mg不朽情缘提示获得金身

這是一本講解如何用ChatGPT、GithubCopilotX、Cursor等主流AIGC工具優(yōu)化和提升軟件開發(fā)全流程效率和質(zhì)量的實(shí)戰(zhàn)性著作。全書以軟件開發(fā)的流程位主線來組織內(nèi)容，詳細(xì)講解了程序員、架構(gòu)師、項(xiàng)目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理者們?nèi)绾卧诩夹g(shù)方案構(gòu)建、需求文檔撰寫、代碼編寫與注解、客戶端開發(fā)、前端開發(fā)、后端開發(fā)、測(cè)試和調(diào)試、性能優(yōu)化、疑難問題解決、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、軟件架構(gòu)與設(shè)計(jì)、應(yīng)試與面試12個(gè)主題充分發(fā)揮AIGC工具的潛能，在提高研發(fā)效率和質(zhì)量的同時(shí)，提升自身的實(shí)力。AIGC工具在軟件研發(fā)12個(gè)主題的使用方法，全部以實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例的方式展開講解，有具體的工程化思路，也有可復(fù)用的提示詞，還有對(duì)使用經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)和注意事項(xiàng)的提醒。只要跟著本書的案例實(shí)操一遍，就能順利躍遷為AI時(shí)代的新程序員，與AI共同進(jìn)化，成為不被AI淘汰的人。

·15.1萬字

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深入淺出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：GNN原理解析

這是一本從原理、算法、實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用4個(gè)維度詳細(xì)講解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的著作，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有重大的意義。本書作者是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，作者所在的公司極驗(yàn)也是該領(lǐng)域的領(lǐng)先者。本書是作者和極驗(yàn)多年研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，內(nèi)容系統(tǒng)、扎實(shí)、深入淺出，得到了白翔、俞棟等幾位來自學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的領(lǐng)軍人物的高度評(píng)價(jià)和強(qiáng)烈推薦。全書共10章：第1～4章全面介紹了圖、圖數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及表示學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識(shí)，是閱讀本書的預(yù)備知識(shí)；第5～6章從理論的角度出發(fā)，講解了圖信號(hào)處理和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深入剖析了圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)，并提供了GCN實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)分類的實(shí)例。第7～9章全面的講解了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種變體及范式、圖分類機(jī)制及其實(shí)踐，以及基于GNN的圖表示學(xué)習(xí)；第10章介紹了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最新研究和應(yīng)用。

·8.9萬字

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生成式AI實(shí)戰(zhàn)

本書由淺入深地介紹了生成式AI的理論與實(shí)踐，內(nèi)容涉及從基礎(chǔ)原理到前沿應(yīng)用，為讀者提供了一個(gè)系統(tǒng)的認(rèn)知框架。本書從生成式AI技術(shù)的基礎(chǔ)工具入手，逐步深入到Transformer模型與GPT的原理和應(yīng)用，詳細(xì)介紹了圖像生成模型StableDiffusion，以及LangChain與AIAgent的相關(guān)知識(shí)。書中結(jié)合開源代碼分析，展示了生成式AI在各行各業(yè)的實(shí)際應(yīng)用，并探討了其在高速發(fā)展過程中所面臨的倫理和隱私風(fēng)險(xiǎn)。本書適合對(duì)生成式AI感興趣的讀者閱讀，無論你是初學(xué)者還是有一定編程基礎(chǔ)的人士，都能從中獲得寶貴的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于零編程基礎(chǔ)的讀者，本書提供了跳過代碼實(shí)現(xiàn)的理論學(xué)習(xí)路徑。

·11.7萬字

十堂極簡(jiǎn)人工智能課

從人臉識(shí)別到AlphaGo，從無人駕駛到全球經(jīng)濟(jì)管理，人工智能作為21世紀(jì)極有潛力的一門技術(shù)，已經(jīng)全面滲透了我們的生活，也徹底改變了我們的行為方式。如今，我們既離不開人工智能，也無法擺脫它對(duì)我們生活的影響。那么，這門技術(shù)到底是如何發(fā)展起來的？人工智能背后的運(yùn)行邏輯是什么？它會(huì)讓我們的生活變得更好，還是會(huì)帶來更多的問題？我們每個(gè)人的工作是否終將被人工智能所取代？作為一部幾乎沒有門檻的人工智能入門作品，本書審視并回答了上述問題。讀完之后，你將對(duì)人工智能形成一套完整且系統(tǒng)化的認(rèn)知。

·6.7萬字

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未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)

