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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(lái)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(kù),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(cè)、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、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(cè)、基于GAN生成動(dòng)漫人物畫像、基于大語(yǔ)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(lè)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(wàn)字

當(dāng)我點(diǎn)擊時(shí),算法在想什么?
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我們生活在一個(gè)由算法構(gòu)筑的世界:這些基于數(shù)據(jù)的算法不僅掌控著社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)、篩選著我們的網(wǎng)絡(luò)見聞,還構(gòu)成了自動(dòng)駕駛、智能家居、前沿醫(yī)療、智慧城市乃至元宇宙發(fā)展的根本。它們是人類步入智能化新紀(jì)元的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。隨著我們對(duì)數(shù)字技術(shù)的依賴日益加深,數(shù)學(xué)家和數(shù)據(jù)研究者得以透過(guò)它們窺探我們的日常生活。他們通過(guò)收集我們的購(gòu)物記錄、消費(fèi)傾向、興趣愛好和旅行路徑等數(shù)據(jù),試圖解碼我們的日常行為模式。但是,這些數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析結(jié)論究竟有多精確?若不深入了解數(shù)學(xué)的能力與局限,我們又怎能洞悉它是如何悄無(wú)聲息地重塑我們的世界?在《當(dāng)我點(diǎn)擊時(shí),算法在想什么?》中,大衛(wèi)·薩普特帶領(lǐng)我們深入算法的神秘腹地。薩普特通過(guò)對(duì)谷歌、臉書、推特、亞馬遜等科技巨頭的數(shù)據(jù)專家的訪談,拆解了這些科技巨頭的算法模型,為我們破解了它們的算法黑箱、揭示了數(shù)字時(shí)代智能產(chǎn)品背后的奧秘。只有理解算法背后的運(yùn)作邏輯,我們才能擺脫算法的控制,并按我們自己的想法塑造算法以及數(shù)字科技。

(瑞典)大衛(wèi)·薩普特 ·人工智能 ·15.2萬(wàn)字

高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)
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《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》基于當(dāng)前主流的高性能CPU設(shè)計(jì)規(guī)格,全面介紹了高性能超標(biāo)量CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì),并做出對(duì)應(yīng)的分析。主要內(nèi)容包括業(yè)界主流高性能處理器架構(gòu)及超標(biāo)量流水線背景知識(shí)(第1章);CPU前端,包括指令提取單元、分支預(yù)測(cè)單元、指令譯碼單元的設(shè)計(jì)和優(yōu)化,以及指令緩存的相關(guān)設(shè)計(jì)(第2、3章);分支預(yù)測(cè)單元的原理、設(shè)計(jì)和優(yōu)化,寄存器重命名與發(fā)射隊(duì)列的原理和設(shè)計(jì)(第4、5章);執(zhí)行單元與浮點(diǎn)運(yùn)算單元的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)(第6、7章);訪存單元與數(shù)據(jù)緩存設(shè)計(jì)(第8章);重排序緩沖的原理及設(shè)計(jì)(第9章);IntelP6CPU微架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)例(第10章)。微架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)于指令的生命周期,為讀者提供直觀和清晰的視角,便于讀者對(duì)高性能CPU設(shè)計(jì)深入理解。《高性能超標(biāo)量CPU:微架構(gòu)剖析與設(shè)計(jì)》可作為從事高性能CPU相關(guān)研發(fā)工作專業(yè)人員的參考書,或用作高等院校計(jì)算機(jī)及集成電路相關(guān)專業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教學(xué)參考用書,也可供對(duì)CPU設(shè)計(jì)感興趣的讀者閱讀。

