人工智能(AI) - 第2页

《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

本书从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具，包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度引人概念、分析问题、分析算法，并不强调算法的编程实现。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景，仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果读者已经具备强化学习的学习基础，本书可以帮助读者更深入地理解

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

本书详尽地阐述智能体的基础理论、开发工具以及不同层次的开发方法，通过融合自然语言理解、多轮对话和任务自动化技术，为读者提供从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建高效的智能体。全书分为 3 个部分，共 12 章。 第 1 部分（第 1～5 章）深入解析智能体的工作原理及开发所需的工具链，包括智能体的定义、类型及其与大语言模型（LLM）的关系，探讨智能体框架结构和核心模块的设计，并介绍 LangC

英文版地址：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 3rd Edition (Third)《机器学习实战（原书第 3 版）：基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是全球畅销的机器学习入门经典，由 Aurélien Géron 编写，全面介绍了使用 Python 进行机器学习

本书涵盖 MCP 的方方面面，从基础概念到实战案例，再到生态系统构建。第 1 章讲述了 MCP 的工作原理、诞生背景和应用场景；第 2 章深入解析了 MCP 架构；第 3 章和第 4 章分别通过实际案例讲解了 MCP 服务器和 MCP 客户端的开发；第 5 章则展示了如何在典型应用场景下使用 MCP 服务器；第 6 章介绍了 MCP 的生态系统。

30 个大模型高频知识点全解析。本书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。全书共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

在人工智能技术日新月异的今天，越来越多的人希望能够拥有属于自己的智能助手，提升工作效率、优化知识管理，甚至打造个人品牌。《RAG Handbook》正是为此而生。 本书将系统性地介绍如何从零开始，基于 RAG（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成）技术，构建一个能够理解和利用个人知识库的智能聊天机器人，并将其无缝集成到你自己的网站或应用中。本书内容涵盖以下几个

“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

《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