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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(kāi)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(mén)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(mén),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(xiě)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(huà)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

云計(jì)算安全:機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)踐
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本書(shū)既有理論研究,又有實(shí)踐探討,共分為6章,講解了云計(jì)算安全中人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐。第1章從概念、發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)等角度宏觀地介紹了云計(jì)算安全;第2章從云計(jì)算安全需求的角度闡釋云計(jì)算安全的核心目標(biāo)、公有云場(chǎng)景下的安全需求和私有云場(chǎng)景下的安全需求;第3章全面、系統(tǒng)地介紹了公有云安全技術(shù)體系和私有云安全技術(shù)體系;第4章詳細(xì)介紹了人工智能技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐;第5章詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐;第6章介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合應(yīng)用,提出云數(shù)據(jù)中心安全防護(hù)框架,并詳細(xì)介紹了云數(shù)據(jù)中心安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)。本書(shū)是人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐參考書(shū),適用于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)信息安全相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人員。

王智民主編 ·人工智能 ·17.4萬(wàn)字

從零開(kāi)始大模型開(kāi)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(yǔ)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(shū)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(kāi)發(fā)技術(shù)。《從零開(kāi)始大模型開(kāi)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(kāi)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(yǔ)言處理的編碼器、預(yù)訓(xùn)練模型BERT、自然語(yǔ)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(kāi)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(kāi)始大模型開(kāi)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(kāi)發(fā)初學(xué)者、大模型開(kāi)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(shū)。

王曉華 ·人工智能 ·12.8萬(wàn)字

機(jī)器學(xué)習(xí):軟件工程方法與實(shí)現(xiàn)
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本書(shū)視角獨(dú)特,將軟件工程中的方法應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中,重視方法論和工程實(shí)踐的融合。本書(shū)主要有3個(gè)特點(diǎn)。1)機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐活動(dòng)。主要體現(xiàn)在測(cè)試驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)(TDD)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目管理方法、工程化軟件應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境,以及開(kāi)源算法包的大量實(shí)踐應(yīng)用案例等。2)機(jī)器學(xué)習(xí)全生命周期:書(shū)中全面呈現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的完整鏈路,以項(xiàng)目需求為起點(diǎn),歷經(jīng)樣本定義、數(shù)據(jù)處理、建模、模型上線、模型監(jiān)控、模型重訓(xùn)或重建。流程中的大部分節(jié)點(diǎn)獨(dú)立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實(shí)踐。同時(shí),聚焦機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目生命周期的一條完整的學(xué)習(xí)路徑。3)提出機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)實(shí)驗(yàn)學(xué)科:書(shū)中有大量的工業(yè)實(shí)踐代碼,例如數(shù)據(jù)分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規(guī)模模型上線系統(tǒng)架構(gòu)和對(duì)應(yīng)代碼包等,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法特性也有大量的代碼解析。書(shū)中還多次強(qiáng)調(diào)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)這樣一門(mén)實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐學(xué)科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實(shí)際項(xiàng)目中對(duì)時(shí)間、人力成本等的權(quán)衡策略。本書(shū)不拘泥于公式推演、數(shù)值分析計(jì)算領(lǐng)域優(yōu)化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優(yōu)化)等主題,而重在展現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用,以及各知識(shí)點(diǎn)的落地。在寫(xiě)作方式和內(nèi)容編寫(xiě)等方面,本書(shū)力求既貼近工程實(shí)踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗(yàn)。

張春強(qiáng) 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬(wàn)字

大模型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn):Agent開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
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這是一本面向初中級(jí)讀者的Agent學(xué)習(xí)指南,作者既是資深的AI技術(shù)專家,又是經(jīng)驗(yàn)豐富的項(xiàng)目導(dǎo)師,融合作者親身實(shí)踐、培訓(xùn)反饋與官方資源,為Agent使用者和開(kāi)發(fā)者提供了快速上手的實(shí)用指導(dǎo)。本書(shū)從基礎(chǔ)知識(shí)、操作和應(yīng)用開(kāi)發(fā)3個(gè)維度循序漸進(jìn)地講解Agent實(shí)戰(zhàn)技巧,分為三篇:基礎(chǔ)篇(1~2章):介紹Agent定義、發(fā)展歷程、常用開(kāi)源技術(shù)、主要組件等基礎(chǔ)知識(shí)和開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建過(guò)程。應(yīng)用篇(3~6章):從通用型、任務(wù)驅(qū)動(dòng)型、輔助開(kāi)發(fā)型和檢索增強(qiáng)型4大類,通過(guò)AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything這8種具體類型,詳細(xì)描述Agent的安裝、配置和使用等操作步驟。開(kāi)發(fā)篇(7~16章):展開(kāi)分析10個(gè)不同場(chǎng)景的Agent應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)例。一方面,以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent這7種被廣泛應(yīng)用的開(kāi)源Agent開(kāi)發(fā)框架為基礎(chǔ),針對(duì)每個(gè)框架各講解一個(gè)開(kāi)發(fā)案例。另一方面,通過(guò)案例介紹Agent開(kāi)發(fā)過(guò)程中關(guān)鍵的Function-calling特性及大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)技術(shù)。此外,對(duì)基于CogVLM2的多模態(tài)模型應(yīng)用開(kāi)發(fā),也提供詳細(xì)的案例演示。

高強(qiáng)文 ·人工智能 ·7.2萬(wàn)字

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