人工智能(AI) - 第4页

本书是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第一册，也是“编程”板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然本书主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。本书尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。本书分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容“跨度

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 AI 浪潮席卷而来的今天，编程不再是少数人的专属技能，本书正是你零基础迈入 AI 编程世界的实践指南，系统讲解如何借助 DeepSeek 和 Windsurf 两大 AI 编程助手，实现人人都能学会编程的愿景。 本书由香港智友数字科技 CEO、资深 AI 编程与数字化运营专家兰翔领衔撰写，凝聚了他丰富的开发经验和 AI 实战经验。本书获得了东方证券原首席经济学家、浙商银行原行长、重庆富民银行董

对于我们每个普通人而言，核心的 AI 能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是 AI Agent 设计。 本书是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到 AI Agent 设计完整知识体系的实战指南，由 LangGPT 社区的的创始人等几位国内提示词编写和 AI Agent 设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁进辉、润米咨询创始人刘润、通往 AGI 之路创始人 AJ 等众多行业专家的高度评价

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从

本书为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 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。升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。本书提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。 准备好了吗？只需了解 Pytho

《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》是一本讲述以PyTorch为工具实践深度学习和大模型的入门书，从数学知识和必备基础知识和概念入手讲解，理论兼备实践，语言通俗，图文并茂，边学边练，非常易于掌握。本书共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数、微分、数理统计、矩阵等基础知识及其案例。第3章介绍数据预处理及常用工具

2011 年 1 月，微信诞生；1000 天后注册用户数量超过 6 亿，你可能就是其中之一。 1980 年 8 月，深圳经济特区成立，1000 天后，其年经济总量飞跃式发展，你可能在这里工作、做生意，或以某种其他方式与它产生了联系。 此刻，我们都能感到 AI 带来的变化在加速，却很难说清 1000 天后它会把世界推向何处。这本书为你提供了一个特殊的观察位置，去看那些已经在酝酿、极有可能到来的趋势，

《大模型 RAG 应用开发：构建智能生成系统》系统介绍检索增强生成（RAG）技术的核心概念、开发流程和实际应用。《大模型 RAG 应用开发：构建智能生成系统》共分为 11 章，第 1～3 章详细介绍 RAG 开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解 RAG 系统的工作原理与开发技巧；第 4～8 章聚焦 RAG 系统的具体搭建，从向量数据库的创建、文本的向量化，到如何构建高效的

本书以抖音旗下的 Coze 平台为主要工具，通过为期 7 天的学习计划，系统性地引导读者实现从初步了解 AI 基础概念到熟练创建各类智能体和工作流的转变。这些智能体包括智能哄睡助手等基础智能体，脑筋急转弯、数字分身等趣味互动智能体；这些工作流包括创意贺卡生成、连环画创作等。 书中特别收录 20 个贴近生活实用场景的应用案例，涵盖 PPT 生成、菜谱助手、音乐生成等，并介绍智能体在微信等平台的分享与