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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)

机器学习

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解,作者试图尽可能少地使用数学知识。然而,少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。因此,本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生,以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者,本书附录给出了一些相关数学基础知识简介
2016年发布
8.6
周志华
机器学习封面图
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 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)

机器学习实战(原书第3版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow

本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法,还提供了使用Sci
2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙(Aurélien Géron)
机器学习实战(原书第3版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow封面图
计算机 -  人工智能(AI)

动手深度学习-PyTorch(第二版)

李沐,动手深度学习,中文第二版,2023年8月18日。本书是《动手学深度学习(PyTorch版)》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容,并针对技术的发展,新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章,第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识,并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知
2023年发布
10
阿斯顿·张、李沐
动手深度学习-PyTorch(第二版)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)

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)

我看见的世界:李飞飞自传

《我看见的世界》既是李飞飞的个人史,也是一部波澜壮阔、跌宕起伏的人工智能发展史。在这本书里,李飞飞回忆了自己从底层移民成长到顶尖科学家的经历。她度过了困顿艰辛的青少年时代,但对科学的热爱不断激励着她持续追寻人生的“北极星”,并最终走进科学的殿堂。当李飞飞和家人努力适应在美国的生活时,恰逢现代人工智能开始不断取得突破。她不断开启新的科学征程,并确立了自己在计算机视觉领域的科学使命,取得了非凡的成就。
2024年发布
9
[美] 李飞飞
我看见的世界:李飞飞自传封面图
计算机 -  人工智能(AI)

GPT图解:大模型是怎样构建的

人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2
2023年发布
10
黄佳
GPT图解:大模型是怎样构建的封面图
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