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大模型作為人工智能技術(shù)的重要發(fā)展方向，逐漸成為未來(lái)科技發(fā)展的重要方向之一�；�于此，本書(shū)重點(diǎn)介紹與大模型相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)、原理與技術(shù)。本書(shū)分為14章，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、自然語(yǔ)言處理、大模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、大模型訓(xùn)練與優(yōu)化、大模型微調(diào)及相關(guān)應(yīng)用案例等。全書(shū)強(qiáng)調(diào)內(nèi)容的科學(xué)性與系統(tǒng)性，從大模型歷史發(fā)展脈絡(luò)、理論基礎(chǔ)、構(gòu)建方法到應(yīng)用

本書(shū)基于國(guó)內(nèi)外對(duì)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究成果，提出了一種基于腦電波生物機(jī)制的變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCSCNN）模型，并通過(guò)對(duì)該模型的激勵(lì)函數(shù)、退火函數(shù)、生物機(jī)制、優(yōu)化機(jī)制等進(jìn)行研究，進(jìn)一步提出了多種衍生模型。本書(shū)詳細(xì)分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌動(dòng)力學(xué)特性，通過(guò)對(duì)解決函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等問(wèn)題與同類模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)雖然在改進(jìn)產(chǎn)品性能、產(chǎn)品流程和推進(jìn)研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計(jì)算機(jī)無(wú)法解釋其預(yù)測(cè)結(jié)果。因此，本書(shū)旨在闡明如何使機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其決策具有可解釋性。本書(shū)探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡(jiǎn)單的可解釋模型，包括決策樹(shù)、決策規(guī)則和線性回歸等。本書(shū)的重點(diǎn)是模型不可知方法，用于解釋黑盒模型（如特征重要性和累積

"本書(shū)深入淺出地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析的核心方法，包括無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、稀疏學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)及增量學(xué)習(xí)六大部分。書(shū)中不僅注重理論推導(dǎo)，還通過(guò)豐富的插圖和實(shí)例直觀解釋原理。同時(shí)，提供R與Python兩種語(yǔ)言的實(shí)現(xiàn)方法，方便讀者實(shí)操練習(xí)。書(shū)中數(shù)學(xué)符號(hào)與公式詳盡，文字解釋直觀，數(shù)學(xué)推導(dǎo)細(xì)致，使得復(fù)雜原理變得易

"本書(shū)立足新文科數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求，是面向應(yīng)用型本科高校和高等職業(yè)院校人工智能通識(shí)課教材。本書(shū)以人工智能基本素養(yǎng)和應(yīng)用能力培養(yǎng)為目標(biāo)，理論與實(shí)踐相結(jié)合，注重科學(xué)性、普適性、應(yīng)用性和趣味性，盡量避免晦澀的專業(yè)術(shù)語(yǔ)對(duì)閱讀理解的影響。全書(shū)內(nèi)容組織為理論片、探索篇和實(shí)驗(yàn)篇三大部分，包括人工智能的基礎(chǔ)理論、人工智能編程基礎(chǔ)、計(jì)

具身智能強(qiáng)調(diào)智能受腦、身體與環(huán)境協(xié)同影響，更側(cè)重關(guān)注智能體與環(huán)境的“交互”，被譽(yù)為人工智能的終極形態(tài)，對(duì)推動(dòng)智能機(jī)器人等領(lǐng)域的研究有極其重要的作用。在具身智能的研究中，智能體的物理形態(tài)與感知、學(xué)習(xí)、行為的關(guān)系起到至關(guān)重要的作用。本書(shū)系統(tǒng)梳理了具身智能的內(nèi)涵與外延，建立了具身智能的體系結(jié)構(gòu)，詳細(xì)介紹了形態(tài)計(jì)算、形態(tài)控制、

大模型技術(shù)掀起了新一輪人工智能浪潮，以ChatGPT為核心的大模型相關(guān)技術(shù)可以應(yīng)用于搜索、對(duì)話、內(nèi)容創(chuàng)作等眾多領(lǐng)域，在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用也不例外。本書(shū)主要分為3部分。第1部分簡(jiǎn)單介紹大模型相關(guān)技術(shù)，包括大模型的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、在線學(xué)習(xí)、推理、部署等。第2部分將大模型在傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用抽象為4種范式——生成范式、預(yù)訓(xùn)練

"《PPT+Photoshop+AIGC創(chuàng)意演示設(shè)計(jì)速成》講解使用PPT(基于WPS)和Photoshop結(jié)合人工智能工具ChatGPT和Mindshow通過(guò)AIGC進(jìn)行創(chuàng)意演示設(shè)計(jì)。全書(shū)分為入門(mén)篇和案例篇，內(nèi)容涵蓋創(chuàng)意演示設(shè)計(jì)的多個(gè)方面，包括PPT的制作流程和配色設(shè)計(jì)、Photoshop軟件基礎(chǔ)、人工智能在PPT制作

"《自動(dòng)控制原理（MATLAB版·新形態(tài)版）》從控制系統(tǒng)建模、分析和設(shè)計(jì)三方面入手，比較全面地闡述了自動(dòng)控制的基本理論和應(yīng)用，主要內(nèi)容包括自動(dòng)控制的一般概念、自動(dòng)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時(shí)域分析法、根軌跡法、頻域分析法、控制系統(tǒng)的校正、離散系統(tǒng)理論和非線性控制系統(tǒng)分析等內(nèi)容�！蹲詣�(dòng)控制原理（MATLAB版·新形態(tài)版）》詳細(xì)

"《分布式機(jī)器學(xué)習(xí)模式》將詳細(xì)介紹數(shù)十種設(shè)計(jì)和部署分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的技術(shù)。你將使用各種模式解決如下問(wèn)題：如何進(jìn)行分布式模型訓(xùn)練、如何應(yīng)對(duì)突發(fā)的系統(tǒng)故障，以及如何部署動(dòng)態(tài)的模型服務(wù)。本書(shū)為每種模式都配備了實(shí)際的案例分析，以及基于Kubernetes實(shí)現(xiàn)分布式模型訓(xùn)練和彈性推理的完整項(xiàng)目。主要內(nèi)容●數(shù)據(jù)攝取、分布式訓(xùn)練、