机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章,大致分为 3 个部分:第 1 部分(第 1~3 章)介绍机器学习的基础知识;第 2 部分(第 4~10 章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第 3 部分(第 11~16 章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料,以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.
现今,Web3.0这一概念火爆科技圈,互联网的发展也将迎来新变革。过去,网络只是我们在现实生活中的辅助工具。现在,在这个虚拟世界丰盛的时代,人们的交流方式、消费活动甚至赚钱方法都发生了巨大变化。 本书基于这个时代背景,使用丰富的插图和案例,让你轻松读懂Web3.0。作者从虚拟货币、NFT、DeFi、DAO等新结构和新服务,阐释Web3.0给商业模式的发展带来了怎样的影响,让读者可以在Web3.0时代里大展宏图。
ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一,它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球,被广泛用于各行各业,以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢? 《ChatGPT 实操应用大全(全视频 彩色版)》应运而生,这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍,为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧,带读者深度解锁 ChatGPT的功能,释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题,极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资,还是翻译、写代码等任务,本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能,就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容,内容通
本书作为人工智能专业的入门书,带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术,并介绍了系统开发及开发环境,通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来,让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时,本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务,让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者,也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。
Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型,哪些最符合你的需求? 将引领你进入Transformer的世界,将讲述不同模型和平台的优势,指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型,包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务,并介绍解决NLP难题的技术,甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到,诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域,并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书,你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。 主要内容 ? 了解用于解决复杂语言问题的新技术
这是一部从技术原理、行业应用、商业价值、投资创业、发展趋势5个维度讲解AI Agent的著作,具有科普书和商业书的双重属性。 本书首先详细介绍了AI Agent的技术路径及其在11大领域的应用,丰富的应用案例可以帮助读者深度理解AI Agent产品形态与服务方式;然后深入探讨了AI Agent的商业价值与商业生态,并对AI Agent的企业级应用和投资创业做了很多思考与总结,能够带给读者应用与创业方面的启发。本书将技术、应用及商业理念融会贯通,理论性与实用性兼具,是一本适合业内外人士快速了解AI Agent、提升行业认知的综合指南,得到了很多行业人士、专家及创业者的一致好评。 全书共15章,分为四个部分: 第一部分(第1~3章) 技术认知 首先,介绍AI Agent的概念、特征、定义、发展历程、分类方式,以帮助读者全面认知AI Agent;然后,介绍AI Agent核心技术,展示其技
ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具,但为什么不同的人使用效果天差地别,整体上来说:一是认知上的不足;二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT,更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系,同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系,才能真正用好ChatGPT,也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求,用好ChatGPT,既不停留在浅尝辄止,也不相信宣称的人人都能用ChatGPT赚钱。
本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现,并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理,在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分,共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略,以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架 YOLOX和YOLOv7,着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。本书侧重目标检测的基础知识,包含丰富的实践内容,是目标检测领域的入门书,适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
《AI智能办公实战108招:ChatGPT Word PowerPoint WPS》通过8大专题内容、108个实用技巧,讲解了运用ChatGPT结合办公软件Word、PowerPoint以及WPS,实现AI办公智能化、高效化的方法。随书附赠了108集同步教学视频、90多个素材 效果文件、65个关键词等。 ChatGPT Word高效处理文档,讲解了运用ChatGPT检查与纠错、统计数据、处理文本、智能生成营销方案、根据提示词生成文本、优化文本用词、改写文章风格、编写论文大纲等内容。 ChatGPT PPT智能生成演示文稿,讲解了在ChatGPT中逐步生成PPT、生成PPT完整文稿,以及ChatGPT Mindshow、ChatGPT 闪击PPT、ChatGPT ChatPPT生成PPT等内容。 ChatGPT WPS生成办公文档与演示文稿,讲解了用ChatGPT生成WPS办公文档、旅游行程、培训计划、年终总结、辞职报告、分析报告、述职报告、商务演示PPT、活动策划PPT、行业分析PPT等内容。 最后通过一个综合案例 年终总结
在人工智能的热潮中,也许我们一直过度关注技术的工具性,而忽视了技术的生存性。技术作为一种人类改变世界和分析世界的方法,也逐渐影响着人类对自我的认知。通过统计数据、数字模拟,人类增加了对世界的了解和控制,同时也增加了对技术的怀疑和不确定。特朗普的竞选团队曾充分利用人类对数据的怀疑进行公关。真实和虚构的分界在逐渐溶解。这一点在深伪技术中得到最好的体现。真实的数据被窃取,并用于捏造数字空间中的假象,用户开始相信假象。如果我们不立刻开始反思数字虚拟中蕴含的本质性权力,后果将是灾难性的。
本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。 本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。
社会科学(CSS)领域。文本详细描述了四个关键的方法,自动社会信息提取,社会网络分析,社会复杂性理论和社会模拟建模。第二版增加了许多问题和练习来强化、巩固、测试已经学习的内容,通过解决问题加深理解,并实践编写代码来实现想法。主题和特点:包含一千多个问题和练习,以及一个缩略词列表和词汇表;研究计算机和社会系统之间的异同;介绍了自动化信息提取的;探讨CSS中社会复杂性的度量、科学规律和生成理论;回顾社会模拟的方法论,涵盖变量模型和面向对象模型。
本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程,然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外,本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用,并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂,理论翔实,案例丰富,适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料,亦可作为高校本科生和研究生的教材。
这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通,将四代NPU架构设计经验融为一体,将端侧和云侧NPU架构合二为一,总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面,尤其是芯片设计层面的内容,主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书,读者可以深入了解主流的神经网络结构,掌握如何从零开始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书,你将: 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路
这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程,全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识,旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景,同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。
本书的目标,是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人,轻松地掌握机器学习的基本知识,从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI 小白 小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开,内容轻松,实战性强,主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容,以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现,同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人,用以入门机器学习领域,建立从理论到实战的知识通道。
本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验,侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流,异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中,本书将根据MindSpore的自身特点,在各个章节突出讨论MindSpore的优势点,从而将MindSpore并列为与TensorFlow,PyTorch的三大框架。