本書共分四個部分15章，全面系統(tǒng)地介紹了生成式AI的基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)、應(yīng)用場景以及社會影響，既突出生成式人工智能技術(shù)，又重視AIGC應(yīng)用，旨在為讀者提供一個全面、深入且實用的學(xué)習(xí)平臺，幫助讀者快速掌握生成式人工智能的精髓及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用實踐。

本書是系統(tǒng)介紹生成式人工智能基本概念、技術(shù)風(fēng)險及其治理方案的人文社會科學(xué)類讀物。書中簡要介紹了生成式人工智能的底層邏輯與技術(shù)架構(gòu)，結(jié)合醫(yī)療、金融、教育、法律等具體場景分析了生成式人工智能的落地應(yīng)用，進而對其未來圖景提出預(yù)測和想象。在此基礎(chǔ)上，重點探討和分析了生成式人工智能潛在的數(shù)據(jù)、算法、模型等技術(shù)風(fēng)險，并嘗試探索其治

本書從人工智能導(dǎo)論、人工智能編程基礎(chǔ)、人工智能計算平臺、人工智能網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、人工智能基本技術(shù)、大模型及其應(yīng)用技術(shù)、機器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用等七個維度布局內(nèi)容。

本書共6章，內(nèi)容包括：控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、控制系統(tǒng)的時域分析法、控制系統(tǒng)的根軌跡分析法、控制系統(tǒng)的頻域分析法等。

本書共7章，第1章緒論，介紹人工智能的概念和發(fā)展簡史，當(dāng)前發(fā)展方向、研究熱點，基本研究內(nèi)容、所采用的研究方法；第2章討論傳統(tǒng)經(jīng)典人工智能的知識表示、知識工程、搜索技術(shù)、群智能算法、知識圖譜、專家系統(tǒng)和規(guī)劃技術(shù)等基本知識；第3章介紹實踐人工智能應(yīng)用的編程語言Python；第4章以Scikit-learn為基礎(chǔ)介紹機器學(xué)習(xí)

本書提出了以下推薦方法：基于“字符－短語”注意力機制和因子分解機的混合推薦方法和基于“局部－整體”注意力和文本匹配機制的推薦方法，旨在通過獲取更多信息和提升模型特征提取能力，來實現(xiàn)更精準(zhǔn)的個性化推薦；基于層次注意力和增強經(jīng)驗優(yōu)先回放機制的深度強化學(xué)習(xí)推薦方法和基于自適應(yīng)元模仿學(xué)習(xí)的推薦環(huán)境模擬器，旨在突破深度強化學(xué)習(xí)在

"《大模型核心技術(shù)與開發(fā)實踐：基于Transformer、PyTorch及HuggingFace》系統(tǒng)地介紹大語言模型（LLM）的理論基礎(chǔ)、實現(xiàn)方法及在多種場景中的應(yīng)用實踐。共分為12章，第1~3章介紹Transformer模型的基本架構(gòu)與核心概念，包括編解碼器的結(jié)構(gòu)、自注意力機制、多頭注意力的設(shè)計和工作原理；第4~6

人工智能（AI）是當(dāng)今科技領(lǐng)域最引人注目的前沿技術(shù)之一，正在深刻地改變我們的生活、工作和社會結(jié)構(gòu)。本書是一本以漫畫形式呈現(xiàn)的科普圖書，旨在通過輕松幽默、生動形象的方式，帶領(lǐng)讀者穿越時空，探索人工智能從誕生到蓬勃發(fā)展的全過程。本書深入探討了人工智能在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，如醫(yī)療、金融、交通、娛樂等，展示了人工智能如何為人類社會

本書基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)，具體內(nèi)容包括:改進了高階圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、自編碼架構(gòu)和圖的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型，并在圖基礎(chǔ)任務(wù)(如鏈路預(yù)測和節(jié)點分類)上取得了有效的性能。此外，本書采用前沿的圖對比學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過增強圖數(shù)據(jù)表示有效緩解數(shù)據(jù)稀疏問題，并在知識圖譜的基礎(chǔ)任務(wù)上顯著提升性能。

本書是暢銷書深度學(xué)習(xí)入門&進階系列第五本書，主要圍繞生成模型進行講解。生成模型是一種非常重要的技術(shù)，對于人工智能的發(fā)展有著重要的作用。本書延續(xù)了作者通俗易懂的行文風(fēng)格，以深入淺出的方式介紹正態(tài)分布到擴散模型所涉及的技術(shù)，并最終完成一個類似于StableDiffusion的圖像生成人工智能。讀者可在創(chuàng)建這個圖像生成人工智