人工智能(AI) - 第4页

本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transformer的架构，并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务，以及Transformer模型生成文本的能力，还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务，并介绍了用于此任务的度量指

深度学习“四大名著”之一、Python机器学习入门教程。本书是使用Python进行机器学习和深度学习的全面指南。它既可以用作清晰的分步教程，也可以作为构建机器学习系统时常用的参考手册。本书包含清晰的解释、图表和工作示例，全面深入地介绍了机器学习的基本技术，并且给出了机器学习背后的原理，使你可以自己建立模型和应用程序。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的新版本进行了更新，涵

还在为文献综述熬夜秃头？数据分析做到怀疑人生？清华大学与北航团队联合开发的DeepSeek+DeepResearch横空出世，彻底颠覆传统科研模式！这款AI工具让科研像聊天一样轻松，一键生成高质量报告，效率提升10倍！清华大学第四版主要是面向科研人员的场景，全文一共有100页。内容概述1. 科研人的“全能助手”：从数据到报告，全自动搞定！文献综述一键生成：上传文献或输入关键词，AI自动梳理核心观点

本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而本书将开启机器学习经典算法的学习之旅。本书设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主

DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）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。第一部分从理论入手

统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等。本书

李开复博士联手科幻作家陈楸帆，预测无限接近真实的科技未来解析未来20年人工智能等科技发展趋势，思考科技落地对人与人类社会的冲击刘慈欣、杨立昆、萨蒂亚·纳德拉、瑞·达利欧、贝尼特·米勒等强势推荐______________________________AI时代已经开启，在我们面前，机遇与挑战并存！☆《华尔街日报》《华盛顿邮报》《金融时报》2021年度图书☆ 惊艳的科幻小说+深刻的科技分析，预测并描

本书全面、深入地探讨了人工智能（AI）领域的理论和实践，以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中，真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分，共28章，理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想，内容主要包括逻辑、概率和连续数学，感知、推理、学习和行动，公平、信任、社会公益和安全；实践部分完美地践行了“现代”理念，实际应用选择当下热度较高的微电

《揭秘大模型：从原理到实战》从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了Py