深度学习与大模型基础 - 第6页

...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。

...被委托给科学界边缘的项目，甚至在历史上两次走入绝境，陷入寒冬，直到一些孤注一掷的研究人员用一场新的变革打破了宁静——深度学习革命。 近年来，让人工智能受到全世界瞩目的高调事件，基本上都是基于深度学习的...

随着深度学习的⻜速发展，计算机视觉技术取得了令⼈瞩⽬的成果，尤其是物体检测这⼀基础⼜核⼼的分⽀，诞⽣了众多经典算法，在⾃动驾驶、智能医疗、智能安防及搜索娱乐等...

...亲历了深度学习在 20 世纪 70 年代到 90 年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通...

...3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络...