大模型通過在海量數(shù)據(jù)上進行學習得到通用知識和模式,在自然語言處理、計算機視覺和強化學習等領域表現(xiàn)出強大的通用性和遷移學習能力,BERT、GPT、StableDiffusion、Sora等功能強大的模型引發(fā)了廣泛的關注。大模型可能是人工智能領域的顛覆性新范式,因此應當作為計算機、人工智能相關方向的研究生教學的一個重要內(nèi)容
AIGC憑借文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)內(nèi)容生成能力,成為推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級的核心驅(qū)動力,而掌握AIGC應用與創(chuàng)作能力是高素質(zhì)人才職業(yè)發(fā)展的必然選擇。本書系統(tǒng)地構(gòu)建AIGC應用與創(chuàng)作的知識體系,共包含9個項目,包括走進AI與AIGC、積累AIGC應用技能、AIGC助力文本處理、AIGC助力圖像編輯、AIGC助
方程式與函數(shù),一元函數(shù)到多元函數(shù),最小平方法,基礎統(tǒng)計,概率與貝葉斯理論,指數(shù)與對數(shù),logit函數(shù)與logistic函數(shù),向量與矩陣,二次函數(shù)、三次函數(shù)與多項式函數(shù),線性回歸——波士頓房價,邏輯回歸——/葡萄酒/糖尿病,決策樹——葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail,隨方程式與函數(shù),一元函數(shù)到多元函數(shù),最小平方
《數(shù)據(jù)挖掘與機器學習》以應用為導向介紹數(shù)據(jù)挖掘與機器學習相關理論與方法,包括概述、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)預處理與特征工程、關聯(lián)分析、決策樹、集成學習、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習等相關理論及經(jīng)典算法,以及相關實踐案例。本書所有案例均通過R或Python實現(xiàn),同時包含詳細的分析過程和可視化內(nèi)容。本書可作為統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)科學
本書內(nèi)容已經(jīng)外聘和清華大學黨委審讀審核通過(清委文[2025]52號)后同意安排出版。在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)孤島問題嚴重阻礙了數(shù)據(jù)共享與人工智能應用的發(fā)展。聯(lián)邦學習作為一種隱私保護的機器學習范式,允許各機構(gòu)在不泄露本地數(shù)據(jù)的前提下協(xié)同訓練全局模型,有效挖掘分散數(shù)據(jù)并降低泄露風險,推動了人工智能在各領域的應用。本書全面介紹了
《人工智能通識與AIGC應用》第Ⅰ篇主要涵蓋人工智能概述、倫理、大語言模型、智能體、生成式AI等內(nèi)容,每個項目以實際場景切入,引導學生分析問題并實踐。第Ⅱ篇聚焦文本生成,數(shù)據(jù)分析,圖像、語音、視頻生成,AI輔助編程等實踐技能,幫助學生使用低代碼工具(如DeepSeek、Midjourney)解決實際問題。第Ⅲ篇適合信息
本書詳細回顧了人工智能的發(fā)展歷程,從早期的基礎理論與思想,到如今的技術突破與應用實踐,探索了人工智能技術如何從學術研究走向商業(yè)化、普及化的過程。全書分為8章,首先通過分析人工智能的起源、符號主義的崛起及其瓶頸,深入闡述了AI技術如何逐漸從單一任務的工具轉(zhuǎn)向具備多任務處理能力的智能系統(tǒng)。隨后聚焦于從專家系統(tǒng)到深度學習的技
"《AI重塑未來技術變革與人類共生的圖景》深入探討人工智能技術發(fā)展趨勢及其對人類社會影響,系統(tǒng)闡述AI技術的現(xiàn)狀、應用前景以及未來十年可能帶來的深刻變革。全書共分為五篇:第一篇AI時代的到來(第1~4章),從人工智能的基本概念出發(fā),深入解析深度學習、強化學習、大模型等核心技術原理,探討數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能時代特征,并客觀分析
《人工智能通識教程》主要介紹人工智能的核心技術與應用發(fā)展,內(nèi)容涵蓋人工智能概述、人工智能技術原理、人工智能交叉學科及融合技術、人工智能應用方向、人工智能應用場景、人工智能發(fā)展展望和人工智能時代的職業(yè)展望。引入豐富的實踐案例和拓展閱讀,旨在幫助學生深入理解人工智能的技術脈絡與社會影響,掌握相關領域的基礎知識,提升技術應用
本書系統(tǒng)地探討生成式人工智能這一革命性技術,剖析其深層原理、應用前景與未來發(fā)展方向,為讀者提供一個俯瞰生成式人工智能全貌的宏觀視角。本書從基礎原理的闡釋到技術應用的廣泛探索,構(gòu)建了一個全面的知識體系,涵蓋自然語言處理、深度學習等前沿領域,為讀者奠定堅實的理論基礎。通過對ChatGPT在智能客服、內(nèi)容生成、教育、醫(yī)療等多