本書是一部分析探討人工智能核心理論與實際應用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理，涵蓋了機器學習、深度學習、自然語言處理等關鍵領域。通過詳實的案例分析，可以使讀者深刻地理解人工智能在現實生活中的廣泛應用。該研究突破了傳統(tǒng)著作的束縛，強調理論與實踐的緊密結合。作者以通俗易懂的語言，為讀者揭示了人工智能背后的技術奧秘

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、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)互聯網等，由淺入深，循序漸進，圖文并茂，在內容和形式上都有創(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《網絡編輯》、《網絡營銷》、《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》分析了現行主流的AIGC平臺，根據當前最新行業(yè)發(fā)展現狀，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(深度神經網絡、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，介紹了各種神經網絡模型；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全面掌握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。

本書作者借用科幻小說的形式，對人工智能、元宇宙、生物科技、納米科技、機器人技術等一系列前沿科技做了科普。

本書分4篇共12章。第1篇是新手入門，介紹AIGC“奇點臨近”，以及AI和AIGC的價值洞見；第2篇是個人應用，介紹個人能夠快速上手的熱門應用，如：AI聊天對話、AI繪畫、AI音/視頻生成等；第3篇是深入原理，從ChatGPT、LangChain、AutoGPT、HuggingGPT等技術底層進行剖析，為后續(xù)實踐奠定堅