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人工智能(AI) - 第5页

人工智能(AI)分类电子书精选合集,提供海量优质电子书资源免费下载。支持PDF、EPUB、Kindle等多种格式,当前第5页,每页展示10本精选好书。

计算机 -  人工智能(AI)

AI Agent设计实战:智能体设计的方法与技巧

本书聚焦智能体(AI Agent)的设计方法与落地技巧,帮助非技术背景职场人士系统学习 AI 智能体设计。本书以“原理 - 工具 - 实战”为逻辑主线,全面解析了 AI Agent 的原理与设计方法。 全书通过扣子和 AppBuilder 这两个国内主流工具的 36 个实操案例,手把手教会读者在创作、办公、营销、求职等领域快速构建智能体应用。特别设计的低门槛体系与步骤化指导,让零基础读者也能轻松上
2025年发布
暂无
光武、段小手
AI Agent设计实战:智能体设计的方法与技巧封面图
计算机 -  人工智能(AI)

智能简史:进化、AI与人脑的突破

过去 10 年间,曾属科幻范畴的 AI 能力已悄然成为现实。AI 如今能模仿莎士比亚的文风作诗,能自动驾驶汽车,甚至通过司法考试。然而,现代 AI 系统仍存在巨大局限——人类大脑轻而易举完成的认知壮举,AI 至今无法复现。为何 AI 能击败国际象棋大师,却摆不好洗碗机中的餐具?AI 企业家麦克斯·班尼特提出了令人信服的论断:答案深藏于人脑进化的 10 亿年历史中,而这段历程充斥着无数试错、灾难与精
2025年发布
9.2
[美] 麦克斯·班尼特
智能简史:进化、AI与人脑的突破封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习详解

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。本书根据李宏毅老师“机器学习”公开课中与深度学习相关的内容编写而成,介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习(包括 BERT 和 GPT)等深度学习常见算法,并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法。
2024年发布
10
王琦、杨毅远、江季
深度学习详解封面图
计算机 -  人工智能(AI)

AI系统:原理与架构

本书主要围绕 AI 系统的理论基础与技术基础知识展开,结合实例进行介绍,旨在让读者了解 AI 系统的来龙去脉,形成对 AI 系统的系统化与层次化的初步理解,掌握 AI 系统基本理论、技术、实际应用及研究方向,为后续从事具体的学习研究工作和项目开发工作奠定基础。本书内容涵盖 AI 硬件与体系结构、AI 编译与计算架构、AI 推理系统与引擎、AI 框架核心模块四篇,涉及 AI 系统从底层原理到应用落地
2024年发布
9.4
ZOMI 酱 [陈仲铭]
AI系统:原理与架构封面图
计算机 -  人工智能(AI)

预测之书:1000天后的世界

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,
2026年发布
6.8
罗振宇(编著)
预测之书:1000天后的世界封面图
计算机 -  人工智能(AI)

Python机器学习(原书第3版)

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
2021年发布
暂无
[美]塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)
Python机器学习(原书第3版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

动手学机器学习

◆本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现,是一本着眼于机器学习教学实践的图书。◆本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读,同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。◎编辑推荐:·名家作品:上海交通大学ACM班创办人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生赵寒烨编写;·多位业内大咖力荐:周志华|朱军|李文新|黄萱菁|刘铁岩|陈天奇;·理论扎实:基于上交大ACM
2023年发布
8.8
张伟楠
动手学机器学习封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习进阶:自然语言处理

《深度学习进阶:自然语言处理》是《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》的续作,围绕自然语言处理和时序数据处理,介绍深度学习中的重要技术,包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实,结合大量示意图和Python代码,按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程,基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题,使读者在此过
2020年发布
9.7
[日] 斋藤康毅
深度学习进阶:自然语言处理封面图
计算机 -  人工智能(AI)

多模态大模型:从理论到实践

全书分为两部分 12 章,第 1 部分(第 1~5 章)围绕基础理论与技术解析展开论述,包括基本概念、Transformer 架构、跨模态对齐、模态融合,以及多模态大模型的预训练方法、模型微调与优化等,为理解多模态大模型的构建逻辑奠定基础。 第 2 部分(第 6~12 章)聚集于多模态大模型的高级应用与场景实现,包括主流视觉语言模型(如 CLIP、BLIP-2 等)的实现、跨模态推理与生成的技术应
2025年发布
暂无
韩晓晨
多模态大模型:从理论到实践封面图
计算机 -  人工智能(AI)

人工智能:现代方法(第4版)(上下册)

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
2022年发布
10
斯图尔特·罗素
人工智能:现代方法(第4版)(上下册)封面图
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