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心與芯:我們與機(jī)器人的無限未來

我們當(dāng)下正在經(jīng)歷一場(chǎng)AI革命。現(xiàn)在有創(chuàng)紀(jì)錄的310萬個(gè)機(jī)器人在工廠工作,從事從組裝電腦到包裝貨物以及監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量等各種工作。數(shù)量龐大的智能機(jī)器以各種各樣的方式影響著我們的生活,如提高外科醫(yī)生的手術(shù)精確度,清潔我們的家等等,我們正處于機(jī)器智能帶來的令人興奮的可能性當(dāng)中。下一個(gè)萬億規(guī)模的企業(yè),也許正在AI機(jī)器人領(lǐng)域誕生。當(dāng)下的機(jī)器人產(chǎn)業(yè),遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出常人的想象。你會(huì)看到全世界最先鋒的機(jī)器人研究團(tuán)隊(duì)如何開發(fā)機(jī)器人,這個(gè)團(tuán)隊(duì)使用人工智能,通過令人難以置信的速度進(jìn)行試驗(yàn)和試錯(cuò),找出最有效的方式來開發(fā)機(jī)器人。你將在這本書中了解到多達(dá)幾十種功能不同的機(jī)器人,從可重構(gòu)機(jī)器人到自動(dòng)駕駛車輛,再到微型醫(yī)療機(jī)器人、自我折疊的機(jī)器人、仿生機(jī)器魚,甚至是可以在人體內(nèi)導(dǎo)航的微型機(jī)器人等等。通過閱讀這本書,你將了解機(jī)器智能發(fā)展的最前沿,獲得新一輪競(jìng)爭(zhēng)性優(yōu)勢(shì)。

(美)丹妮拉·魯斯 (美)格雷戈里·莫內(nèi) ·人工智能 ·13.5萬字

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(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能核心技術(shù),希望能給讀者提供一個(gè)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(diǎn)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(shí)踐的探討,深入分析了當(dāng)前大數(shù)據(jù)智能獨(dú)角獸Palantir、AlphaGo、Watson等核心產(chǎn)品和技術(shù),并從個(gè)人學(xué)習(xí)到工程實(shí)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(gè)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(jià)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(gè)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

腦機(jī)穿越:腦機(jī)接口改變?nèi)祟愇磥? class=
大語言模型:原理、應(yīng)用與優(yōu)化
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這是一本從工程化角度講解大語言模型的核心技術(shù)、構(gòu)建方法與前沿應(yīng)用的著作。首先從語言模型的原理和大模型的基礎(chǔ)構(gòu)件入手,詳細(xì)梳理了大模型技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò),深入探討了大模型預(yù)訓(xùn)練與對(duì)齊的方法;然后闡明了大模型訓(xùn)練中的算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理和分布式訓(xùn)練的核心原理,展示了這一系統(tǒng)性工程的復(fù)雜性與實(shí)現(xiàn)路徑。除了基座模型的訓(xùn)練方案,本書還涵蓋了大模型在各領(lǐng)域的落地應(yīng)用方法,包括低參數(shù)量微調(diào)、知識(shí)融合、工具使用和自主智能體等,展示了大模型在提高生產(chǎn)力和創(chuàng)造性任務(wù)中的卓越性能和創(chuàng)新潛力。此外,書中進(jìn)一步介紹了大模型優(yōu)化的高級(jí)話題和前沿技術(shù),如模型小型化、推理能力和多模態(tài)大模型等。最后,本書討論了大模型的局限性與安全性問題,展望了未來的發(fā)展方向,為讀者提供了全面的理解與前瞻性的視角。無論是人工智能領(lǐng)域的研究員、工程師,還是對(duì)前沿技術(shù)充滿好奇的讀者,本書都將是您了解和掌握大模型技術(shù)的必備指南。

蘇之陽 王錦鵬 姜迪 宋元峰 ·人工智能 ·12.1萬字

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。《ChatGLM3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(shí)踐應(yīng)用,通過豐富的案例和場(chǎng)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(shí)戰(zhàn)的完整方案,內(nèi)容包括大模型時(shí)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(shí)戰(zhàn)、使用ChatGLM3與LangChain實(shí)現(xiàn)知識(shí)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(qiáng)生成實(shí)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(shí)戰(zhàn)、低資源單GPU微調(diào)ChatGLM3實(shí)戰(zhàn)、會(huì)使用工具的ChatGLM3、上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表非結(jié)構(gòu)化信息抽取實(shí)戰(zhàn)、上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表智能問答與財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)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(shí),《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

三維人臉建模方法研究與應(yīng)用
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真實(shí)感三維人臉建模技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個(gè)備受關(guān)注的研究熱點(diǎn),基于形變模型的三維人臉建模方法是目前建模效果最好的方法之一。本書結(jié)合作者自身的研究經(jīng)歷,回顧該領(lǐng)域的發(fā)展過程,介紹形變模型建模方法的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。本書可分為四部分:第一部分介紹三維人臉建模的預(yù)備內(nèi)容(發(fā)展概述、初始三維人臉樣本獲取方法、三維人臉樣本規(guī)格化的方法和目前主流的三維人臉建模方法);第二部分介紹基于形變模型的三維人臉建模方法以及筆者在此方面所做的工作包括:基于典型相關(guān)性分析的三維人臉建模,基于粒子群優(yōu)化算法的三維人臉建模方法研究;第三部分介紹三維人臉識(shí)別方面的工作,包括基于LBP的三維人臉識(shí)別,基于系數(shù)表示的三維人臉識(shí)別、基于幾何特征的三維人臉識(shí)別和帶表情三維人臉識(shí)別;第四部分介紹三維人臉建模方法的相關(guān)應(yīng)用,包括基于形變模型的三維人臉樣本生成,三維人臉?biāo)ダ蠑?shù)據(jù)生成,戴眼鏡三維人臉樣本的生成,三維人臉識(shí)別和三維人臉表情建模和識(shí)別;最后一部分是三維人臉建模在動(dòng)畫方面的應(yīng)用,包括基于MPEG-4的三維人臉動(dòng)畫研究、基于多層次模型驅(qū)動(dòng)的三維人臉動(dòng)畫研究和基于一般模型驅(qū)動(dòng)的三維人臉動(dòng)畫研究。

蓋赟 ·人工智能 ·7.7萬字

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