本書(shū)分為兩篇：第一篇算法原理：詳細(xì)介紹了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構(gòu)、訓(xùn)練方法到特定應(yīng)用，包括但不限于Seq2Seq結(jié)構(gòu)、位置編碼、注意力機(jī)制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓(xùn)練實(shí)踐的知識(shí)點(diǎn)。此外，探討了預(yù)

本書(shū)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(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、簡(jiǎn)單的線(xiàn)性模型以及計(jì)算圖知識(shí)；第4、5章在前文的基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)展，介紹了各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第6章介紹了PyTorch的高級(jí)特性。

本書(shū)旨在幫助沒(méi)有任何人工智能技術(shù)基礎(chǔ)的工程師們?nèi)�面掌握AIGC的底層技術(shù)原理，以及大語(yǔ)言模型、擴(kuò)散模型和多模態(tài)模型的原理與實(shí)踐。本書(shū)的核心價(jià)值是，首先為想學(xué)習(xí)各種大模型的讀者打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，然后再根據(jù)自己的研究方向展開(kāi)深入的學(xué)習(xí)，達(dá)到事半功倍的效果。

人工智能不只是一種技術(shù)，更是一種政治。本書(shū)從當(dāng)代政治哲學(xué)的具體主題切入討論人工智能政治，包括：自由、操縱、剝削和奴役；平等、公正、種族主義、性別歧視和其他形式的偏見(jiàn)與歧視；民主、專(zhuān)業(yè)知識(shí)、參與和極權(quán)主義；權(quán)力、規(guī)訓(xùn)、監(jiān)控和自我建構(gòu)；與后人類(lèi)主義和超人類(lèi)主義相關(guān)的動(dòng)物、環(huán)境和氣候變化等，由此勾勒出了人工智能政治哲學(xué)的思考

本書(shū)是人工智能入門(mén)性教材。根據(jù)學(xué)科的迅速發(fā)展及廣大讀者的需要，在前兩版的基礎(chǔ)上保留原有編寫(xiě)風(fēng)格和優(yōu)勢(shì)，對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了修訂升級(jí)，對(duì)難度較大的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行了重新編寫(xiě)，使其更易理解。全書(shū)由4篇共17章組成。第一篇是人工智能基礎(chǔ)理論篇，共9章(第1-9章)，從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎(chǔ)理論。第二篇是應(yīng)用技術(shù)篇，共4章(第

隨著科技的不斷進(jìn)步，人工智能迅速發(fā)展。人工智能的發(fā)展離不開(kāi)算法，而在算法中，分類(lèi)技術(shù)是人工智能發(fā)展的重要組成部分。本書(shū)針對(duì)粗糙集分類(lèi)技術(shù)的模型及其特征選擇算法展開(kāi)了深入研究。主要內(nèi)容包括：(1)正向宏近似分類(lèi)模型及其特征選擇算法。正向宏近似分類(lèi)模型把整個(gè)決策類(lèi)集作為一個(gè)整體來(lái)近似，從宏觀(guān)的角度描述了決策類(lèi)集的上下近似，

本書(shū)主要內(nèi)容涵蓋人工智能的基本概念、搜索算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能安全與倫理、智能控制、智能機(jī)器人、智能醫(yī)療、智能金融、智能交通、智能安防、智能家居、智能農(nóng)業(yè)和智能教育。本書(shū)內(nèi)容豐富，條理清晰，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過(guò)大量的案例和實(shí)驗(yàn)，使讀者更好地理解和掌握人工智能技術(shù)及相關(guān)應(yīng)用。同

勇敢的新世界：偽裝的藝術(shù)……正如人工智能這個(gè)名字所暗示的，它是人工的，與人類(lèi)智能根本不同。然而，人工智能的目標(biāo)通常是模仿人類(lèi)智能，這種欺騙從最初就開(kāi)始了。自從艾倫·圖靈回答了“機(jī)器能思考嗎？”這個(gè)問(wèn)題，并提出機(jī)器假裝是人類(lèi)以來(lái)，我們就一直在嘗試模仿�，F(xiàn)在，我們開(kāi)始構(gòu)建真正欺騙我們的人工智能。像ChatGPT這類(lèi)強(qiáng)大的人

本書(shū)是日本人工智能領(lǐng)域的暢銷(xiāo)書(shū)，作者均為模式識(shí)別領(lǐng)域的知名學(xué)者，并基于他們多年的研究、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和獨(dú)特的視角，從模式識(shí)別的基本概念開(kāi)始，以通俗易懂的語(yǔ)言介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、識(shí)別函數(shù)設(shè)計(jì)、特征的評(píng)價(jià)、特征空間的變換、子空間法、最小二乘法等常用的模式識(shí)別基礎(chǔ)知識(shí)和算法，精心設(shè)計(jì)的習(xí)題能幫助讀者進(jìn)一步深入理解模式識(shí)別理論。在心得欄

本書(shū)共10章，涵蓋的主要內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)概述；為什么機(jī)器學(xué)習(xí)需要概率論；概率的定義；集合和事件；獨(dú)立性；概率的性質(zhì)；常見(jiàn)的計(jì)算概率方法；離散型和連續(xù)型概率分布；離散型和連續(xù)型概率分布的期望值、方差與標(biāo)準(zhǔn)差；幾種常見(jiàn)的離散型和連續(xù)型概率分布；條件概率；聯(lián)合概率；邊緣概率；貝葉斯理論；隨機(jī)過(guò)程簡(jiǎn)介；馬爾可夫鏈；隱馬爾可夫模型