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人工智能(AI) - 第1页

人工智能(AI)类电子书列表,每页显示10条,当前为第1页。点击书名可查看详情并免费下载 PDF、EPUB、Kindle 等格式的电子书。

计算机 -  人工智能(AI)

从零构建大模型

现有资源为大模型翻译版,建议参照英文原版:Build a Large Language Model (From Scratch) 一起阅读。本书是关于如何从零开始构建大模型的指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安• 拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任
2025年发布
暂无
[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡
从零构建大模型封面图
计算机 -  人工智能(AI)

清华大学DeepSeek全套资料完整版

清华大学DeepSeek全套资料完整版(持续更新)免费下载内容概览清华大学-迈向未来的AI教学实验(家长、教师必读)DeepSeek从入门到精通-清华版.pdf清华大学第二弹-DeepSeek如何赋能职场应用:从提示语技巧到多场景应用.pdf清华大学第三弹-普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf清华大学第四弹-DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单(官方100页完整版
2025年发布
10
清华大学
清华大学DeepSeek全套资料完整版封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习入门:基于Python的理论与实现

《深度学习入门:基于Python的理论与实现》又称“鱼书”,是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相
2018年发布
10
斋藤康毅
深度学习入门:基于Python的理论与实现封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习入门4:强化学习

适读人群 :本书既适合深度学习的初学者,也适合对人工智能感兴趣的教师、学生和相关从业者学习参考。本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识,后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习,遴选讲解了深度强化学习的全新技术。全书从适合入门的多臂老虎机问题切入,依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找答案的贝尔曼方程,以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后,神经网络
2024年发布
10
[日] 斋藤康毅
深度学习入门4:强化学习封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习 Deep Learning 花书(中文版)

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适
2017年发布
10
[美] 伊恩·古德费洛(Ian Goodfellow) / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔
深度学习 Deep Learning 花书(中文版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT

适读人群 :开发人员、任何想基于大模型开发应用的普通用户本书为大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“可用知识”,带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的Python编程语言构建大模型应用。通过本书,你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中
2024年发布
10
[比] 奥利维耶·卡埃朗(Olivier Caelen)、[法] 玛丽-艾丽斯·布莱特(Marie-Alice Blete)
大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT封面图
计算机 -  人工智能(AI)

大模型应用开发:动手做 AI Agent

适读人群 :本书适合对Agent技术感兴趣或致力于投身该领域的研究人员、开发人员、企业负责人,以及高等院校相关专业师生等阅读。人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具,而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘,内容包括从技术框架到开发工具,从实操项目到前沿进展,通过带着读者动手做7个功
2024年发布
暂无
黄佳
大模型应用开发:动手做 AI Agent封面图
计算机 -  人工智能(AI)

鸢尾花书系列:从加减乘除到机器学习

《鸢尾花书系列:从加减乘除到机器学习》是姜伟生博士编写的机器学习从入门到精通合集,旨在帮助读者从编程基础到机器学习掌握关键技能。每本书内容简洁,适合不同阶段的学习者,帮助读者快速上手并理解核心概念。豆瓣评分平均高达9.5分,质量非常高。这套书适合不同领域的初学者,通过简单易懂的语言和丰富的案例,帮助读者轻松掌握技术与理论,逐步提升编程、数学和数据分析的能力。1. 编程不难介绍编程基础,帮助初学者理
2025年发布
9.5
姜伟生
鸢尾花书系列:从加减乘除到机器学习封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习入门2:自制框架

“鱼书”《深度学习入门:基于Python的理论与实现》作者又一力作。手把手带你创建深度学习框架,直击现代深度学习框架本质!深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制,《深度学习入门2:自制框架》旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱,帮助读者正确理解技术,体会它们的有趣之处。为此,本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架——DeZero。DeZero 是本书原创的框架,它用最少的代码实现了现代深度学习
2023年发布
10
[日] 斋藤康毅
深度学习入门2:自制框架封面图
计算机 -  人工智能(AI)

动手学强化学习

名家作品:上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写。本书全面、系统地介绍强化学习的基础理论体系,指明强化学习的入门及进阶路径。介绍了强化学习的原理和实现,是一本理论扎实、落地性强的图书。本书配套线上代码实践平台,将纸质图书、在线代码运行环境、视频课程、在线讨论区、自主练习等多种内容形式融为一体,创造了能够将强化学习的原理和实践无缝衔接的学习环境,能够
2022年发布
8.4
张伟楠 沈键 俞勇
动手学强化学习封面图
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