本書旨在采用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背后的核心知識、原理和內在邏輯。經過基礎篇的學習,想必你已經對深度學習的總體框架有了初步的了解和認識,掌握了深度神經網絡從核心概念、常見問題到典型網絡的基本知識。本書為核心篇,將帶領讀者實現從入門到進階、從理論到實戰(zhàn)的跨越。全書共7章,前三章包括復雜
ChatGPT是當下最新、最熱門的工具、效率工具,但為什么不同的人使用效果天差地別,整體上來說:一是認知上的不足;二是方法上的不足。這正是本書要解決的問題。本書不僅讓讀者會用ChatGPT,更嘗試讓讀者意識到自己需要構建一個完整的學習體系,同時本書提供構建這個學習體系的方法。有了這個學習體系,才能真正用好ChatGPT
本書全面審視了人工智能(A)的起源、發(fā)展歷程及其在當代社會中的深遠影響。作為一項關鍵的賦能型技術,AI在計算機網絡、網絡安全、協作技術、物聯網、云計算、量子計算、邊緣計算、無人駕駛等多個前沿技術領域中發(fā)揮著核心作用,推動著前沿技術的革新和千行萬業(yè)的數字化轉型。本書旨在為讀者提供一個獨特的視角看待AI,幫助讀者理解AI的
本書致力于探索如何在大規(guī)模深度學習模型訓練中,最大限度地提高性能和優(yōu)化顯存使用。本書面向深度學習從業(yè)者,尤其是希望深入了解并提升模型訓練效率的工程師與研究人員。隨著深度學習模型和數據規(guī)模的迅速增長,如何高效利用硬件資源,減少訓練時間,成為當前AI系統工程的關鍵挑戰(zhàn)。本書從硬件和軟件的基礎知識入手,逐步引導讀者理解和掌握
這是一部從技術原理、行業(yè)應用、商業(yè)價值、投資創(chuàng)業(yè)、發(fā)展趨勢5個維度講解AIAgent的著作,具有科普書和商業(yè)書的雙重屬性。本書首先詳細介紹了AIAgent的技術路徑及其在11大領域的應用,豐富的應用案例可以幫助讀者深度理解AIAgent產品形態(tài)與服務方式;然后深入探討了AIAgent的商業(yè)價值與商業(yè)生態(tài),并對AIAge
近年來人工智能特別是深度學習技術得到了飛速發(fā)展,這背后離不開計算機硬件和軟件系統的不斷進步。在可見的未來,人工智能技術的發(fā)展仍將依賴于計算機系統和人工智能相結合的共同創(chuàng)新模式。本書介紹了前沿的系統和人工智能相結合的研究工作,包括AIforSystems和SystemsforAI,以幫助讀者更好地尋找和定義有意義的研究問
本書全面、系統地介紹了單機和分布式圖分析算法的理論基礎、框架、實戰(zhàn)應用等,側重理論與實踐相結合。在內容組織上,首先,本書整體介紹圖分析技術的發(fā)展歷程和現狀,并分析圖分析技術面臨的挑戰(zhàn)。其次,本書系統介紹了以下內容:單機圖分析算法的基本原理、常用場景和基礎解法;分布式圖分析技術的關鍵步驟解析及調優(yōu)策略指導;業(yè)界經典的大數
《PyTorch深度學習項目教程》根據初學者的學習曲線和職業(yè)生涯成長規(guī)律,由淺入深設計了5個基礎項目和3個綜合項目;A項目包括手寫數字識別、二維曲線擬合、貓狗圖像分類、提升貓狗圖像分類的準確率和文本翻譯,引導讀者使用PyTorch構建神經網絡算法框架,深入探討了深度學習數據集構建、神經網絡模型原理及實現、算法訓練與評
本書用科普化的語言介紹了搜索、計算機視聽覺、自然語言處理、機器學習、多模態(tài)信息處理等人工智能系統中的基礎算法和數學模型,它們是實現人工智能的基礎。展示了人工智能的底層邏輯,人工智能工作的基本規(guī)律。讓讀者真正搞懂如何給機器裝上眼睛和耳朵、如何讓機器理解人類語言、如何讓機器擁有知識、如何讓機器懂邏輯會推理、如何使機器人的言
本書以統一而較簡明的方式介紹人工智能算法在數值求解復雜系統中的基本方法及最新進展。首先從人工智能與機器學習的基礎算法開始講解,從最基礎的反向傳播神經網絡模型開始,介紹一些經典的機器學習算法的基礎及其原理。然后從一階常微分方程初值問題引入,分別介紹了常微分方程、偏微分方程以及積分微分方程數值求解的經典算法。隨后分別研究了