图深度学习从理论到实践

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• GPT图解：大模型是怎样构建的

  人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2

  黄佳计算机14万字
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  人工智能导论（通识版）

  本书是一本全面介绍人工智能概念和新发展、新兴技术、产业应用和安全伦理思考的通识类图书，分为认知篇、前沿篇、行业篇、思考篇四部分，从人工智能的发展历程、模型等基础知识讲起，通过智能机器人、自动驾驶、大模型、AI生成等热门应用让读者对人工智能技术有直观的认识和理解，并从多个领域对人工智能存在问题进行了深度分析。本书内容既有人工智能技术的深度，也有行业应用的广度，对人工智能技术进行全面剖析。本书适合对人

  张大斌 田恒义 许桂秋主编计算机10.2万字
• 生成式AI实战

  本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型StableDiffusion，以及LangChain与AIAgent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临

  欧阳植昊 梁菁菁 吕云翔主编计算机11.7万字
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  MindSpore大语言模型实战

  随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展，大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道，不同领域涌现出各种强大的新模型。开发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型，需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。本书梳理大语言模型的发展，首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用；然后介绍由只编码（Encoder-Only）到只解码（Decoder-Only）的技术

  陈雷编著计算机6.6万字
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  图分析与图机器学习：原理、算法与实践

  本书向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图数据库模型TigerGraph，目标是向读者介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。读者将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连接、分析和学习。几乎每章的开头都列出了对应的三个方面的目标：学习图分析和机器学习的概念；用图分析解决特定问题；了解如何使用GSQL查询语

  (美)维克多·李等计算机12.5万字
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  智能计算技术与应用

  本书面向初学者介绍智能计算的相关概念、典型应用，采用研究性学习方法和P-MASE模型，按照引入问题、寻找方法、问题分析、问题求解、效果评价的模式，讲授智能计算编程、数据获取和预处理、数据可视化、预测数据的值、分类问题、聚类分析、神经网络、智能图像识别、时间序列数据的处理等知识，并给出了两个综合案例。本书深入浅出、案例丰富、可操作性强，适合作为高校智能计算相关课程的入门教材，也适合相关技术人员学习参

  李敏 赵宏 李兴娟主编计算机10.1万字
• 一本书读懂大模型：技术创新、商业应用与产业变革

  这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策

  中国电信天翼智库大模型研究团队计算机13.2万字
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  玩转机器人：DIY智能小车机器人

  本书主要介绍使用UG软件、Proteus软件、AltiumDesigner软件进行智能小车机器人设计的方法。本书内容涉及UG软件的模型绘制、模型装配和运动仿真，Proteus软件的电路设计和电路仿真，AltiumDesigner软件的元件库绘制、原理图绘制和PCB绘制。本书从机械结构、电路设计、PCB设计三部分对智能小车机器人进行详细讲解，完整介绍了动力模块零部件绘制、车体模块零部件绘制、零部

  刘波等编著计算机4.3万字
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  破解深度学习（核心篇）：模型算法与实现

  本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基

  瞿炜 李力 杨洁计算机13.4万字