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全書內容分為“漲知識”與“開眼界”兩大板塊。在前五章構成的“漲知識”板塊中，系統(tǒng)地介紹了人工智能的概念、發(fā)展歷程，以及知識推理和問題求解方法，并介紹了三種典型的人工智能技術，即機器學習、深度學習和強化學習，包括其基礎理論、核心思想、關鍵技術等，幫助學生建立對人工智能的宏觀認知和體系框架。在后五章組成的“開眼界”板塊中，

《MATLAB機器學習》以實際應用為背景，采用理論公式經(jīng)典應用相結合的形式，深入淺出地介紹MATLAB機器學習，重點介紹各種機器學習的經(jīng)典應用。全書共12章，主要介紹了機器學習、MATLAB軟件、數(shù)學基礎知識、線性回歸分析、邏輯回歸分析、K-均值聚類算法分析、決策樹分析、主成分分析、支持向量機分析、樸素貝葉斯算法分析、

內容提要大模型技術是人工智能領域的重要發(fā)展方向之一，具有廣闊的應用前景和巨大的潛力。本書結合當前高等院校創(chuàng)新實踐課程，總結基于大模型應用程序的開發(fā)方法，給出綜合實際案例。其主要開發(fā)方向為人機聊天、自動生成代碼、旅游圖鑒等，案例包括系統(tǒng)架構、系統(tǒng)流程、開發(fā)環(huán)境、開發(fā)工具、系統(tǒng)實現(xiàn)、功能測試。本書案例多樣化，供不同層次的人

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本書以打造行業(yè)智能助手為主線，全面介紹大模型的理論與實踐。本書在內容上側重于實踐，兼顧理論的系統(tǒng)性。全書共4部分:第1部分為大模型導論（第1章），介紹大模型的相關概念以及大模型的過去、現(xiàn)在與未來；第2部分為理論知識（第2、3章），介紹大模型基礎知識和大語言模型分布式訓練；第3部分為實踐（第4～7章），介紹大模型的繼續(xù)預

圖像處理和機器學習聯(lián)合用于圖像的分析和理解。圖像處理借助濾波、分割、特征提取技術實現(xiàn)圖像的預處理，機器學習算法則借助分類、聚類、目標檢測技術解釋處理的數(shù)據(jù)。本書作為教材，面向圖像處理領域的學生和教師，覆蓋了一些流行的圖像處理方法和手段的理論基礎和實際應用。《圖像處理與機器學習》分為兩冊，本書是上冊，依次介紹圖像處理的基

圖像處理和機器學習聯(lián)合用于圖像的分析和理解。圖像處理借助濾波、分割、特征提取技術實現(xiàn)圖像的預處理，機器學習算法則借助分類、聚類、目標檢測技術解釋處理的數(shù)據(jù)。本書作為教材，面向圖像處理領域的學生和教師，覆蓋了一些最流行的圖像處理方法和手段的理論基礎和實際應用。全書分為兩冊，本書為下冊，依次介紹圖像處理更先進的概念和技術，

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本書深入淺出地講解AIGC基礎知識與實際應用。全書共10章，包括認AIGC的認知、AIGC的應用認知、AI生成文案、文心一言的使用方法、AI生成繪畫、StableDiffussion的使用方法、AI視頻制作、剪映的使用方法、AI虛擬數(shù)字人直播、既創(chuàng)的使用方法。本書結合案例講解，將理論與實踐相結合、實用性強，可幫助學生及