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- 会员本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理,以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是,首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础,然后再根据自己的研究方向展开深入的学习,达到事半功倍的效果。通过阅读本书,您将学习如下内容:(1)AIGC技术基础深入了解神经网络的基础知识,包括卷积神经网络和循环神经网络的原理与应用。并通过学习神经网络的人工智能16.7万字4.5万人气
- 会员本教材抛弃传统的面面俱到的做法,简单介绍Python及库的安装后,马上利用开源软件Homeassistant在计算机上进行智能家居的实践,包括语音、短信、摄像头、飞利浦灯具、小米智能家居设备;随后根据进一步扩大智能家居功能的目标出发,介绍Python的相关程序开发方法并把它结合到Homeassistant中;同理介绍OpenCV及其在Homeassistant的应用,包括人脸识别、运动检测等。人工智能7.5万字4.4万人气
- 会员《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq和Attention等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题,使读者在此过程中更人工智能13.3万字4.4万人气
- 会员本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成,介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习(包括BERT和GPT)等深度学习常见算法,并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法.在理论严谨的基础上,本书保留了公开课中大量生动有趣的例子,帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节.人工智能19.5万字4.3万人气
- 会员本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Sci人工智能39.5万字4.1万人气
- 会员本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外,还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,以及用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习,还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语人工智能25.6万字4万人气
- 会员这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AIAgent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领人工智能11.2万字4万人气
- 会员本书对云计算中关键技术之一的虚拟化技术进行了深入的分析,从x86计算机体系结构以及操作系统的工作原理出发,介绍了虚拟化技术原理以及业界主流虚拟化软件产品,并以Xen、KVM开源软件为例分析了虚拟化软件的架构及其实现方法,最后对虚拟化软件管理接口的工作原理以及实现方法进行了全面的梳理。人工智能9.6万字4万人气
- 会员本书从基础知识入手,详细讲解通过强化学习和深度学习构建AI系统所需的一切,并通过5个完整的项目实例,循序渐进展示如何使用最佳、最简单的AI编程工具(包括Python、TensorFlow、Keras和PyTorch)构建智能软件。具体内容包括AI工具包、Python基础、AI基础技巧、你的第一个AI模型、销售和广告中的AI、Q学习、物流行业中的AI、人工大脑、自动驾驶车辆中的AI、商业中的AI、深人工智能13万字3.9万人气
- 会员本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,涵盖大语言模型的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先,本书介绍了人工智能领域的进展和趋势;其次,探讨了语言模型的基本概念和架构、Transformer、预训练目标和解码策略、上下文学习和轻量级微调、稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性以及视觉语言模型等内容;人工智能20.1万字3.9万人气