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大模型工程化:AI驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)體系
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大模型在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,促進(jìn)了AI技術(shù)的整合和創(chuàng)新。然而,在實(shí)際應(yīng)用過程中,直接將大模型應(yīng)用于特定行業(yè)常常難以達(dá)到預(yù)期效果。本書詳細(xì)闡述如何在游戲經(jīng)營分析場景中利用大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)。本書分為6個(gè)部分,共16章。第1部分主要介紹大模型技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用,從大模型的發(fā)展現(xiàn)狀展開,重點(diǎn)介紹大模型與數(shù)據(jù)體系的相關(guān)知識。第2部分主要介紹大模型下的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,涵蓋湖倉一體引擎、湖倉的關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)寫入和高效數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。第3部分主要介紹大模型下的數(shù)據(jù)資產(chǎn),圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)重塑、數(shù)據(jù)資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設(shè)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營展開。第4部分主要介紹自研領(lǐng)域大模型的技術(shù)原理,涵蓋領(lǐng)域大模型的基礎(chǔ)、需求理解算法、需求匹配算法、需求轉(zhuǎn)譯算法等內(nèi)容。第5部分主要介紹大模型的工程化原理,涉及工程化的基礎(chǔ)、技術(shù)籌備、建設(shè)要點(diǎn)、安全策略等內(nèi)容。第6部分介紹大模型在游戲領(lǐng)域的應(yīng)用,通過游戲領(lǐng)域的經(jīng)營分析案例,系統(tǒng)地闡述如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求。本書適合致力于大模型技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)工程師閱讀,也適合尋求AI自動(dòng)化編程解決方案的軟件開發(fā)者閱讀,還適合希望利用AI提升業(yè)務(wù)效率的企業(yè)決策者閱讀。

騰訊游戲數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)編著 ·人工智能 ·15.6萬字

Keras深度學(xué)習(xí):入門、實(shí)戰(zhàn)與進(jìn)階
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這是一本理論與實(shí)踐兼顧的深度學(xué)習(xí)著作,它通過精心的內(nèi)容組織和豐富的案例講解,幫助讀者零基礎(chǔ)入門,并迅速晉級為有一定理論基礎(chǔ)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力的高手。基礎(chǔ)方面,不僅介紹了Keras等各種深度學(xué)習(xí)框架的使用和開發(fā)環(huán)境的搭建,還對深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識做了講解;理論方面,詳細(xì)講解了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用;應(yīng)用層面,不僅講解了如何用Keras開發(fā)各種深度學(xué)習(xí)模型,還講解了深度學(xué)習(xí)在圖像處理和文本處理兩大核心場景的應(yīng)用;實(shí)戰(zhàn)方面,每個(gè)深度學(xué)習(xí)模型原理的背后都有精心設(shè)計(jì)的Keras實(shí)現(xiàn)代碼,每章都有多個(gè)綜合性案例,讀者可以在調(diào)試和執(zhí)行代碼的過程中掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)與開發(fā)的各種方法和技巧。本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)合理,重點(diǎn)突出;寫作方式循序漸進(jìn),易于讀者理解;行文風(fēng)格幽默風(fēng)趣,讀起來不枯燥。

謝佳標(biāo) ·人工智能 ·15.4萬字

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)研究者得以透過它們窺探我們的日常生活。他們通過收集我們的購物記錄、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。薩普特通過對谷歌、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 ·15.2萬字

自動(dòng)駕駛:人工智能理論與實(shí)踐
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本書參照產(chǎn)業(yè)界自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)的基本流程,充分借鑒了產(chǎn)業(yè)界在自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域中的實(shí)際研發(fā)經(jīng)驗(yàn),以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為實(shí)驗(yàn)教具和運(yùn)行環(huán)境,深入淺出地講解自動(dòng)駕駛技術(shù)的原理與實(shí)際應(yīng)用,為初學(xué)者打開一扇通往人工智能世界的大門。本書以幫助初學(xué)者如何從無到有地打造出具備自動(dòng)駕駛功能的智能小車為主線,內(nèi)容分為看車(了解自動(dòng)駕駛)、造車(設(shè)計(jì)智能小車)、開車(收集訓(xùn)練數(shù)據(jù))、寫車(編寫自動(dòng)駕駛模型)、算車(訓(xùn)練和優(yōu)化自動(dòng)駕駛模型)、玩車(部署并驗(yàn)證自動(dòng)駕駛模型)6章。初學(xué)者可以通過邊學(xué)習(xí)理論知識邊動(dòng)手實(shí)踐的方式,系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能的算法理論和應(yīng)用實(shí)例。本書沒有堆砌艱深晦澀的公式推導(dǎo),力求將枯燥難解的算法原理及模型進(jìn)行直觀的講解,希望讀者在學(xué)習(xí)的過程中,了解現(xiàn)實(shí)中自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展并獲得運(yùn)用人工智能解決自動(dòng)駕駛難題的樂趣。

胡波主編 ·人工智能 ·14.9萬字

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