閱讀本書猶如一次時空之旅。它不僅向你講述了人工智能進步的故事，還能讓你沿著那些人工智能先驅(qū)者的腳步，去感受他們的激情和執(zhí)著，去了解他們?nèi)绾斡弥腔壑�光，點亮通往未知世界的路標。希望這本書能讓你感受到，人工智能原來并不遙遠，人工智能原來很有趣，繼而進一步地關注更多發(fā)生在人工智能世界里的奇妙故事，抑或愿意投身于這一全球矚目的

通過“特征工程”技術,可優(yōu)化訓練數(shù)據(jù),提升機器學習流程的輸出效果!“特征工程”基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)設計相關的輸入變量,由此簡化訓練過程,增強模型性能。調(diào)整超參數(shù)或模型的效果都不如特征工程;特征工程通過改變數(shù)據(jù)管道,大幅提升了性能。本書列舉6個實用項目,引導你利用特征工程優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)。每章探討一個代碼驅(qū)動的新案例研究,涉及金融、

本書全面介紹大語言模型提示工程基礎、提示詞類型與萬能公式、文本摘要、改寫重述、語法糾錯、機器翻譯、數(shù)據(jù)挖掘、程序開發(fā)、AI寫作輔導、AI繪畫、百度文心一言和阿里通義大模型等內(nèi)容。同時詳細介紹各類提示詞的應用,如問答式、指令式、狀態(tài)類、建議式、安全類和感謝類提示詞,以及如何通過實戰(zhàn)演練掌握這些技巧。此外,還涉及使用提示詞

"本書面向非專業(yè)人士、尤其是青少年群體，將硬核知識、技術方法與人文歷史、人物故事有機融合，理順人工智能縱向發(fā)展脈絡與橫向科學輪廓。作者以扎實的專業(yè)背景、流暢的文筆幫讀者理順人工智能的發(fā)展脈絡，厘清人工智能的核心技術方法，幫讀者看懂人工智能與其他學科交叉碰撞所引發(fā)的社會生活變化，從“成天下之才”的角度給青少年讀者提供學習

"本書以立德樹人教育理念為指導，按照教育部組織制訂的《新時代大學計算機課程教學基本要求》編寫。本書緊跟新一代信息技術的發(fā)展，是《基于人工智能的信息技術基礎》的配套實驗教材和必要補充，兩者相輔相成，構成一個完整體系。主要內(nèi)容共8章，34個實驗，涵蓋計算機基礎、操作系統(tǒng)及其應用、文字處理高級應用、數(shù)據(jù)處理高級應用、演示文稿

本書旨在成為大模型在各行各業(yè)落地應用的“百科全書”，專為對大模型感興趣的從業(yè)者和企業(yè)管理者量身打造。本書結合了實地調(diào)研和多元視角，不僅對大模型進行了技術分析，還從商業(yè)、產(chǎn)品、行業(yè)等多個角度進行了應用探討。全書共5章：第1章介紹了大模型的訓練過程和核心技術；第2章分析了大模型對軟件行業(yè)的影響，通過具體案例展示了軟件公司如

本書全面介紹TensorFlow2.x框架及其在深度學習中的應用，內(nèi)容包括TensorFlow簡介、Python語言基礎、環(huán)境搭建與入門、TensorBoard可視化、多層感知機實現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)、強化學習、遷移學習、生成對抗網(wǎng)絡和GPU并行計算等。

本書根據(jù)李宏毅老師機器學習公開課中與深度學習相關的內(nèi)容編寫而成，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見算法，并講解了對抗攻擊、領域自適應、強化學習、元學習、終身學習、網(wǎng)絡壓縮等深度學習相關的進階算法.在理論嚴謹?shù)幕�礎上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子

本書在人機交互的基礎上，分析了圖像視覺特征的隨機游走、水平集方法和圖割算法的前景提取模型，闡述了基于多尺度平滑的前景提取算法，研究了不同平滑正則項對前景提取的影響，歸納了平滑正則項的條件和流形算法在前景提取中的應用，為開拓新的前景提取技術奠定了相應的理論基礎。

本書是一本專著，是圍繞人工智能技術基礎與實踐應用編寫的教師用書，可作為高等院校和高職高專院校電子信息類、計算機專業(yè)學生在人工智能領域的學習實踐用書，也可作為其他學科研究人員學習人工智能技術的參考用書。本書全面闡述了人工智能的核心概念、多樣化的分類、引領其發(fā)展的主流學派及發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略背景與意義，圍繞人工智能的發(fā)展歷