深度学习与大模型基础 - 第6页

...掌握 AI 在量化策略中的应用。 随着 2023 年大模型的崛起，投资者需要学会与 AI 共生，建立个人知识库和灵活应用提示词工程（Prompt Engineering），让 AI 协助寻找论文、理解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号...

...读者深入理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本书适合AI原生应用开发领域的从业者和研究人员，以及人工智能相关专业的教师和学生...

...作为核心概念，具有开创性意义——它将科学智能与机器猜想紧密结合，打破了传统科学研究面临的困境，开创了全新的知识创造机制。这种范式的转变不仅改变了科研模 式，还将重塑相关产业，成为推动科学发展和产业变革...

...还是错误的。最糟糕的是，数学模型和大数据算法加剧了偏见与不公。例如，一个贫困学生想申请贷款交付学费，但是银行大数据算法根据他居住地的邮政编码判断将钱带给他存在风险，因此，拒绝给他提供贷款。他因此...

...选择何种未来经济发展模式有特殊的参考价值。作者特意逐篇附加写作背景与现实进展，不仅有助于读者更充分地理解问题意识的来龙去脉，而且也反映一位社会科学学者是如何对自身过去的思考进行不断地剖析...

全书分三大板块：首先帮助读者快速建立 AI 思维模式和交互技巧；然后深入职场、学习、创作等多元场景，详解利用 AI 提升效率的具体方法；最后突破常规应用，探索 AI Agent、智能编程、本地部署等前沿领域。

...首先从 IPython 和 Jupyter 开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2 章讲解能提供 ndarray 对象的 NumPy，它可以用 Python 高效地存储和操作大型数组；第 3 章主要涉及提供 DataFrame 对象的 Pandas，它可以用 Python 高效...

...人工智能与大数据技术导论》系统梳理了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...

...介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和...

...旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。