīng)用，首次以親歷者視角回溯了深度學(xué)習(xí)浪潮在過去60年間的發(fā)展脈絡(luò)與人工智能的螺旋上升，并前瞻性地預(yù)測(cè)了智能時(shí)代的商業(yè)圖景。

·5530字

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI文案創(chuàng)作高手

這是一本聚焦于如何利用ChatGPT輔助創(chuàng)作“爆款”文案的實(shí)用手冊(cè)。全書分為8章，第1章從整體上介紹了ChatGPT在“爆款”文案創(chuàng)作中的應(yīng)用，第2章至第8章分別圍繞營銷文案、推廣文案、廣告文案、商品詳情頁文案、直播帶貨文案、個(gè)性化自媒體文案和朋友圈文案介紹了ChatGPT的應(yīng)用，并說明了各類文案的創(chuàng)作技巧和優(yōu)化方法。本書適合所有對(duì)ChatGPT輔助文案創(chuàng)作感興趣、希望創(chuàng)作“爆款”文案的讀者閱讀。無論您是專業(yè)的文案創(chuàng)作人員，還是在日常工作中需要寫作文案的其他人員，本書都可以幫助您提升文案創(chuàng)作的質(zhì)量和效果，創(chuàng)作出更多的“爆款”文案。

·8.4萬字

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AI訓(xùn)練師手冊(cè)：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通

本書共有10章，包括51個(gè)實(shí)操案例解析和80個(gè)行業(yè)案例分析。書中內(nèi)容從技能線和案例線展開介紹。技能線：從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，不僅介紹了AI訓(xùn)練師的發(fā)展歷程和行業(yè)動(dòng)態(tài)，還重點(diǎn)講述了AI訓(xùn)練師的職業(yè)技能提升方法。案例線：不僅涵蓋了AI領(lǐng)域的各個(gè)方面，而且非常注重算法與模型的實(shí)際應(yīng)用，通過分析大量的經(jīng)典案例，可以讓讀者更好地掌握AI訓(xùn)練的相關(guān)技能。

·11.6萬字

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大模型實(shí)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(duì)話機(jī)器人的發(fā)展歷程和人工智能的理念出發(fā)，詳細(xì)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(xì)節(jié)。本書的講解風(fēng)格獨(dú)樹一幟，將深?yuàn)W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(yàn)中自然而然地吸收和理解AI知識(shí)。本書提供完整的代碼示例，可幫助讀者將抽象的理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為手頭的實(shí)際技能。本書不僅理論知識(shí)豐富，實(shí)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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深度學(xué)習(xí)詳解：基于李宏毅老師“機(jī)器學(xué)習(xí)”課程

本書根據(jù)李宏毅老師“機(jī)器學(xué)習(xí)”公開課中與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容編寫而成，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學(xué)習(xí)（包括BERT和GPT）等深度學(xué)習(xí)常見算法，并講解了對(duì)抗攻擊、領(lǐng)域自適應(yīng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)壓縮等深度學(xué)習(xí)相關(guān)的進(jìn)階算法.在理論嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕A(chǔ)上，本書保留了公開課中大量生動(dòng)有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學(xué)習(xí)的概念、建模過程和核心算法細(xì)節(jié).

·19.5萬字

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大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控：模型、平臺(tái)與業(yè)務(wù)實(shí)踐

這是一本深入講解智能風(fēng)控理論體系和風(fēng)控全生命周期業(yè)務(wù)實(shí)踐的著作。作者基于在銀行業(yè)10余年的風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，首先詳細(xì)講解了“大數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控體系，能為風(fēng)控實(shí)踐提供扎實(shí)的理論指導(dǎo)；然后圍繞風(fēng)控的全生命周期，從貸前評(píng)估、貸中監(jiān)控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風(fēng)控的業(yè)務(wù)實(shí)踐，深刻揭示了智能風(fēng)控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風(fēng)控的背景知識(shí)：首先對(duì)基礎(chǔ)信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行了細(xì)致解析，讀者可以從中了解其運(yùn)作方式和重要性；然后，梳理了智能風(fēng)控是如何隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控理論體系展開：首先介紹了內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、個(gè)人征信數(shù)據(jù)在智能風(fēng)控中的應(yīng)用，以及智能數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建；然后深入探討了智能風(fēng)控模型的算法、評(píng)價(jià)指標(biāo)、開發(fā)流程；最后講解了風(fēng)控平臺(tái)的理論框架、設(shè)計(jì)原則、架構(gòu)設(shè)計(jì)、建設(shè)流程以及決策引擎的建設(shè)。第6~8章圍繞風(fēng)控的全生命周期探討了風(fēng)控策略在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，包括貸前評(píng)估、貸中監(jiān)控、貸后管理，以及智能反欺詐和智能催收體系的建設(shè)和業(yè)務(wù)實(shí)踐，能幫助讀者將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際操作能力，更好地應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中的挑戰(zhàn)。第9章對(duì)智能風(fēng)控的未來發(fā)展進(jìn)行了展望，不僅為讀者揭示了未來的機(jī)遇，也提供了對(duì)于如何應(yīng)對(duì)未來挑戰(zhàn)的思考。

