本書針對(duì)現(xiàn)有的混合式學(xué)習(xí)模式中存在理論、實(shí)驗(yàn)及創(chuàng)新實(shí)踐三個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)間及空間分離問題，探索并構(gòu)建一套“理實(shí)同步-虛實(shí)結(jié)合-資源共享”線上線下混合式人才培養(yǎng)平臺(tái)。包括：建立了全新的通信網(wǎng)絡(luò)控制模型，解決了通信互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)引入的時(shí)延問題，實(shí)現(xiàn)了混合式學(xué)習(xí)線上線下課程的同步集成，提高了高校課堂教學(xué)效率；解決了個(gè)性化知識(shí)建構(gòu)平臺(tái)集成和多設(shè)備跨平臺(tái)集成的信息安全問題，構(gòu)建了創(chuàng)造性知識(shí)生成系統(tǒng)，并完成了知識(shí)庫(kù)的自動(dòng)更新。采用線下高校課堂與線上慕課混合策略，打造了一套全程同步混合式學(xué)習(xí)環(huán)境平臺(tái)，滿足學(xué)生從入學(xué)到畢業(yè)
本書主要圍繞AI系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)展開，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行介紹，旨在讓讀者了解AI系統(tǒng)的來龍去脈，形成對(duì)AI系統(tǒng)的系統(tǒng)化與層次化的初步理解，掌握AI系統(tǒng)基本理論、技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用及研究方向，為后續(xù)從事具體的學(xué)習(xí)研究工作和項(xiàng)目開發(fā)工作奠定基礎(chǔ)。 本書首先介紹AI的歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展及AI系統(tǒng)的基本知識(shí)，后分為AI硬件與體系結(jié)構(gòu)、AI編譯與計(jì)算架構(gòu)、AI推理系統(tǒng)與引擎、AI框架核心模塊四篇進(jìn)行詳細(xì)介紹，涉及AI系統(tǒng)從底層原理到應(yīng)用落地的全貌，反映了AI系統(tǒng)架構(gòu)的前沿技術(shù)。
本書旨在成為大模型在各行各業(yè)落地應(yīng)用的“百科全書”，專為對(duì)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(jié)合了實(shí)地調(diào)研和多元視角，不僅對(duì)大模型進(jìn)行了技術(shù)分析，還從商業(yè)、產(chǎn)品、行業(yè)等多個(gè)角度進(jìn)行了應(yīng)用探討。全書共5章：第 1 章介紹了大模型的訓(xùn)練過程和核心技術(shù)；第 2 章分析了大模型對(duì)軟件行業(yè)的影響，通過具體案例展示了軟件公司如何適應(yīng)大模型需求；第 3、4 章分別從產(chǎn)品和行業(yè)角度出發(fā)，討論了大模型如何改變產(chǎn)品升級(jí)流程和工作流程，以及它對(duì)各行各業(yè)的具體影響；第 5 章展望了大模型的未來，預(yù)測(cè)了它將如
本書全面介紹大語(yǔ)言模型提示工程基礎(chǔ)、提示詞類型與萬能公式、文本摘要、改寫重述、語(yǔ)法糾錯(cuò)、機(jī)器翻譯、數(shù)據(jù)挖掘、程序開發(fā)、AI寫作輔導(dǎo)、AI繪畫、百度文心一言和阿里通義大模型等內(nèi)容。同時(shí)詳細(xì)介紹各類提示詞的應(yīng)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(shí)戰(zhàn)演練掌握這些技巧。此外, 還涉及使用提示詞進(jìn)行文本摘要、改寫重述、語(yǔ)法糾錯(cuò)、機(jī)器翻譯等語(yǔ)言處理任務(wù), 以及在數(shù)據(jù)挖掘、程序開發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用。
通過“特征工程”技術(shù), 可優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù), 提升機(jī)器學(xué)習(xí)流程的輸出效果! “特征工程”基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)相關(guān)的輸入變量, 由此簡(jiǎn)化訓(xùn)練過程, 增強(qiáng)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(gè)實(shí)用項(xiàng)目, 引導(dǎo)你利用特征工程優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)。每章探討一個(gè)代碼驅(qū)動(dòng)的新案例研究, 涉及金融、醫(yī)療等行業(yè)。你將學(xué)會(huì)清洗和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù), 學(xué)會(huì)減少偏見。本書呈現(xiàn)各種性能提升技巧, 涵蓋從自然語(yǔ)言處理到時(shí)間序列分析等所有主要機(jī)器學(xué)習(xí)子領(lǐng)域。
本書的目標(biāo)是向你介紹圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、圖分析和圖機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、技術(shù)和工具。每章的開頭都列出了目標(biāo)，大致分為三個(gè)方面：學(xué)習(xí)圖分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念；用圖分析解決特定問題；了解如何使用GSQL查詢語(yǔ)言和TigerGraph圖平臺(tái)。首先介紹圖數(shù)據(jù)的基本概念，然后通過連接、分析、學(xué)習(xí)三大部分深入講解一些圖算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
本書提供使用PyTorch 開發(fā)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的基本原理和方法,旨在為讀者介紹機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家在解決深度學(xué)習(xí)問題中所采用的主流現(xiàn)代算法與技術(shù),緊跟深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新發(fā)展趨勢(shì),助力初學(xué)者熟練掌握PyTorch。本書的核心優(yōu)勢(shì)在于,采用易于理解的問題與解決方案的結(jié)構(gòu),全面而詳盡地講解了PyTorch的使用方法,并提供了大量相應(yīng)的代碼示例,以便將這些概念順利應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中。本書適合對(duì)計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域感興趣的人士閱讀。對(duì)于希望在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中運(yùn)用PyTorch 的讀者
本書從機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理與應(yīng)用。書中強(qiáng)調(diào)了算法在實(shí)際問題中的應(yīng)用與案例分析，通過完整的解決步驟和結(jié)果展示，使讀者能夠充分掌握算法建模的技術(shù)。本書涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)等主要機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
"《機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目成功交付》詳細(xì)闡述了與機(jī)器學(xué)習(xí)成功交付相關(guān)的基本知識(shí)，主要包括項(xiàng)目前期，開始工作，深入研究問題，探索性數(shù)據(jù)分析、道德和基線評(píng)估，使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)制作實(shí)用模型，測(cè)試和選擇模型，系統(tǒng)構(gòu)建和生產(chǎn)，發(fā)布項(xiàng)目等內(nèi)容。此外，本書還提供了相應(yīng)的示例、代碼，以幫助讀者進(jìn)一步理解相關(guān)方案的實(shí)現(xiàn)過程。本書適合作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的教材和教學(xué)參考書，也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學(xué)用書和參考手冊(cè)。"
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