本書講解了AI訓(xùn)練師的核心工作內(nèi)容和技能需求，讓讀者能夠全面了解并掌握AI訓(xùn)練的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)；還特別介紹了百度文心大模型訓(xùn)練平臺(tái)的使用技巧，以及StableDiffusionAI繪畫模型和ChatGPTAI文案模型的訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)，為讀者提供了寶貴的操作步驟和技巧。

本書基于大學(xué)各專業(yè)新生的基礎(chǔ)，深入淺出地介紹人工智能三大學(xué)派的主要內(nèi)容，重點(diǎn)介紹目前掀起人工智能高潮的連接學(xué)派的深度學(xué)習(xí)大模型。全書共9章，主要內(nèi)容包括人工智能技術(shù)與學(xué)科發(fā)展，符號(hào)主義的知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、搜索求解，連接主義的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)與大語(yǔ)言模型、生成式人工智能與應(yīng)用，行為主義的智能機(jī)器人，簡(jiǎn)要介紹人工智

本書主要內(nèi)容包括無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳感技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)開發(fā)環(huán)境、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂婆c覆蓋技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信與組網(wǎng)技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)支撐技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)接人技術(shù)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)與人工智能物聯(lián)網(wǎng)等。

本書共10章,主要內(nèi)容包括AI大模型概述、AI基礎(chǔ)算法、深度學(xué)習(xí)技術(shù)與工具、生成式模型、數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)、注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)解析、自然語(yǔ)言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型、微調(diào)技術(shù)以及大語(yǔ)言模型系統(tǒng)安全技術(shù)。

本書分為3部分,共11章。第1-第3章為基礎(chǔ)知識(shí)部分,主要介紹C#的基本語(yǔ)法和面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法;第4～第8章為WinForm程序設(shè)計(jì)部分,主要介紹基于.NET平臺(tái)的Windows程序開發(fā),包括WinForm基礎(chǔ)、輸入與輸出、數(shù)據(jù)訪問技術(shù)、進(jìn)程與線程以及加密與解密等;第9-第11章為實(shí)踐項(xiàng)目部分,主要以初級(jí)項(xiàng)目研究生

本書以圖像的全景拼接、單目測(cè)量、目標(biāo)檢測(cè)和三維立體視覺4條技術(shù)主線為載體,系統(tǒng)介紹了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、算法和實(shí)踐應(yīng)用。圍繞每條技術(shù)主線,作者都有意識(shí)地為讀者建立起“數(shù)學(xué)→算法→技術(shù)→應(yīng)用”支撐體系。除理論講解外,本書還提供了豐富的示例程序和實(shí)踐指導(dǎo),幫助讀者消化理解相關(guān)模型算法以及技術(shù)。

本書收錄了約百道大模型工程師常見的面試題目和解答，介紹了與大模型相關(guān)的技術(shù)，涵蓋語(yǔ)義表達(dá)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)訓(xùn)練、對(duì)齊、垂類微調(diào)、組件、評(píng)估、架構(gòu)、檢索增強(qiáng)生成(RAG)、智能體、PEFT(參數(shù)高效微調(diào))，以及訓(xùn)練與推理等內(nèi)容。

本書的內(nèi)容從基礎(chǔ)到高級(jí)，涵蓋了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)概念、存儲(chǔ)技術(shù)、分析與挖掘工具等多個(gè)方面。在第一部分中，我們首先介紹了大數(shù)據(jù)的基本概念和數(shù)據(jù)資源的重要性，深入探討了數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)及其在實(shí)際應(yīng)用中的重要性。接著，我們?cè)敿?xì)講解了大數(shù)據(jù)的生命周期，從數(shù)據(jù)的生成到存儲(chǔ)、處理、分析，直到最后的數(shù)據(jù)消亡，幫助讀者理解大數(shù)據(jù)的完整處理過(guò)程

智能體作為當(dāng)前人工智能的一個(gè)重要分支，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的深化和發(fā)展。通過(guò)模擬生物智能的機(jī)制，智能體能夠在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行自主決策和行動(dòng)，提升了人工智能的應(yīng)用能力和智能化水平。智能體的發(fā)展促進(jìn)了多模態(tài)智能的融合，使得人工智能能夠同時(shí)處理視覺、聽覺、觸覺等多種信息，增強(qiáng)了人工智能的理解和交互能力�！吨悄荏w時(shí)代》作為一部融合

本書全面、系統(tǒng)地論述了遙感圖像判讀的理論和實(shí)踐，介紹了圖像判讀的基本概念和發(fā)展歷史;詳細(xì)論述遙感及電磁波、光和顏色等基本知識(shí)，簡(jiǎn)要介紹了航空遙感圖像和衛(wèi)星遙感圖像獲取的相關(guān)知識(shí):對(duì)遙感圖像、全色圖像多光譜圖像及雷達(dá)圖像判讀特性進(jìn)行了系統(tǒng)描述:介紹了遙感圖像判讀原理判讀特征及圖像判讀基本流程和方法:對(duì)居民地、工農(nóng)業(yè)和社會(huì)