本教材編寫理念先進(jìn)、重在應(yīng)用，主要內(nèi)容包括初探人工智能、認(rèn)知人工智能的基礎(chǔ)支撐、認(rèn)知人工智能的應(yīng)用技術(shù)、探索人工智能的行業(yè)應(yīng)用四個項(xiàng)目。本教材通過文字、視頻、動態(tài)圖和實(shí)訓(xùn)平臺等多種形式，立體、多角度地呈現(xiàn)內(nèi)容，構(gòu)成一個教與學(xué)的互動系統(tǒng)，讓學(xué)習(xí)資源交互、聯(lián)動起來。讀者可打開艾智訊網(wǎng)站www.aitrais.com，完成登

深度學(xué)習(xí)是新一代人工智能所使用的主要技術(shù)。本書深入淺出地講解了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)，包括深度學(xué)習(xí)編程基礎(chǔ)、目標(biāo)分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等。對每種技術(shù)，本書均從原理和程序?qū)崿F(xiàn)兩個方面進(jìn)行講解。在原理方面，講解算法和技術(shù)的相關(guān)背景、主要算法思想和原理；在程序?qū)崿F(xiàn)方面，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)、損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)、

內(nèi)容簡介這是一本能指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)挖掘工程師在AIGC時代快速實(shí)現(xiàn)能力躍遷的著作，教會他們使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升數(shù)據(jù)分析與挖掘的能力和效率。全書圍繞Excel、SQL和Python這3大常用的數(shù)據(jù)分析和挖掘工具展開，從方法和實(shí)踐2個維度系統(tǒng)講解了如何使用ChatGPT和BingCopilot等A

本書詳細(xì)解讀了當(dāng)前AI應(yīng)用領(lǐng)域最具熱度、前景無限的AIGC內(nèi)容自動生成技術(shù)，詳細(xì)介紹了AIGC的基本概念、價值、產(chǎn)生與發(fā)展的脈絡(luò)，以及實(shí)現(xiàn)AIGC所需的條件，重點(diǎn)解析了AIGC的核心技術(shù)(NLP、深度學(xué)習(xí)、大模型、硬件資源、大數(shù)據(jù)、訓(xùn)練方法)。

本書為大模型應(yīng)用開發(fā)極簡入門手冊，為初學(xué)者提供了一份清晰、全面的“可用知識”，帶領(lǐng)大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及優(yōu)勢，并在此基礎(chǔ)上使用流行的Python編程語言構(gòu)建大模型應(yīng)用。通過本書，你不僅可以學(xué)會如何構(gòu)建文本生成、問答和內(nèi)容摘要等初階大模型應(yīng)用，還能了解到提示工程、模型微調(diào)、插件、LangCha

隨著Web3.0時代的來臨，我國教育領(lǐng)域迎來了一場全面而深刻的變革——AIGC、ChatGPT、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、元宇宙等新興技術(shù)與教育行業(yè)的融合程度日益加深，AI驅(qū)動的教育新形態(tài)、新模式、新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化逐漸成為引領(lǐng)我國教育變革與轉(zhuǎn)型的重要方向。本書立足于全球范圍內(nèi)智慧教育領(lǐng)域的

本書選取當(dāng)下大熱的AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）為應(yīng)用場景，以NVIDIAJetsonNano為硬件平臺，系統(tǒng)介紹了人工智能的開發(fā)知識，重點(diǎn)講解了人工智能中邊緣計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用。首先介紹了NVIDIAJetsonNano開發(fā)平臺和開發(fā)環(huán)境的配置，然后通過具體的案例介紹了人工智能邊緣計(jì)算在物體檢測、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用。本書適

掌握AI寫作，就可以輕松寫出高質(zhì)量職場文章。本書通過對國內(nèi)外多款A(yù)I寫作工具的簡單介紹，旨在幫助讀者快速掌握AI職場文章的寫作方法。本書共九章，分別介紹AI寫作工具、AI優(yōu)化簡歷、職場入門AI寫作、AI項(xiàng)目策劃、AI項(xiàng)目復(fù)盤、AI高效辦公、AI高效溝通、讓職場更輕松的軟件和AI職場視頻剪輯等內(nèi)容。 本書適合職場新老員工

本書循序漸進(jìn)地講解了開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識，并通過具體實(shí)例演練了TensorFlow、Keras和Scikit-learn在深度學(xué)習(xí)方面的開發(fā)方法和流程。書中首先介紹了深度學(xué)習(xí)開發(fā)基礎(chǔ)，然后結(jié)合實(shí)例介紹了加載數(shù)據(jù)集、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型選擇和評估、核心算法、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體應(yīng)用，最后講解

本書內(nèi)容來自第三屆人工智能合作與治理國際論壇，探討適合人工智能健康發(fā)展的治理體系，分享各個國家、地區(qū)，以及政、產(chǎn)、學(xué)、研各界在人工智能治理方面的最佳實(shí)踐，幫助讀者更好地理解和參與人工智能治理的進(jìn)程。 本書根據(jù)3個主論壇和5個專題論壇的內(nèi)容，共分為42講，涵蓋如下主題：人工智能引領(lǐng)韌性治理與未來科技、人工智能治理技術(shù)、