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AIGC原理與實(shí)踐:零基礎(chǔ)學(xué)大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型
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本書旨在幫助沒有任何人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的工程師們?nèi)嬲莆誂IGC的底層技術(shù)原理,以及大語言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型的原理與實(shí)踐。本書的核心價(jià)值是,首先為想學(xué)習(xí)各種大模型的讀者打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ),然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學(xué)習(xí),達(dá)到事半功倍的效果。通過閱讀本書,您將學(xué)習(xí)如下內(nèi)容:(1)AIGC技術(shù)基礎(chǔ)深入了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí),包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與應(yīng)用。并通過學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法,您將掌握如何優(yōu)化和提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。(2)圖像生成模型包括從自動(dòng)編碼器(AE)、變分自編碼器(VAE)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等圖像生成模型。通過學(xué)習(xí)優(yōu)化方法,如WGAN、WGAN-WP、StyleGAN等,您將掌握如何提高圖像生成模型的質(zhì)量和穩(wěn)定性。同時(shí),了解圖像生成模型的應(yīng)用,如遷移學(xué)習(xí)、風(fēng)格遷移等,讓您輕松實(shí)現(xiàn)個(gè)性化創(chuàng)作。此外,還將帶您深入了解DDPM、DDIM等擴(kuò)散模型的前沿技術(shù),為您展現(xiàn)圖像生成技術(shù)的最新成果,探索更加出色的生成效果和表達(dá)方式。(3)語言生成模型了解注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)等基礎(chǔ)知識(shí),深入探索GAT系列、大語言模型(如ChatGPT),讓您掌握自然語言處理的精髓。(4)多模態(tài)模型了解CLIP、StableDiffusion、DALL.E等多模態(tài)模型,觸碰視覺和文字的奇妙交織,領(lǐng)略多模態(tài)智能的廣闊前景。

吳茂貴 ·人工智能 ·16.7萬字

PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
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《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》立足于具體的企業(yè)級(jí)項(xiàng)目開發(fā)實(shí)踐,以通俗易懂的方式詳細(xì)介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論以及相關(guān)的必要知識(shí),同時(shí)以實(shí)際動(dòng)手操作的方式來引導(dǎo)讀者入門人工智能深度學(xué)習(xí)。《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》共分18章,內(nèi)容主要包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系,深度學(xué)習(xí)框架PyTorch2.0的環(huán)境搭建,Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫,深度學(xué)習(xí)基本原理,PyTorch2.0入門,以及13個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:遷移學(xué)習(xí)花朵識(shí)別、垃圾分類識(shí)別、短期電力負(fù)荷預(yù)測、空氣質(zhì)量預(yù)測、手寫數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別與面部表情識(shí)別、圖像風(fēng)格遷移、糖尿病預(yù)測、基于GAN生成動(dòng)漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、X光肺部感染識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、樂器聲音音頻識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

宋立桓 宋立林 ·人工智能 ·10.8萬字

AI智能語音技術(shù)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新實(shí)踐
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本書從技術(shù)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)3個(gè)維度為切入點(diǎn),對(duì)智能語音語義領(lǐng)域相關(guān)的熱點(diǎn)和趨勢展開研究。本書以“人與機(jī)器的對(duì)話”開篇,講述人類語音生成、傳播和感知的過程,引發(fā)對(duì)于機(jī)器智能語音聽說的思考,進(jìn)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(diǎn);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(xì)分領(lǐng)域?yàn)榇恚岢觥癆I+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(shí)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(shí),也適合對(duì)人工智能語音技術(shù)感興趣的相關(guān)人員閱讀。

李蓀 曾然然 殷治綱編著 ·人工智能 ·13.6萬字

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

王曉華 ·人工智能 ·12.8萬字

智能計(jì)算系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程
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本書是《智能計(jì)算系統(tǒng)》的配套實(shí)驗(yàn)教程,結(jié)合智能計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧設(shè)計(jì)了基于通用CPU平臺(tái)和深度學(xué)習(xí)處理器平臺(tái)的分階段實(shí)驗(yàn)和綜合實(shí)驗(yàn)。其中,分階段實(shí)驗(yàn)以風(fēng)格遷移作為驅(qū)動(dòng)范例,包括算法實(shí)驗(yàn)(第2~3章)、編程框架實(shí)驗(yàn)(第4章)、智能編程語言實(shí)驗(yàn)(第5章)、深度學(xué)習(xí)處理器運(yùn)算器設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)(第6章)。通過完成分階段實(shí)驗(yàn),讀者可以開發(fā)出一個(gè)可完成圖像風(fēng)格遷移任務(wù)的智能計(jì)算系統(tǒng)。綜合實(shí)驗(yàn)(第7章)包括目標(biāo)檢測、文本檢測、自然語言處理等不同應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn),可以幫助讀者鞏固對(duì)軟硬件技術(shù)棧相關(guān)知識(shí)的系統(tǒng)理解,讓讀者了解不同應(yīng)用領(lǐng)域?qū)χ悄苡?jì)算系統(tǒng)的需求。本書適合作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)的教材,以及相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)人員的參考書。作者團(tuán)隊(duì)還為本書設(shè)計(jì)了一款配套的游戲,利用游戲中的“稠密獎(jiǎng)勵(lì)”“即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)”和“體系性獎(jiǎng)勵(lì)”等機(jī)制來提升讀者的學(xué)習(xí)熱情。

李玲 郭崎 陳云霽 張蕊 張昊翀 李威 李震 譚梓豪 ·人工智能 ·13.4萬字

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