本書以未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究?jī)?nèi)容，對(duì)未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關(guān)研究成果。本書共分八章，重點(diǎn)介紹了內(nèi)外部定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測(cè)、動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面的研究進(jìn)展，意在推動(dòng)認(rèn)知科學(xué)、模式識(shí)別等學(xué)科的前沿問題的研究，對(duì)提高探測(cè)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化等專業(yè)的研究生或高年級(jí)本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)、應(yīng)用和開發(fā)領(lǐng)域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬字

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從ChatGPT到AIGC：智能創(chuàng)作與應(yīng)用賦能

自2023年以來，AI聊天機(jī)器人ChatGPT火爆互聯(lián)網(wǎng)，其顛覆性的使用體驗(yàn)重塑了人們對(duì)于AI的認(rèn)知。而ChatGPT背后的技術(shù)—AIGC也引起了互聯(lián)網(wǎng)圈的關(guān)注，打開了人們對(duì)AI應(yīng)用的想象空間。本書從ChatGPT入手，以AIGC為中心，對(duì)AIGC的理論知識(shí)、應(yīng)用場(chǎng)景、未來發(fā)展等內(nèi)容進(jìn)行了全面的梳理。首先，本書對(duì)AIGC的概念、技術(shù)構(gòu)成、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、市場(chǎng)現(xiàn)狀等進(jìn)行了講解，以便讀者對(duì)AIGC形成一個(gè)清晰、完整的認(rèn)知。其次，本書講解了AIGC在傳媒、電商、影視、娛樂、教育、工業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用，展現(xiàn)了AIGC的應(yīng)用價(jià)值和對(duì)各領(lǐng)域的賦能。最后，本書解析了AIGC領(lǐng)域的創(chuàng)投機(jī)會(huì)和未來圖景，便于讀者把握AIGC的發(fā)展趨勢(shì)。本書在系統(tǒng)地講述AIGC理論及應(yīng)用的同時(shí)，引入了大量實(shí)踐案例，介紹了諸多國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)在AIGC領(lǐng)域的布局，也介紹了一些AI文字生成、AI圖片生成、AI視頻生成、AI音頻生成等方面的AIGC應(yīng)用，內(nèi)容十分豐富。

·10.4萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：從入門到求職

本書是一本機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的理論+實(shí)踐讀物，主要包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學(xué)習(xí)模型六大部分。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論部分包含第1、2章，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和工程實(shí)踐基礎(chǔ)。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學(xué)習(xí)策略的確定和優(yōu)化算法的求解過程，最后結(jié)合三種常見的線性回歸模型實(shí)現(xiàn)了一個(gè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的案例。第4至11章詳細(xì)介紹了幾種常見的分類模型，包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機(jī)模型、隨機(jī)森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型，每一個(gè)模型都給出了較為詳細(xì)的推導(dǎo)過程和實(shí)際應(yīng)用案例。第12章系統(tǒng)介紹了五種常見的聚類模型，包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類，每一個(gè)模型的原理、優(yōu)缺點(diǎn)和工程應(yīng)用實(shí)踐都給出了較為詳細(xì)的說明。第13章系統(tǒng)介紹了四種常用的降維方式，包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入，同樣給出了詳細(xì)的理論推導(dǎo)和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，詞向量模型詳細(xì)介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導(dǎo)和應(yīng)用；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型系統(tǒng)介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的各類基礎(chǔ)知識(shí)。

·12.3萬字

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PyTorch 2.0深度學(xué)習(xí)從零開始學(xué)

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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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(guó)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(shí)踐壁壘，深入大模型3步工作流程，詳解模型微調(diào)、對(duì)齊優(yōu)化、提示工程等核心技術(shù)及不同場(chǎng)景的微調(diào)方案，全流程講解6個(gè)典型場(chǎng)景的應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐。本書共10章，從邏輯上分為“基礎(chǔ)知識(shí)”“原理與技術(shù)”“應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐”三部分。基礎(chǔ)知識(shí)（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(shì)。原理與技術(shù)（第2和3章）詳細(xì)講解大模型的構(gòu)建流程、Transformer模型，以及模型微調(diào)、對(duì)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(píng)估、大模型部署等拓展技術(shù)。應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐（第4～10章）詳細(xì)講解大模型插件應(yīng)用開發(fā)、RAG實(shí)踐，以及智能客服問答、學(xué)科知識(shí)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(tái)等多領(lǐng)域的實(shí)踐。

