《神经网络与深度学习：案例与实践》是《神经网络与深度学习》（蒲公英书）的配套实践书，由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应，并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法，并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解；案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务，会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读，在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。
本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。
人工智能（AI）技术造福了人类, 但是如果不恰当地开发和使用，反而会伤害人类和社会。针对AI技术的新特征和新挑战，本书系统提出并全面介绍 以人为中心人工智能 的理念、方法和应用。基于 以人为中心人工智能 的理念，本书系统提出 人智交互 (人 人工智能交互) 这一跨学科新领域，定义人智交互的研究对象、方法、关键问题、研究范式取向等。在详细阐述 以人为中心人工智能 新理念和人智交互新领域框架的基础上，本书从理论和方法、专题研究、行业应用三方面介绍近期的相关研究和应用，旨在推动国内相关研究和应用,进一步促进AI技术的安全有效发展,使其造福人类，并避免潜在的负面影响。 本书具有创新性、系统性、应用性、时效性等特点，属于人工智能、计算机科学、人机交互、人因工程、心理学和行为科学、设计、用户体验等跨学科领域融合的
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。
大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些 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
本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、 小二乘和 似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。
《Transformer自然语言处理实战：使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用》 本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统，介绍如何基于Haystack进行信息检索，探讨在缺乏大量标注数据的情况下提高模型性能的方法。最后展示如何从头开始构建和训练用于自动填充Python源代码的模型，并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。 《自然语言处理实战：预训练模型应用及其产品化》 在过去几年中，自然语言
本书从多学科交叉的角度将神经生物学在视觉神经机制、神经元信号加工与编码方面的解剖学与电生理学发现和认知心理学关于知觉信息加工、工作记忆等方面的实验结论,与人工智能中关于图像理解与人工神经元网络模型结合起来,设计能够模拟视网膜、初级视皮层和高级视皮层部分图像信息加工功能,以及模拟神经编码微回路的数据结构和层次网络计算模型,并用计算机视觉或图像理解领域常用的测试数据集来验证这些网络计算模型的效能。这些深入考虑了神经生物学基本机制与约束的计算模型,一方面能够在工程方面为图像理解或信息保持提供不同于传统方法的新解决方案,另一方面也为神经科学研究提供了探索神经信号加工内在机理的仿真平台。这些以信息加工神经生理机制和认知心理机制为基本出发点的计算建模研究为人工智能关于表征、神经计算新模型、基于
《知识图谱实战：构建方法与行业应用》 这是一本综合介绍知识图谱构建与行业实践的著作，是作者多年从事知识图谱与认知智能应用落地经验的总结，得到了多位知识图谱资深专家的推荐。 本书以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识，尤其对从零开始构建知识图谱过程中需要经历的步骤，以及每个步骤需要考虑的问题都给予较为详细的解释。 本书基于实际业务进行抽象，结合知识图谱的7个构建步骤，深入分析知识图谱技术应用以及8个行业综合案例的设计与实现。 全书分为基础篇、构建篇、实践篇，共16章内容。 基础篇（第1章），介绍知识图谱的定义、分类、发展阶段，以及构建方式、逻辑/技术架构、现状与应用场景等。 构建篇（第2～8章），详细介绍知识抽取、知识表示、知识融合、知识存储、知识建模、知识推理、知识评估与运维等知识图谱构建
《Transformer自然语言处理实战：使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用》 本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指标。之后聚焦于构建基于评论的问答系统，介绍如何基于Haystack进行信息检索，探讨在缺乏大量标注数据的情况下提高模型性能的方法。最后展示如何从头开始构建和训练用于自动填充Python源代码的模型，并总结Transformer面临的挑战以及将这个模型应用于其他领域的一些新研究。 《ChatGPT原理与实战：大型语言模型的算法、技术和私有化》 这是一本系统梳
《Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用》 这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书，你将获得以下知识和技能： 认识AIGC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质，包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等； ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型； 提示词（Prompt）编写的入门指南、基本原则、黄金公式和进阶技巧； AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等； 程序设
本书是人工智能专业基础全面的解读，作者陆汝钤院士在知识工程和基于知识的软件工程方面做了系统的、创造性的工作，是我国该领域研究的开拓者之一。倡导并主持完成了以软件的机械化生成和移植为目标的系列软件计划（XR计划），推动了当时国产机软件缺乏问题的解决。 本书首次把异构型DAI和机器辩论引进人工智能领域。研究出基于类自然语言理解的知识自动获取方法，把ICAI生成技术推进到以自动知识获取为特征的第三代，并开发出基于知识的应用软件自动生成技术。在形式语义学方面研究了逻辑语义、代数语义和分布式语义，证明了任意Horn子句集的模型论语义和小不动点语义的等价性；给出了能描述动态控制结构的基调式代数语义；把平面的Petri网扩展成多页的Petri/Riemann网（P/R网）作为进程模型，获得了演算的真并发结构。 对于希望学习了解人工
