大模型作為人工智能技術(shù)的重要發(fā)展方向，逐漸成為未來科技發(fā)展的重要方向之一�；�于此，本書重點介紹與大模型相關(guān)的基礎(chǔ)知識、原理與技術(shù)。本書分為14章，內(nèi)容包括深度學習基礎(chǔ)、自然語言處理、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。全書強調(diào)內(nèi)容的科學性與系統(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

本書基于國內(nèi)外對混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究成果，提出了一種基于腦電波生物機制的變頻正弦混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCSCNN）模型，并通過對該模型的激勵函數(shù)、退火函數(shù)、生物機制、優(yōu)化機制等進行研究，進一步提出了多種衍生模型。本書詳細分析了FCSCNN模型及其衍生模型的混沌動力學特性，通過對解決函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等問題與同類模型進行對比實驗

機器學習雖然在改進產(chǎn)品性能、產(chǎn)品流程和推進研究方面有很大的潛力，但仍面臨一大障礙——計算機無法解釋其預(yù)測結(jié)果。因此，本書旨在闡明如何使機器學習模型及其決策具有可解釋性。本書探索了可解釋性的概念，介紹了許多簡單的可解釋模型，包括決策樹、決策規(guī)則和線性回歸等。本書的重點是模型不可知方法，用于解釋黑盒模型（如特征重要性和累積

"本書深入淺出地介紹了機器學習與大數(shù)據(jù)分析的核心方法，包括無監(jiān)督學習、監(jiān)督學習、稀疏學習、深度學習、集成學習及增量學習六大部分。書中不僅注重理論推導(dǎo)，還通過豐富的插圖和實例直觀解釋原理。同時，提供R與Python兩種語言的實現(xiàn)方法，方便讀者實操練習。書中數(shù)學符號與公式詳盡，文字解釋直觀，數(shù)學推導(dǎo)細致，使得復(fù)雜原理變得易

"本書立足新文科數(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)院校人工智能通識課教材。本書以人工智能基本素養(yǎng)和應(yīng)用能力培養(yǎng)為目標，理論與實踐相結(jié)合，注重科學性、普適性、應(yīng)用性和趣味性，盡量避免晦澀的專業(yè)術(shù)語對閱讀理解的影響。全書內(nèi)容組織為理論片、探索篇和實驗篇三大部分，包括人工智能的基礎(chǔ)理論、人工智能編程基礎(chǔ)、計

具身智能強調(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”，被譽為人工智能的終極形態(tài)，對推動智能機器人等領(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、學習、行為的關(guān)系起到至關(guān)重要的作用。本書系統(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)，詳細介紹了形態(tài)計算、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。本書主要分為3部分。第1部分簡單介紹大模型相關(guān)技術(shù)，包括大模型的預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、在線學習、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AIGC進行創(chuàng)意演示設(shè)計。全書分為入門篇和案例篇，內(nèi)容涵蓋創(chuàng)意演示設(shè)計的多個方面，包括PPT的制作流程和配色設(shè)計、Photoshop軟件基礎(chǔ)、人工智能在PPT制作

"《自動控制原理（MATLAB版·新形態(tài)版）》從控制系統(tǒng)建模、分析和設(shè)計三方面入手，比較全面地闡述了自動控制的基本理論和應(yīng)用，主要內(nèi)容包括自動控制的一般概念、自動控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、時域分析法、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�！蹲詣涌刂圃�理（MATLAB版·新形態(tài)版）》詳細

"《分布式機器學習模式》將詳細介紹數(shù)十種設(shè)計和部署分布式機器學習系統(tǒng)的技術(shù)。你將使用各種模式解決如下問題：如何進行分布式模型訓(xùn)練、如何應(yīng)對突發(fā)的系統(tǒng)故障，以及如何部署動態(tài)的模型服務(wù)。本書為每種模式都配備了實際的案例分析，以及基于Kubernetes實現(xiàn)分布式模型訓(xùn)練和彈性推理的完整項目。主要內(nèi)容●數(shù)據(jù)攝取、分布式訓(xùn)練、