本書主要敘述了大模型技術的最新發(fā)展概況、應用實例、當前及未來需要注意和解決的問題。內(nèi)容包括：大模型技術概述、語言大模型技術、多模態(tài)大模型技術、大模型技術生態(tài)、大模型的開發(fā)訓練與推理部署、大模型應用、大模型的安全性、大模型技術的問題總結與思考。

"隨著時代的發(fā)展，人工智能技術越來越受重視，影響著工業(yè)生產(chǎn)、家居生活和教育醫(yī)療等方方面面，提高人工智能相關知識素養(yǎng)，十分有必要。本書作為了解人工智能素養(yǎng)的入門基礎圖書，按照人工智能新知識體系，內(nèi)容分為八個項目，包括人工智能的發(fā)展、基礎技術、行業(yè)賦能應用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等，由淺入深，循序漸進，圖文并茂，在內(nèi)容和形式上都有創(chuàng)新，

"《AIGC人工智能創(chuàng)作》課程是為了滿足“人工智能+”行動的要求而開設的課程，可以作為《網(wǎng)絡編輯》、《網(wǎng)絡營銷》、《視覺營銷設計》、《短視頻設計與制作》等相關課程的拓展與深化。課程配套教材《AIGC人工智能創(chuàng)作項目化教程》分析了現(xiàn)行主流的AIGC平臺，根據(jù)當前最新行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，將AIGC業(yè)務流程重構為教學項目，形成了本

本書涵蓋了一系列有監(jiān)督的機器學習方法，包括基礎方法(k-NN、決策樹、線性和邏輯回歸等)和高級方法(深度神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、高斯過程、隨機森林和提升等)，以及常用的無監(jiān)督方法(生成模型、k-均值聚類、自動編碼器、主成分分析和生成對抗網(wǎng)絡等)。所有方法都包含詳細的解釋和偽代碼。通過在方法之間建立聯(lián)系，討論一般概念(例如

本書分為兩篇：第一篇算法原理：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預

本書共分為6章，第1章介紹了PyTorch的安裝和基本操作；第2、3章介紹了深度學習的基礎知識、簡單的線性模型以及計算圖知識；第4、5章在前文的基礎上進一步擴展，介紹了各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型；第6章介紹了PyTorch的高級特性。

本書旨在幫助沒有任何人工智能技術基礎的工程師們?nèi)�面掌握AIGC的底層技術原理，以及大語言模型、擴散模型和多模態(tài)模型的原理與實踐。本書的核心價值是，首先為想學習各種大模型的讀者打下堅實的技術基礎，然后再根據(jù)自己的研究方向展開深入的學習，達到事半功倍的效果。

本書從強化學習的基礎入手，以非常直觀易懂的例子和實際應用來解釋其中的每個概念，接著介紹一些前沿的研究及進展，這些進展使得強化學習可以超過其他（人工）智能系統(tǒng)。本書的目的不僅在于為讀者闡釋多種前沿強化學習算法背后的數(shù)學原理，而且也希望讀者們能在各自的應用領域中實際運用這些算法及類似的先進深度強化學習智能體。本書從強化學習

2022年，ChatGPT強勢進入大眾視野并火遍全世界，掀起了一場人工智能的巨大熱潮，給我們的工作和生活帶來了巨大的改變。《玩轉ChatGPT，贏在AI時代》從ChatGPT的基礎概念入手，一點點向讀者揭開ChatGPT的神秘面紗；接著詳細介紹了ChatGPT的應用場景、ChatGPT能為我們做的事情以及ChatGPT

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