深度学习与大模型基础 - 第2页

...p> 书中重点解析大语言模型在冷启动问题、长尾内容优化和个性化推荐等领域的核心技术，通过深度剖析上下文学习、Prompt 工程及分布式部署等方法，展示如何利用大语言模型提高推荐精度和用户体验...

...全面应用。本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解 DeepSeek 大模型从原理到开发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与开发能力。本书适合...

...后续进一步涉足深度学习打下基础。◎专业书评：本书从机器学习的基本概念入手，结合sklearn机器学习算法库，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界。——周志华 南京大学计算机科学与技术系主任...

...在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟...

...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...

...0 时代逐步迈入 3.0 时代；人工智能技术飞跃，从符号推理、深度学习走向知识 + 数据驱动的 3.0 时代；产业拓展更深更广，走向智能 +3.0 时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek 等智能涌现，我们该如何触发 AI 时代其他的...

...对机器学习、深度学习、神经网络、大语言模型以及生成式人工智能等关键技术进行了深入浅出的解读。作者通过大量案例和现实场景分析，让复杂的技术原理变得更加容易理解。与侧重工具使用或编程...

...机器学习兴起、深度学习突破以及大模型技术浪潮等关键阶段，同时梳理重要科学家、经典算法和标志性事件的发展脉络，使读者能够形成完整的历史认知框架。与技术教材侧重算法细节不同，本书更加关注人工...

...网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。 适用于大...

...人工智能的发展脉络与基本理论，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等核心内容，同时结合大数据的采集、存储、处理与分析方法，展示了两者在技术体系上的紧密联系。书中不仅阐述了基础概念和关键算法...