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    • 从零构建大模型
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    • [美]塞巴斯蒂安·拉施卡Sebastian Raschka) /2025-04-01/ 人民邮电出版社
    • 本书是关于如何从零开始构建大模型的指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安 拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任务的微调。此外,本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令,以及如何将预训练权重加载到大模型中。

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    • 神经网络与深度学习
    •   ( 10040 条评论 )
    • 邱锡鹏 著 /2020-04-17/ 机械工业出版社
    • 本书是深度学习领域的入门教材,系统地整理了深度学习的知识体系,并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法,使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识,并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章,分为三个部分。 分为机器学习基础:第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者全面了解相关知识;第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型:第4~6章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络;第7章介绍神经网络的优化与正则化方法;第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆;第9章简要介绍一些无监督学习方法;第10章介绍一些模型独立的机器学习方法,包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分

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    • 立心之约:中学生AI微课十讲
    •   ( 177 条评论 )
    • 朱松纯 主编 /2025-01-01/ 北京大学出版社
    • 《立心之约 中学生AI微课十讲》是关于人工智能(AI)是什么、研究什么及其应用与发展现状的科普读物,分十讲进行编写:第一讲,人工智能的现状、趋势与战略;第二讲,机器眼中的大千世界 计算机视觉;第三讲,语言与机器的火花碰撞 自然语言处理;第四讲,认知科学与AI世界的邀约 认知推理;第五讲,机器自我成长进步 机器学习;第六讲,未来生活离不开的伙伴 智能机器人;第七讲,机器世界不孤单 多智能体;第八讲,机器生活的世界 物理世界仿真模拟;第九讲,舞动科技的音符 人工智能音乐;第十讲,人工智能在北大。 《立心之约 中学生AI微课十讲》可作为人工智能的的科普读物,也可作为中学校本课教材或大学通识教育课教材。

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    • 深度学习详解
    •   ( 462 条评论 )
    • 王琦 杨毅远 江季 /2024-09-01/ 人民邮电出版社
    • 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.

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    • 人工智能的未来(第二版)
    •   ( 65 条评论 )
    • 何明等 /2025-05-01/ 科学出版社
    • 当前,人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术,已在经济、军事、社会等各领域广泛用,成为世界各国科技竞争和战略布局的重中之重。本书以人工智能的“起点、拐点、奇点、看不见的终点”为线,突出认知新思维、技术新发展、应用新构想,从人工智能前世今生、思维方法、大模型、机器学习、感知认知、人机交互、脑科学、机器人,以及无人智能作战和未来发展等多维度、多层次、多领域进行全面深入剖析。

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    • AIGC极简入门
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    • Anymose /2025-01-01/ 科学出版社
    • 在科技迅猛发展的今天,生成式人工智能不仅在创意产业、商业领域和教育系统中发挥着越来越重要的作用,也正在改变人们的生活和工作方式。《AIGC极简入门》以简明易懂的方式介绍AIGC的基本概念和原理,同时精选了多个实用案例,详细讲解如何在实际工作和生活中应用AIGC技术,帮助读者将知识转化为实际操作的能力。

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    • 智能革命后的世界
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    • 刘永谋| /2024-11-01/ 重庆
    • AI技术突飞猛进,智能革命风起云涌,正在将人类社会推进到全新的智能社会。在以机器人劳动、智能治理、加速、后真相等为重要特征的智能社会中,人类既能享受到物质极大丰富的富裕生活,同时也面临着诸多科技风险和社会风险。关于AI的各种问题不仅为越来越多的人所困惑、思考,亦成为试图把握时代精神的当代人不可能绕开的问题。 《智能革命后的世界:AI技术与人类社会的命运》运用跨学科的理论、方法、观点和案例,深刻剖析了当前智能革命发展的趋势,并用通俗易懂、简洁明快的语言对“智能革命后的世界”进行总体把握和全面刻画。尤其聚焦于未来智能社会的数字 、智人自我改造、AI养老与机器情感、机器人劳动与人类失业、AI科研与后真相状况、人类道德新变化、AI技术治理社会以及避免AI文明危崖等与每个人息息相关的议题。 本书

