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深度学习与大模型基础

段小手
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计算机网络人工智能23.6万字

更新时间:2025-03-27 18:19:49 最新章节:封底

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书籍简介

本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识,到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及,可以帮助读者更好地理解深度学习知识,并为未来的职业发展打下坚实的基础。
品牌:北大出版社
上架时间:2024-06-01 00:00:00
出版社:北京大学出版社
本书数字版权由北大出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

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    本书共有10章,包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线:从人工智能的相关技术入手,不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态,还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线:不仅涵盖了AI领域的各个方面,而且非常注重算法与模型的实际应用,通过分析大量的经典案例,可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。
    谷建阳编著计算机11.6万字
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    本书共八章,从高校资源配置的教育、科研、社会、经济规律视角,以建设卓越世界一流大学为导向,对高校科学仪器设备配置中的问题进行研究。
    王士国 翟宇 虞振飞 方良华计算机17.5万字
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    本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深入大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大
    于俊 刘淇 程礼磊 程明月计算机12.3万字
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    本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、
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    本书从空间信息处理角度出发,将人工智能领域的理论研究与专业实践相结合,完整介绍人工智能方法及其在空间信息处理中的应用,不仅涵盖人工智能领域的基础概念与基本方法,而且探讨知识图谱、计算智能、新兴机器学习、深度学习等前沿技术,同时介绍人工智能在地理文本大数据、遥感影像、激光点云等空间信息处理中的应用实例,具有较强的代表性和启发性。本书可以作为高等院校空间信息与数字技术、遥感科学与技术等专业高年级本科生
    罗欣 侯卫民 许文波编著计算机23.8万字
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    本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用
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    机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
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    DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI(ArtificialIntelligence)大模型,融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术,具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章,涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合
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