人工智能(AI) - 第1页

本书由图灵智能研究院院长刘江撰写，旨在揭示 OpenClaw 这一人工智能“小龙虾”在全球范围内爆火的技术真相。通过五个真实故事，展示了 OpenClaw 在日常生活和工作中解决各种问题的实例，以及在自动化和智能化应用中的潜力。书中还通过多个数字和案例，展示了 OpenClaw 在全球范围内的热度及其在市场和技术社区的影响力。定义了 OpenClaw 的基本概念，解释了其在技术和应用方面的开源特性

本资源为中文官方原版，对英文版感兴趣的可以参照英文原版：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，

《OpenClaw 入门指南》是一份面向技术人员、投资者、知识工作者与理性决策者的深度研究手册，系统讲解 AI 代理框架 OpenClaw 的原理、架构、应用场景以及真实风险，帮助读者从“使用 AI”迈向“构建 AI 系统”。书中提出一个核心观点：AI 的下一阶段不是更会聊天，而是能够执行任务。OpenClaw 正是这种变化的代表——它为大模型装上“手脚”，使其可以规划步骤、调用工具并完成实际操作

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

《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

近年，人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发必备的基础知识，内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文，深入浅出，是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象，为今后深入探索该领域打下基础。另外，书中设有专栏和“小贴士”，介绍了相关术语的背景知识，可帮助读者扩充知识面，进一步理解

本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第 1~3 章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及 Transformer 架构，帮助读者建立基础认知。第二部分 使用预训练语言模型（第 4~9 章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升

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

《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

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