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    • DEEPSEEK实用指南(全2册):DEEPSEEK极速上手+DEEPSEEK应用能手
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    • 郭泽德宋义平朱晔高军,杜敏 著 /2025-03-01/ 人民邮电出版社
    • 《DEEPSEEK极速上手:高效做事不内耗》本书本着 不止授人予鱼,更要授人以渔 的写作宗旨,系统性地讲解了大 语言模型 DeepSeek 在人们工作、生活中的革命性应用,从技术原理到案例实践,为读者提供了全栈式的 DeepSeek 应用指南。 全书共 6 章,分别聚焦于 DeepSeek 应用的不同主题,从理论基础到实际操作,再到行业应用,为读者构建了一个完整的知识体系。第 1~2 章从技术演进的角度,深入浅出地介绍 DeepSeek 如何重构人机交互范式,并全面、细致讲解了 DeepSeek的基础操作,为读者快速上手 DeepSeek 打下基础。第 3 章重点介绍了具有独创性的六定模型,这是基于提示工程提出的 DeepSeek 提示词方法论,能帮助读者系统地掌握从简单到复杂的 AI 交互技巧。第 4 章介绍了与 DeepSeek 的深度交互方法,这是基于推理机制、用户意图理解机制、情感交互机制、记忆机制、幻觉机

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    • 人工智能时代与人类未来(基辛格作品) 基辛格百岁沉淀之作
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    • 亨利·基辛格 埃里克·施密特 丹尼尔·胡滕洛赫尔 /2023-05-01/ 中信
    • \\\"人工智能时代来临,将带来划时代的变革。人工智能正改变我们的社会、经济、政治和外交政策,这一切影响远远超过任何领域的传统范畴,而我们为此做好准备了吗?在《人工智能时代与人类未来》一书中,来自政府、企业和科技界的三位思想家——外交家基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工苏世民计算机学院院长胡滕洛赫尔齐聚一堂,探讨人工智能及其改变社会的方式,以及这项技术对我们所有人的意义。 本书通过梳理人工智能的发展现状、人类思想及技术演进的历程,进一步讨论了人工智能赋能的网络平台给个人、企业、政府、 和地区带来的影响,以及人工智能将在重塑世界秩序和安全格局方面所起的作用。同时,该书反思了人工智能的发展对于人类自我身份认同产生的巨大冲击,以客观的视角提出人类在未来几年所必须面对的问题以及解答工具。

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    • DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发 王晓华 人工智能技术丛书 DeepSeek多模态大模型应用开发教程
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    • 王晓华| /2025-03-01/ 清华大学
    • \\\"《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术,从高性能注意力机制切入,深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势,详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进,从经典的多头注意力(MHA)逐步深入DeepSeek的核心技术—多头潜在注意力(MLA)与混合专家模型(MoE)。此外,《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例,为读者提供全面的理论指导与应用实践。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》共分15章,内容涵盖高性能

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    • 心智的10大模型 纽约大学计算神经科学家格蕾丝·林赛重磅新作 物理学工程学和数学如何塑造我们对大脑的理解 计算机神经网络
    •   ( 3 条评论 )
    • [美]格蕾丝·林赛 /2025-03-01/ 浙江教育
    • 如今,人工智能的迅速发展给人们的日常生活和工作带来了巨大的影响。要想让人工智能朝着人类智能的方向持续迈进,我们就应该让我们创造的硅基大脑像人类大脑一样有感知、有记忆、有决策、有行动。问题的难点在于,人类大脑由约1000亿个神经元构成,神经元间交流复杂,大脑掌管认知、意识,影响我们生活的方方面面。我们如何破解如此庞大的复杂系统的运行机制呢? 在《心智的10大模型》中,计算神经科学家格蕾丝·林赛深入探讨了数学模型在理解大脑中的关键作用。书中通过10个数学模型,从单个神经元到复杂的神经环路,再到整个大脑的行为控制,逐步展示了数学工具如何帮助科学家理解和描述大脑的决策、感觉处理、记忆等过程。本书不仅是一部科学史,也是一本前沿的神经科学指南,为读者呈现了神经科学与数学、计算机科学的跨学科融合,启