深度学习图解 主要内容： 深度学习的基础科学原理 自行设计和训练神经网络 隐私保护的知识，包括联邦学习 帮助你继续深度学习之旅的建议 深度学习之图像识别：核心算法与实战案例(全彩版) 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点
动手学图机器学习 识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的权威书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和工具，充分挖掘结构化和非结构化数据集中的自然关系，读者可以从中吸收图架构和图设计实践的精髓，并学会从容避开常见的陷阱。作者Alessandro Negro通过真实的应用示例，将GraphML(一种图建模语言)概念与实际任务完美联系起来，使读者能够更好地理解图技术在机器学习中的价值，并熟练应用该技术。 ● 大数据平台中的图 ● 推荐、自然语言处理、欺诈检测 ● 图算法 ● 与Neo4j图数据库协作
《AI绘画大师：Stable Diffusion快速入门与实战技巧 》 本书共9章，利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面，提供350幅实操图解，一步步拆解，让读者掌握接到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面，提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧，满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景，提高生产力，实现AI商业化。 《Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用》 这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书
《ChatGPT原理实战》： 《ChatGPT原理实战》是一本系统梳理并深入解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作，也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。 《ChatGPT原理实战》得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。具体地，通过《ChatGPT原理实战》你能了解或掌握以下知识： ChatGPT的工作流程和技术栈 ChatGPT的工作原理和算法实现 基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理 强化学习的基础知识 提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维链 大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 基于人工反馈的强化学习整体框架 从零搭建类ChatGPT模型，模拟完整的ChatGPT训练过程 《ChatGPT原理实战》集理论、实战和产业应用于一体，提供大量经详细注释的代码，
《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训
《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》 本书主要分为两部分，*部分（第1~8章）涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法，从线性回归到随机森林等，可以帮助你掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部份（第9~16章）探讨深度学习和常用框架TensorFlow，手把手教你使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。 《深度学习实战》 深度学习并没有那么可怕。直到*近，这项机器学习方法还要经过数年的学习才能掌握，但是有了如Keras和TensorFlow这样的框架后，没有机器学习背景的软件工程师也可以快速进入这个领域。通过本书中的技巧，你将学会解决深度学习在生成和分类文本、图像和音乐方面的问题。 本书每章包括完成独立项目所需的几个技巧，如训练一个音乐推荐系统。如果你陷入了困境，作者还在第2章提供了6个技巧来帮助你。本书中的例子用Pytho
《ChatGPT原理与实战：大型语言模型的算法、技术和私有化》 赞誉 前言 第1章 了解ChatGPT1 1.1 ChatGPT的由来1 1.1.1 什么是ChatGPT2 1.1.2 ChatGPT的发展历史2 1.2 ChatGPT的工作流程3 1.3 ChatGPT用例3 1.3.1 日常任务4 1.3.2 编写代码5 1.3.3 文本生成6 1.3.4 办公自动化9 1.4 本章小结10 第2章 ChatGPT原理解构11 2.1 背景知识11 2.1.1 自然语言处理的发展历程12 2.1.2 大型语言模型的发展历程14 2.2 ChatGPT同类产品18 2.2.1 BlenderBot 3.018 2.2.2 LaMDA20 2.2.3 Sparrow23 2.3 ChatGPT的工作原理25 2.3.1 预训练与提示学习阶段26 2.3.2 结果评价与奖励建模阶段28 2.3.3 强化学习与自我进化阶段28 2.4 算法细节29 2.4.1 标注数据29 2.4.2 建模思路30 2.4.3 存在的问题30 2.5 关于ChatGPT的思考31 2.6 本章小结32 第3章 预训练语言模型33 3.1 Transformer结构33 3.2 基于Encoder结构的模型
深度学习精粹与PyTorch实践 深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家,同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。 《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显易懂的方式揭示了深度学习算法的内部运作机制，即使是机器学习初学者也能轻松理解。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释,以及数十个基于PyTorch框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。本书避免了复杂的数学公式堆砌，而是采用直观易懂的方式阐述每种神经网络类型的运作逻辑。更令人兴奋的是，书中提供的所有解决方案均可在现有的GPU硬件上顺畅运行! 主要内容 ● 选择正确的深
