人工智能(AI) - 第7页

《AIGC原理与实践：零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握 AIGC 的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。

本书是⼀本旨在帮助读者深⼊理解和应⽤AIGC与⼤模型技术的实⽤指南。写作⽬的是让读者了解AIGC与⼤模型技术的发展趋势、核⼼驱动⼒、定义与关键特征，以及如何将⼤模型的能⼒应⽤于实际。本书内容包括AIGC与⼤模型技术概览、构建与配置开发环境、打造虚拟⻆⾊的艺术、多媒体⾏业应⽤、⾦融⾏业应⽤、⾃媒体⾏业应⽤、旅游⾏业应⽤和电商平台应⽤。其中，亮点案例包括娱乐产业的⻆⾊扮演应⽤、多媒体⾏业的⾳视频处理创

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。 《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、Py

基于OpenCV和Python解决计算机视觉和机器学习中的问题。本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与

《深度学习图解》（grokking deep learning）指导你从最基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用 Python 语言及其最基本的数学库 NumPy，就可以训练出自己的神经网络，借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚

本书以剪映App短视频剪辑软件为基础，结合大量的实例讲解和教学视频演示，帮助读者快速提升短视频的创作能力。全书分为2篇，共13章。第1~4章为新手篇，主要介绍剪映App和剪映专业版的工作界面与功能设计，以及素材采集与整理、制作短视频字幕、音频的基本编辑等内容；第5~13章为高手篇，从画面、运动、转场、声音、调色、特效、画面合成等设计维度，结合剪映专业版和AI自动化剪辑等内容，帮助读者构建系统的剪辑

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。

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过丰富的案例和场景，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。 全书共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地

谭星星编写的一本用大白话教你理解大模型工作原理的入门书籍，非常容易理解，语言精简，帮你快速入门大模型领域，掌握大模型基础知识。01 大白话大模型Transformer架构一基于自注意力机制的神经网络结构02大白话大模型自注意力 (Self-Attention) 一序列内部元素关联计算03大白话大模型多头注意力 (Multi-Head Attention)并行多组注意力机制04大白话大模型位置编码