·12.3萬字

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成為提問工程師

隨著技術(shù)發(fā)展，各種AI產(chǎn)品層出不窮。人人都使用過AI，但真正做到用AI提升工作和學(xué)習(xí)效率的人卻很少。原因是大多數(shù)使用者，不會(huì)專業(yè)地提問。如果能正確地提問，AI將幫你解放工作，實(shí)現(xiàn)效率逆襲。精通向AI提問的能力，AI能幫你成為超級(jí)個(gè)體。這是一本AI時(shí)代成為提問高手的進(jìn)階指南，既授人以魚，也授人以漁。本書從AI的基本概念與運(yùn)行原理入手，引用了飛輪思維和ICDO提問技巧，還詳細(xì)介紹了在不同場(chǎng)景下的提問方法與實(shí)際案例，旨在幫助讀者掌握高效提問的技巧，獲得更加精準(zhǔn)和豐富的答案，做到事半功倍，實(shí)現(xiàn)效率十倍提升。

·8.3萬字

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從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模型與實(shí)踐

近年來，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細(xì)介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、空域及譜域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。為增強(qiáng)可讀性，本書敘述清晰、內(nèi)容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)難度。本書既可作為人工智能領(lǐng)域研究和開發(fā)人員的技術(shù)參考書，也可作為對(duì)圖上的深度學(xué)習(xí)感興趣的高年級(jí)本科生和研究生的入門書。

·17.1萬字

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OpenCV4.5計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)實(shí)戰(zhàn)：基于Python

OpenCV是一個(gè)跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)，也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的開發(fā)人員必須掌握的技術(shù)。本書基于Python3.8全面、系統(tǒng)地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發(fā)環(huán)境與答疑服務(wù)。本書共分15章，主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)視覺概述、OpenCV的Python開發(fā)環(huán)境搭建、OpenCV基本操作、數(shù)組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測(cè)、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態(tài)學(xué)、視頻處理，以及停車場(chǎng)車牌識(shí)別、物體識(shí)別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、人臉檢測(cè)等案例。本書既適合計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能算法的開發(fā)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能等相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·16.8萬字

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人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

本書分為7章，其內(nèi)容包括代數(shù)學(xué)和分析學(xué)的基礎(chǔ)概念、微積分的基礎(chǔ)概念、矩陣與線性變換、矩陣分解、最優(yōu)化理論與算法、概率模型和信息論的基礎(chǔ)概念。本書強(qiáng)調(diào)數(shù)學(xué)概念并采用圖形化的方式對(duì)其進(jìn)行解釋，以利于讀者理解，同時(shí)，本書給出了數(shù)學(xué)知識(shí)在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的具體應(yīng)用，將數(shù)學(xué)知識(shí)和工程實(shí)踐有機(jī)結(jié)合，以使讀者能對(duì)數(shù)學(xué)知識(shí)有更深層次的理解。

·10.6萬字

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產(chǎn)品經(jīng)理的AI實(shí)戰(zhàn)：人工智能產(chǎn)品和商業(yè)落地

以前，技術(shù)只是工程師操心的事；如今，技術(shù)是工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)家共同操心的事，他們只有通力合作才能駕馭強(qiáng)大的技術(shù)，進(jìn)而取得商業(yè)上的成功。如今講人工智能的書大多屬于兩種類型：第一種面向廣大公眾進(jìn)行人工智能科普；第二種針對(duì)專業(yè)技術(shù)人員詳細(xì)講解人工智能的技術(shù)。這兩種書，產(chǎn)品經(jīng)理雖然都可以閱讀，但他們更迫切需要第三種——從商業(yè)的角度講人工智能，以產(chǎn)品的方式讓人工智能落地的書，而本書正是這種少數(shù)類型。本書具有針對(duì)性強(qiáng)、系統(tǒng)性強(qiáng)、實(shí)操性強(qiáng)、原創(chuàng)度高的特點(diǎn)。本書共分為三篇。第一篇是基礎(chǔ)篇，講解技術(shù)商業(yè)的基本規(guī)律、AI技術(shù)的實(shí)質(zhì)和邊界、AI的商業(yè)格局和應(yīng)用現(xiàn)狀。第二篇是合格AI產(chǎn)品經(jīng)理篇、包含合格AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場(chǎng)景適配和AI產(chǎn)品規(guī)劃、AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)發(fā)展等內(nèi)容。第三篇是高級(jí)AI產(chǎn)品經(jīng)理篇，包含高級(jí)AI產(chǎn)品經(jīng)理的能力體系、AI技術(shù)-場(chǎng)景的洞察、AI商業(yè)模式設(shè)計(jì)等內(nèi)容。

·11.7萬字

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機(jī)·智：從數(shù)字化車間走向智能制造

國(guó)內(nèi)第一本有關(guān)數(shù)字化車間建設(shè)的書籍。數(shù)字化車間建設(shè)是智能制造的基礎(chǔ)與核心，如何建設(shè)是企業(yè)非常關(guān)注的重點(diǎn)，特別是智能背景下的數(shù)字化車間方面的書籍現(xiàn)在還沒人出版過，本書將本部分作為重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行闡述。