·17.4萬字

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深度學(xué)習(xí)從0到1

深度學(xué)習(xí)是人工智能研究領(lǐng)域中的一個(gè)極其重要的方向。本書是一本介紹深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的教程，從深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史，單層感知器，線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一直介紹到深度學(xué)習(xí)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM。并從圖像，自然語言處理，音頻信號(hào)三方面分別介紹了深度學(xué)習(xí)算法的實(shí)際應(yīng)用。案例實(shí)戰(zhàn)部分使用的深度學(xué)習(xí)框架為Tensorflow2/Keras。

·16.3萬字

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從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM

大模型是深度學(xué)習(xí)自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當(dāng)前AI和NLP研究與產(chǎn)業(yè)中最重要的方向之一。本書使用PyTorch2.0作為學(xué)習(xí)大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細(xì)講解大模型的基本理論、算法、程序?qū)崿F(xiàn)、應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)以及微調(diào)技術(shù)，為讀者揭示大模型開發(fā)技術(shù)。《從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM》共18章，內(nèi)容包括人工智能與大模型、PyTorch2.0深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建、從零開始學(xué)習(xí)PyTorch2.0、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法詳解、基于PyTorch卷積層的MNIST分類實(shí)戰(zhàn)、PyTorch數(shù)據(jù)處理與模型展示、ResNet實(shí)戰(zhàn)、有趣的詞嵌入、基于PyTorch循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文情感分類實(shí)戰(zhàn)、自然語言處理的編碼器、預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、只具有解碼器的GPT-2模型、實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級(jí)定制化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)、對(duì)ChatGLM進(jìn)行高級(jí)微調(diào)。《從零開始大模型開發(fā)與微調(diào)：基于PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、大模型開發(fā)初學(xué)者、大模型開發(fā)人員學(xué)習(xí)，也適合高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的師生作為教學(xué)參考書。

·12.8萬字

AI醫(yī)學(xué)圖像處理（基于Python語言的Dragonfly）

這是一本“將人工智能技術(shù)運(yùn)用于醫(yī)學(xué)案例，利用先進(jìn)技術(shù)解決臨床問題”的圖書。本書使用三維圖像專業(yè)處理軟件Dragonfly（基于Python語言，封裝了多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫）作為具體的實(shí)現(xiàn)工具。本書介紹了人工智能與醫(yī)療的介紹、醫(yī)療領(lǐng)域中的圖像處理、醫(yī)學(xué)圖像處理的常規(guī)流程等內(nèi)容，并通過6個(gè)真實(shí)的醫(yī)學(xué)案例展現(xiàn)人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，從醫(yī)工交叉的角度出發(fā)，深入探討醫(yī)學(xué)圖像問題的處理方法，旨在讓讀者了解如何將人工智能技術(shù)切實(shí)落地于醫(yī)學(xué)圖像學(xué)中，幫助其提升運(yùn)用人工智能技術(shù)處理醫(yī)學(xué)圖像問題的能力。

·6.9萬字

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DeepSeek實(shí)操指南：引爆AI時(shí)代個(gè)人效率核聚變

《DeepSeeK實(shí)操指南：引爆AI時(shí)代個(gè)人效率核聚變》是一本專為職場人士量身打造的AI工具使用指南，旨在幫助讀者通過DeepSeek這一強(qiáng)大的AI工具，全面提升工作效率，解鎖職場新技能。本書不僅詳細(xì)介紹了DeepSeek的基礎(chǔ)知識(shí)和核心優(yōu)勢(shì)，還提供了40個(gè)實(shí)用的職場AI技能，涵蓋從文案創(chuàng)作、數(shù)據(jù)處理到社交媒體運(yùn)營等多個(gè)領(lǐng)域，助力讀者在職場中脫穎而出。通過豐富的實(shí)操案例和技巧，本書深入講解了如何運(yùn)用DeepSeek進(jìn)行公文寫作、合同校對(duì)、產(chǎn)品說明書撰寫等復(fù)雜任務(wù)，并提供了社交媒體創(chuàng)作指南，教你如何生成吸引眼球的標(biāo)題、文案和視頻腳本，輕松打造高人氣內(nèi)容。此外，本書還詳細(xì)介紹了如何在本地部署DeepSeek，并結(jié)合第三方工具構(gòu)建個(gè)人知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)化工作流。無論你是職場新人、內(nèi)容創(chuàng)作者、企業(yè)管理者還是技術(shù)愛好者，本書都將為你提供一套完整的AI工具使用方案，幫助你在職場中游刃有余，輕松實(shí)現(xiàn)效率倍增。通過本書的學(xué)習(xí)，你將掌握如何利用DeepSeek這一強(qiáng)大的AI工具，解鎖職場新技能，成為職場中的效率達(dá)人。

·7.4萬字

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如何高效向GPT提問

人工智能正以前所未有的速度改變著世界。GPT作為強(qiáng)大的人工智能語言模型，具有廣泛的應(yīng)用場景，必將改變?nèi)祟惖纳a(chǎn)與生活方式，為人類社會(huì)帶來巨大且深遠(yuǎn)的影響。而只要一個(gè)人開始使用GPT，他將大概率發(fā)現(xiàn)向GPT提問頗為關(guān)鍵。很大程度上，提問的質(zhì)量決定著回答的質(zhì)量，提問的效率決定著工作的效率。本書旨在幫助讀者學(xué)會(huì)如何高效向GPT提問，從而獲得更加準(zhǔn)確、系統(tǒng)、深入的回答，繼而在不同的實(shí)際場景下提高工作效率節(jié)省時(shí)間、解決問題。

·7.4萬字

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人工智能

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