人工智能(AI) - 第5页

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，整理了人工智能几大派别的演化路线和人物的继承关系，有助读者阅读方便。本书极具专业性、

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

周志华⽼师的《机器学习》（俗称“⻄⽠书”）是机器学习领域的经典⼊⻔教材之⼀。本书是《机器学习公式详解》（俗称“南⽠书”）的第2版。相较于第1版，本书对“⻄⽠书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析，以过来⼈视⻆给出学习建议，旨在对⽐较难理解的公式和重点内容扩充具体的例⼦说明，以及对跳步过⼤的公式补充具体的推导细节。全书共16章，与“⻄⽠书”章节、公式对应，每个公式的推导和解释都以本科数学视⻆进⾏讲

本书旨在为对大语言模型感兴趣的读者系统地讲解相关基础知识、介绍前沿技术。作者团队将认真听取开源社区以及广大专家学者的建议，持续进行月度更新，致力打造易读、严谨、有深度的大模型教材。并且，本书还将针对每章内容配备相关的Paper List，以跟踪相关技术的最新进展。

《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

本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时，本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务，让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者，也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。

本书涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。全书共18章，分为三篇：基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。开发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数

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

这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络