李東聲等編著 ·人工智能 ·16.1萬(wàn)字

ChatGPT對(duì)話錄
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《ChatGPT對(duì)話錄》精選人們普遍關(guān)心的101個(gè)話題,涉及心態(tài)、情感、職場(chǎng)以及日常生活方面,通過(guò)ChatGPT的回答,旨在讓人們對(duì)這些并不陌生的話題重新思考,并獲得新的啟發(fā)。本書通過(guò)對(duì)話形式,與讀者進(jìn)行真實(shí)互動(dòng)。對(duì)于那些被大眾關(guān)心的問(wèn)題,ChatGPT能夠更加深入地了解其中的需求,給予個(gè)性化的回答和建議。同時(shí),在出色的自然語(yǔ)言處理能力的基礎(chǔ)上,對(duì)這些問(wèn)題能夠提供精準(zhǔn)、易懂的回答,幫助讀者更好地理解和解決問(wèn)題。本書涉及的話題廣泛而深入,不僅有常見的心理問(wèn)題如焦慮、抑郁、自卑等,還有職場(chǎng)上的挑戰(zhàn),如溝通、領(lǐng)導(dǎo)力、升職加薪等,以及日常生活中出現(xiàn)的各種情況,如婚姻家庭、人際交往等。不論是處于哪個(gè)年齡階段的讀者,都能從中獲得有益的建議和啟示。對(duì)于那些希望了解心理學(xué)、人際溝通、職場(chǎng)發(fā)展等方面知識(shí)的讀者來(lái)說(shuō),本書是一本簡(jiǎn)單易懂的參考書;對(duì)于那些需要解決具體問(wèn)題的讀者,本書也提供了個(gè)性化的建議和解決方案。這使得這本書成為一種非常有用的工具,啟發(fā)人們對(duì)生活、職業(yè)和情感的全新思考,幫助人更好地應(yīng)對(duì)生活中的挑戰(zhàn),提高生活質(zhì)量和幸福感。對(duì)于那些對(duì)人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)感興趣的讀者,本書也是一份很好的學(xué)習(xí)材料。

異鳴匯編 ·人工智能 ·5.3萬(wàn)字

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN:原理與實(shí)踐
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這是一本系統(tǒng)講解GAN理論、模型、常見問(wèn)題,并為視覺和語(yǔ)音領(lǐng)域的大部分應(yīng)用場(chǎng)景提供GAN解決方案和綜合實(shí)例的著作。作者在人工智能領(lǐng)域積累頗深,這本書得到了前阿里巴巴達(dá)摩院華先勝和中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所劉成林的推薦。前4章有針對(duì)性地講解GAN的理論,幫助讀者夯實(shí)基礎(chǔ);后8章講解應(yīng)用,用大量經(jīng)典的模型和9個(gè)案例,為8個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景提供了GAN解決方案。第1~4章首先介紹了無(wú)監(jiān)督生成模型、顯式生成模型、以GAN為代表的隱式生成模型等各種生成模型的理論和原理;然后講解了GAN中的目標(biāo)函數(shù)及其數(shù)學(xué)原理、GAN在訓(xùn)練中的常見問(wèn)題和相應(yīng)解決方案、GAN的評(píng)價(jià)指標(biāo)和可視化等;第5~12章分別講解了圖像生成GAN的各類模型與應(yīng)用、圖像翻譯GAN的各類模型與應(yīng)用、人臉圖像編輯GAN的各類模型與應(yīng)用、圖像質(zhì)量增強(qiáng)GAN的各類模型與應(yīng)用、三維圖片與視頻生成GAN的各類模型與應(yīng)用、通用的圖像編輯GAN框架、對(duì)抗攻擊以及GAN在其中的應(yīng)用、GAN在語(yǔ)音信號(hào)處理中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。全書內(nèi)容理論體系完善,GAN的目標(biāo)優(yōu)化、訓(xùn)練、評(píng)估等內(nèi)容同類書中極少提及;內(nèi)容豐富、循序漸進(jìn),覆蓋視覺和語(yǔ)音中的絕大部分應(yīng)用場(chǎng)景;實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng),9個(gè)綜合案例,提供案例源代碼和解讀,以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析;圖文并茂,包含大量原創(chuàng)圖表,可讀性強(qiáng)。

言有三 郭曉洲 ·人工智能 ·14.8萬(wàn)字

生成式AI入門與AWS實(shí)戰(zhàn)
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本書是專注于如何在AWS上開發(fā)和應(yīng)用生成式AI的實(shí)用指南,旨在為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者、應(yīng)用開發(fā)者等提供深入了解和應(yīng)用生成式AI的策略與方法。本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用潛力,然后詳細(xì)闡述了生成式AI項(xiàng)目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型,如大語(yǔ)言模型和多模態(tài)模型,并提供了通過(guò)提示工程和上下文學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化這些模型的實(shí)際技巧。此外,本書討論了如何使用LoRA技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào),以及如何通過(guò)RLHF使模型與人類價(jià)值觀對(duì)齊。書中還介紹了RAG技術(shù),以及如何利用LangChain和ReAct等開發(fā)agent。最后,本書介紹了如何使用AmazonBedrock構(gòu)建基于生成式AI的應(yīng)用程序。基于該強(qiáng)大的平臺(tái),讀者可以實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。本書適合對(duì)生成式AI感興趣的學(xué)生和研究人員、在AWS上開發(fā)AI應(yīng)用程序的軟件開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家、尋求利用AI技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的企業(yè)決策者以及對(duì)技術(shù)趨勢(shì)保持好奇心的科技愛好者閱讀。

(美)克里斯·弗雷格利等 ·人工智能 ·10.8萬(wàn)字

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