智能问答与深度学习 - 第1页
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计算机 - 人工智能(AI)
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与 微调
...内容包括大模型时代的开端、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署实战、使用ChatGLM3与LangChain实现知识图谱抽取和智能问答、适配ChatGLM3终端的Template与Chain详解、ChatGLM3多文本检索的增强生成实战...
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2024年发布
暂无
王晓华 著
计算机 - 机器学习
Python机器学习 ：基于PyTorch和Scikit-Learn
...实际问题的基本准则。本书添加了基于 PyTorch 的深度学习内容，介绍了新版 Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体...
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2023年发布
暂无
[美] 刘玉溪 等 著
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 之PyTorch物体检测实战
...的图书。书中利⽤PyTorch深度学习框架，从代码层⾯讲解了Faster RCNN、SSD及YOLO这三⼤经典框架的相关知识，并进⼀步介绍了物体检测的细节与难点问题，让读者可以全⾯、深⼊、透彻地...
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2020年发布
8.2 分
董洪义 著
计算机 - 人工智能(AI)
智能 的本质：人工智能与 机器人领域的64个大问题
...方式可以实现图灵测试：第一种，使机器变得像人一样聪明; 第 二种，使人变得像机器一样愚蠢。……这是一本人人都可以看懂，并一起思考机器智能与自身生活关系的科普读物。
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2017年发布
7.5 分
[美] 皮埃罗·斯加鲁菲 著
计算机 - 编程
Python深度 学习 实战：75个有关神经网络建模强化学习 与 迁移学习 的解决方案
《Python深度学习实战：75个有关神经网络建模强化学习与迁移学习的解决方案》以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如...
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2018年发布
暂无
英德拉·丹·巴克 著
计算机
智能 涌现：AI时代的思考与 探索
...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 时代其他的突破性技术涌现？这些技术又该怎样反哺产业升级...
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2025年发布
6 分
张亚勤 著
计算机 - 人工智能(AI)
如何创造可信的AI
...马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下 AI 技术发展的桎梏，对当前 AI 的场景应用和研究范式中的问题进行了分析，他指出 AI 真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键...
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2020年发布
7.9 分
[美] 盖瑞·马库斯 著
计算机 - 深度学习
深度 强化学习
...任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及 DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo 等。 本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书...
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2022年发布
9.5 分
黎彧君 等 著
计算机
大模型智能 推荐系统：技术解析与 开发实践
...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。同时，通过实战项目的解析，助力读者掌握高效智能推荐系统...
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2025年发布
暂无
梁志远 等 著
