本書探究了擁有強大算力支持的大語言模型如何汲取其創造者——人類的智慧和思想，來達成令人動容的成就。
ChatGPT火爆全球，但大語言模型（Large Language Model）才是幕后真正的智能大腦！生成式大模型正在開創新的時代，基于生成式預訓練大模型的技術突破，也在帶來面向個人、深入行業的多重應用。這勢必引發新一輪的智力革命和產業重構，構建全新的腦機協作關系。但在同時，與機會如影隨形的泡沫也會隨之涌現。
為此，本書對大模型時代的技術、應用和產業變化進行了深入的分析和闡述。本書首先將專業的技術知識通過擬人化的形式進行呈現，生動形象地解釋了ChatGPT大模型背后的原理，
本書系統介紹了神經網絡和深度學習，并結合實際應用場景和綜合案例，讓讀者深入了解深度學習。全書共16章，分為4個部分。第1部分介紹了深度學習基礎算法與應用，主要包括神經網絡和深度學習的相關概念、多層神經網絡的基本原理和具體應用、卷積神經網絡的原理及項目案例實現、優化算法與模型管理。第2部分介紹了深度學習進階算法與應用，主要包括經典的深度卷積神經網絡，ResNet、DenseNet和MobileNet，目標檢測的基本概念和常見算法，循環神經網絡的基本概念和具體應用。第3部分介紹了時空數據模型與應用，
本書系統地介紹了機器學習系統的設計原則和實踐經驗，側重于介紹機器學習的原理、神經網絡和優化器、自動差分算法、機器學習系統編程模型、控制流和數據流，異構硬件加速器的原理和編程、數據流圖編譯器前端、數據流圖編譯器后端、數據準備和增強、模型部署相關技術、分布式訓練、彈性訓練、聯合訓練和評估平臺、調試和優化工具、數據隱私和安全等。在講授的過程中，本書將根據MindSpore的自身特點，在各個章節突出討論MindSpore的優勢點，從而將MindSpore并列為與TensorFlow，PyTorch的三大
本書從數據集、數據清理開始談起，在介紹機器學習的建模方式后，第2章詳細說明了機器學習與深度學習所涉及的矩陣、向量等技術。第3章使用Keras搭建深度學習模型，也介紹了激活函數、損失函數、反向傳播、過擬合或欠擬合等問題。第4章給出了訓練深度學習模型的過程中可能存在的交叉驗證問題。當需要提高模型精度時，可以考慮參考第5章中的L1/L2正則化、丟棄正則化、早停等方式。第6章講解模型評估問題，在太平洋颶風數據集上指出準確率的局限性，從而引出混淆矩陣、ROC曲線、AUC評分等概念。接下來的3章介紹卷積神經
《細說機器學習：從理論到實踐》從數學知識入手，詳盡細致地闡述機器學習各方面的理論知識、常用算法與流行框架，并以大量代碼示例進行實踐。本書內容分為三篇：篇為基礎知識，包括機器學習概述、開發環境和常用模塊、特征工程、模型評估、降維方法等內容。本篇詳細而友好地介紹機器學習的核心概念與原理，并結合大量示例幫助讀者輕松入門。第二篇為算法應用，涵蓋機器學習重要與高頻使用的模型，包括K-Means聚類、K近鄰、回歸、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、神經網絡等內容。本篇不僅詳細講解各個算法的原理，還提供大
本書對“西瓜書”中除了公式以外的重難點內容加以解析, 以過來人視角給出學習建議, 對比較難理解的公式和重點內容擴充具體例子說明, 以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。全書共16章, 與西瓜書章節、公式一一對應, 每個公式的解析和推導本書都以本科數學基礎的視角進行講解, 希望能夠幫助讀者成為合格的“理工科數學基礎扎實點的大二下學生”。并且每章都附有相關閱讀材料, 以便有興趣的讀者進一步鉆研探索。
本書是一本由淺入深地介紹深度學習的理論原理及PyTorch深度學習框架的入門書籍，全書通過圖文并茂的方式對重點知識進行講解，注重實踐，詳細地介紹了PyTorch的基本使用、神經網絡的構建和訓練技巧、卷積神經網絡和循環神經網絡的實現，以及前沿的深度生成模型的應用。通過學習本書，讀者不僅可以了解深度學習，而且可以輕松實現機器作詩、自動樂曲生成、機器翻譯、圖像去噪等有趣的應用。全書配有注釋詳細的代碼，方便讀者學習與實踐。本書適用于對人工智能感興趣的讀者，也適合作為深度學習領域的入門教材。
本書首先對交互設計的理論問題與方法進行研究，包括交互設計的概念界定、設計宗旨、發展歷程、設計理論基礎、過程與方法以及情感的運用等。然后對交互設計各個應用領域進行了研究分析，包括在App界面中的應用、日常生活中的應用、文化藝術發展中的應用等。后對交互設計未來發展趨勢做了分析研究，以此為窗口，透析未來交互設計的發展。總的來說，本書以實踐為主，結合理論分析，內容豐富新穎，結構合理，適合交互設計的學習者閱讀。
本書以通俗易懂的語言對ChatGPT進行全面講解。本書分為10章。第1章對ChatGPT及ChatGPT的創造者OpenAI進行初步講解。第2章講解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在實際應用場景中解決問題。第3章講解如何用Prompt（提示語）讓ChatGPT輸出更有價值的內容，并講解設計Prompt的原則，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。第4章講解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解決方案。第5章講解傳統智能對話機器人的原理和實現架構，涉及知識問答
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