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    • 数据智能研究前沿
    •   ( 54 条评论 )
    • 徐宗本姚新 /2019-12-01/ 上海交通大学出版社
    • 数据智能是以数据为中心、以 感知用 为模式的人工智能,也可以说是以数据获取、加工、处理、分析、应用为智能特征的人工智能。数据智能包括智能感知、智能认知(机器学习)、智能控制/ 智能决策等方面,是近代人工智能研究为活跃、应用为普遍的部分。本分册主要从深度生成模型、生成式对抗网络、模型驱动深度学习、自步课程学习、强化学习、迁移学习及演化智能方面进行阐述,涵盖标准算法及精选的应用案例,总结了近年来数据智能研究的发展与成果。

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    • 深度学习入门4:强化学习
    •   ( 2 条评论 )
    • /2024-08-01/ 人民邮电
    • 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的 技术。全书从 适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找 答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续“鱼书”系列的风格,搭配丰富的图、表、代码示例,加上轻松、简明的讲解,让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系,于不知不觉中登堂入室。

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    • 人工智能与艺术
    •   ( 2 条评论 )
    • 编者:谭剑|责编:王冉 /2023-08-01/ 人民邮电
    • 人工智能已经全面进入艺术领域,与许多艺术门类如电影、绘画、舞蹈、雕塑等都有不同程度的融合发展。本书涉及各艺术门类、计算机、软件工程、仿生科学等领域,立足社会需求,面向未来发展,着重解答3个问题:人工智能现在经典的艺术应用有哪些?其原理是什么?未来人工智能与艺术的融合角度和方式是什么?本书采用总分总的结构,首先介绍人工智能与艺术的历史渊源;其次按照文学、绘画、音乐、电影、戏剧、舞蹈、建筑、游戏、雕塑9个类别分别叙述人工智能的典型案例、原理和未来发展方向; 总结人工智能与艺术融合的一般范式、现存问题和可能的发展路径。 本书适合社会大众、不同门类艺术专业人员和研究者从广度、深度、专业延伸的角度掌握人工智能与艺术的发展脉络。本书也适合作为信息艺术院校、人工智能交叉学科、新文科等相关

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    • 深度学习(上)
    •   ( 117 条评论 )
    • 张宪超 /2025-01-01/ 科学出版社
    • 本书对所有主要的深度学习方法和最新研究趋势进行了深入探索。全书分为上下两卷,五个部分。上卷包括两个部分:第一部分是基础算法,包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法;第二部分是判别式模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆模型(LSTM)、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分:第三部分是生成式模型,包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器(AE)/变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、像素级生成、深度聚类等;第四部分是前沿技术,讨论深度强化学习;第五部分是安全保障,包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。本书特别注重学术前沿,对包括胶囊网络在内的当前最新成果进行了细致的讨论。全书构建了一套明晰的深度学习体系,同时

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    • 机器人学中的状态估计(第2版上)/人工智能与机器人系列
    •   ( 1 条评论 )
    • (加)蒂莫西·D.巴富特|译者:高翔//谢晓佳//滕瀚哲//王锐 /2025-01-01/ 西安交大
    • 如何根据带有噪声的传感器数据来估计机器人的状态(如位置、方向)是机器人学研究中的一个重要问题。本书为机器人学领域的学生和从业人员介绍了状态估计的相关知识,既包含经典的状态估计方法(例如卡尔曼滤波),也包含了 加重要的、现代的主题,例如批量优化、贝叶斯滤波、西格玛点(sigmapoint)滤波、粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归。由于 大多数机器人在三维世界中工作,因此本书介绍了常见的传感器模型(如相机、激光测距仪),并阐述了如何对旋转状态变量进行状态估计。

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    • 深度学习(下)
    •   ( 115 条评论 )
    • 张宪超 /2023-12-01/ 科学出版社
    • 本书对所有主要的深度学习方法和**研究趋势进行了深入探索。全书分为上下两卷,五个部分。上卷包括两个部分:第一部分是基础算法,包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法;第二部分是判别式模型,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆模型(LSTM)、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分:第三部分是生成式模型,包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器(AE)/变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)、像素级生成、深度聚类等;第四部分是前沿技术,讨论深度强化学习;第五部分是安全保障,包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。本书特别注重学术前沿,对包括胶囊网络在内的当前**成果进行了细致的讨论。全书构建了一套明晰的深度学习体系,同时各章内

    • ¥108.8 ¥168 折扣:6.5折
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