·19.2萬字

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一本書讀懂ChatGPT、AIGC和元宇宙

本書以通俗的語言和生動(dòng)的案例，將ChatGPT、AIGC和元宇宙等熱點(diǎn)一網(wǎng)打盡，全面展示“臺(tái)前”“幕后”的來龍去脈，是一本深入淺出的通識(shí)書。本書將為你撥開迷霧，搞懂底層邏輯，把握風(fēng)靡全球的未來科技和AI新時(shí)代的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)。

·5.2萬字

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大型語言模型實(shí)戰(zhàn)指南：應(yīng)用實(shí)踐與場(chǎng)景落地

這是一本系統(tǒng)梳理并深入解析大模型的基礎(chǔ)理論、算法實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)構(gòu)造流程、模型微調(diào)方法、偏好對(duì)齊方法的著作，也是一本能手把手教你構(gòu)建角色扮演、信息抽取、知識(shí)問答、AIAgent等各種強(qiáng)大的應(yīng)用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國(guó)內(nèi)主流大模型團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人的高度評(píng)價(jià)和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識(shí)：（1）大型語言模型的基礎(chǔ)理論，包括常見的模型架構(gòu)、領(lǐng)域大型語言模型以及如何評(píng)估大模型的性能。（2）大模型微調(diào)的關(guān)鍵步驟：從數(shù)據(jù)的收集、清洗到篩選，直至微調(diào)訓(xùn)練的技術(shù)細(xì)節(jié)。（3）大模型人類偏好對(duì)齊方法，從基于人工反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架到當(dāng)前主流的對(duì)齊方法。（4）通過GPTs快速搭建個(gè)性化的專屬ChatGPT應(yīng)用。（5）通過開源模型在多種場(chǎng)景下搭建大模型應(yīng)用，包括：表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識(shí)問答、AIAgent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架構(gòu)建一個(gè)AutoGPT應(yīng)用。本書集大模型理論、實(shí)踐和場(chǎng)景落地于一體，提供大量經(jīng)詳細(xì)注釋的代碼，方便讀者理解和實(shí)操。總之，不管里是想深入研究大模型本身，還是進(jìn)行大模型相關(guān)應(yīng)用搭建，本書都應(yīng)該能給你頗具價(jià)值的技術(shù)啟發(fā)與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

·11.2萬字

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一本書讀懂大模型：技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)變革

這是一本人人都能讀懂的大模型綜合指南，既是一本大模型的科普書，又是一本大模型的商業(yè)書。由中國(guó)電信研究院天翼智庫(kù)官方出版，從核心技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、商業(yè)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)體系、安全治理5個(gè)維度全面講解了大模型。語言上通俗易懂，內(nèi)容上深入淺出，呈現(xiàn)上圖文并茂，給讀者良好閱讀體驗(yàn)的同時(shí)，讓讀者對(duì)大模型的理解事半功倍！無論你是AI工程師，還是完全沒有IT技術(shù)背景的愛好者；無論你是一線的從業(yè)人員，還是企業(yè)的管理者和決策者，你都能通過本書系統(tǒng)理解和掌握大模型，從而深刻認(rèn)識(shí)大模型的核心價(jià)值和應(yīng)用潛力，把握住大模型帶來的變革和商機(jī)。

·13.2萬字

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AI源碼解讀：推薦系統(tǒng)案例（Python版）

本書以人工智能發(fā)展為時(shí)代背景，通過20個(gè)實(shí)際案例系統(tǒng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法，為工程技術(shù)人員提供較為詳細(xì)的實(shí)戰(zhàn)方案，以便深度學(xué)習(xí)。在編排方式上，全書側(cè)重介紹創(chuàng)新項(xiàng)目的過程，分別從整體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)流程、實(shí)現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練及模型應(yīng)用，并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)，快速掌握人工智能技術(shù)的開發(fā)方法，本書配套提供項(xiàng)目設(shè)計(jì)工程文檔、程序代碼、出現(xiàn)的問題及解決方法，可供讀者舉一反三，二次開發(fā)。本書將系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)以及運(yùn)行結(jié)果展示相結(jié)合，語言簡(jiǎn)潔，講解深入淺出、通俗易懂，不僅適合Python編程的愛好者，而且適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材，還可作為智能應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)專業(yè)技術(shù)人員的參考用書。

·4.2萬字

會(huì)員

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(chǎng)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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人工智能

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