內(nèi)容上，本書力求系統(tǒng)地介紹基于深度學習的圖文多模態(tài)信息處理技術(shù)，側(cè)重介紹最通用、最基礎(chǔ)的技術(shù)，覆蓋了多模態(tài)表示、對齊、融合和轉(zhuǎn)換等四大關(guān)鍵技術(shù)。同時也介紹了多模態(tài)信息處理領(lǐng)域的**發(fā)展前沿——多模態(tài)預訓練模型。此外，為了讓讀者可以實踐這些多模態(tài)深度學習技術(shù)，本書提供了四個完整的實戰(zhàn)案例，分別對應多模態(tài)表示、對齊、融合和

本書以“超級AI”為時代背景，面向廣大教師與家長，提出30個未來教育核心問題，涵蓋學校、家庭、社會及終身成長等方面，由多個AI大模型給出直接回答，由5位教育專家提供真人思考，問以致學、學以致用、用以致問，啟發(fā)讀者前瞻教育的發(fā)展趨勢。

人工智能承載了人類之夢與科學之夢�；赝麅汕Ф嗄陙砣祟悓θ斯ぶ悄艿淖穳糁�旅，各種幻想、思辨、探索、曲折構(gòu)成了一幅令人驚嘆的歷史畫卷。人工智能的起點在哪里？曾經(jīng)歷過哪些艱辛的嘗試？人工智能背后的科學機理是什么？人工智能如何在軍事領(lǐng)域成為顛覆性技術(shù)？人類在未來已來的智能時代又該如何自處？如果對這些問題感興趣，那么請您翻開本書

人機交互是一門關(guān)于設計、評價和實現(xiàn)供人們使用的交互式計算機系統(tǒng)，并圍繞相關(guān)現(xiàn)象進行研究的學科。本書對人機交互中的相關(guān)概念進行了詳細介紹。本書共10章，分別為初識人機交互、交互設計理論基礎(chǔ)、交互設備、用戶研究及方法、人物角色、信息架構(gòu)、界面設計、信息可視化與大數(shù)據(jù)應用、可用性評估，以及人機交互綜合應用實例。本書突出了產(chǎn)品

本書主要介紹人工智能和供應鏈行業(yè)融合中通用化和實戰(zhàn)化的預測算法，以及這些預測算法在業(yè)界實際應用的案例，旨在通過簡單易懂的方式讓讀者了解供應鏈相關(guān)的應用場景。本書作者具有豐富的業(yè)界從業(yè)經(jīng)驗，在供應鏈預測算法方面擁有豐富的理論研究和項目經(jīng)驗，能夠?qū)⒒�礎(chǔ)模型、進階模型和行業(yè)實踐有機地融合，循序漸進地介紹供應鏈預測算法，使讀者

本書共分為七章。第一章主要介紹數(shù)學對應人工智能的重要性，以及代數(shù)學和分析學中的基礎(chǔ)概念，是后面各章的基礎(chǔ)。第二章和第三章分別介紹了微積分和線性代數(shù)核心內(nèi)容，并將相關(guān)基礎(chǔ)知識映射到人工智能領(lǐng)域，從這一視角理解數(shù)學基礎(chǔ)知識的工程應用。第四章介紹了矩陣分解這一重要數(shù)學工具及其在人工智能領(lǐng)域的典型應用。第五章介紹了概率論基礎(chǔ)知

本書以人與技術(shù)的關(guān)系為基點，既對人工智能技術(shù)發(fā)展進行梳理、對人工智能技術(shù)具體應用進行討論，又對人工智能技術(shù)發(fā)展帶來的社會前沿問題開展廣義的哲學分析。一方面，及時跟進、關(guān)注人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢，并以案例呈現(xiàn)人工智能技術(shù)發(fā)展的可能樣態(tài)及應用。另一方面，關(guān)注人工智能技術(shù)發(fā)展在個人、社會、國家等多個方面產(chǎn)生的深刻影響，觀

本書為讀者提供了一次深入探索人工智能和自動化編程的奇妙之旅。全書從AI（ArtificialIntelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐漸深入到如何使用具有代表性的AIGC工具ChatGPT、GitHubCopilot和Claude2等進行自動化編程。此外，本書還詳細介紹了其他多種AI代碼生成解決方案。

ChatGPT，如同人類歷史上的單向門——火、文字、造紙、蒸汽機、電和計算機一樣，標志著人類科技進步的又一重大里程碑。ChatGPT的橫空出世驚艷了世界，它不僅點燃了通用人工智能的火花，更預示著我們正步入通用人工智能的新紀元。 我們站在這一歷史性的時刻，仿佛看見新時代的開端。全球?qū)�ChatGPT的廣泛關(guān)注

內(nèi)容簡介這是一本能指導企業(yè)利用MLOps技術(shù)構(gòu)建可靠、高效、可復用、可擴展的機器學習模型從而實現(xiàn)AI工程化落地的著作。由國內(nèi)AI領(lǐng)域的獨角獸企業(yè)第四范式的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術(shù)VP領(lǐng)銜撰寫，從工具、技術(shù)、企業(yè)級應用、成熟度評估4個維度對MLOps進行了全面的講解。本書的主要內(nèi)容包括如下9個方面：（1）MLOps的核心概念和方