第1章機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概述 1.1機(jī)器學(xué)習(xí)概述002 1.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和基本概念002 1.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的分類002 1.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域004 1.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)的基本流程005 1.1.5常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法006 1.2深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)007 1.2.1深度學(xué)習(xí)的基本概念008 1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理010 1.2.3常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)014 1.2.4深度學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用015 1.2.5深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展017 1.3實(shí)踐練習(xí)：用Scikit-learn和PyTorch實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)模型017 1.3.1用Scikit-learn實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型017 1.3.2用PyTorch實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)模型020 1.4Python語言實(shí)現(xiàn)：簡化的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型024 1.4.1簡化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型024 1.4.2簡化的深度學(xué)習(xí)模型026 第2章Transformer模型與大模型概述 2.1Transformer模型的基本原理031 2.1.1自注意力機(jī)制031 2.1.2多頭自注意力機(jī)制036 2.1.3位置編碼038 2.2編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)039 2.2.1編碼器040 2.2.2解碼器043 2.3大模型的定義與應(yīng)用047 2.3.1大模型的定義047 2.3.2大模型的應(yīng)用047 2.4實(shí)踐練習(xí)：用HuggingFaceTransformers庫進(jìn)行文本生成049 2.5Python語言實(shí)現(xiàn)：NLP和圖像處理中的Transformer模型應(yīng)用051 第3章模型訓(xùn)練與優(yōu)化技巧 3.1學(xué)習(xí)率調(diào)度策略059 3.1.1學(xué)習(xí)率059 3.1.2學(xué)習(xí)率的調(diào)整策略060 3.2早停策略064 3.2.1過擬合064 3.2.2運(yùn)用早停策略防止過擬合066 3.3正則化070 3.3.1L1正則化070 3.3.2L2正則化071 3.3.3Dropout正則化072 3.3.3Dropout正則化072 3.4批標(biāo)準(zhǔn)化074 3.5模型參數(shù)初始化技巧076 3.6實(shí)踐練習(xí)：用Python語言實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練策略077 3.7Python語言實(shí)現(xiàn)：優(yōu)化技巧在模型訓(xùn)練中的應(yīng)用079 第4章模型調(diào)用與優(yōu)化基礎(chǔ) 4.1模型調(diào)用概述086 4.1.1模型調(diào)用的步驟086 4.1.2大模型調(diào)用的分類088 4.1.3大模型調(diào)用平臺090 4.2大模型的選擇與量化091 4.2.1選擇適合的模型091 4.2.2模型量化092 4.3遷移學(xué)習(xí)基礎(chǔ)094 4.3.1基本概念與發(fā)展背景095 4.3.2工作原理與分類096 4.3.3大模型的微調(diào)096 4.4實(shí)踐練習(xí)：用Transformers庫調(diào)用預(yù)訓(xùn)練模型099 4.5Python語言實(shí)現(xiàn)：利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行基礎(chǔ)應(yīng)用104 第5章大模型優(yōu)化概述 5.1大模型優(yōu)化的基本概念109 5.1.1大模型的定義與背景109 5.1.2大模型在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)112 5.1.3大模型優(yōu)化的核心問題115 5.2梯度下降法及其變種118 5.2.1梯度下降法的基本原理119 5.2.2隨機(jī)梯度下降法121 5.2.3動量法122 5.2.4AdaGrad、RMSProp與Adam123 5.3超參數(shù)優(yōu)化125 5.3.1超參數(shù)的定義與重要性126 5.3.2常見的超參數(shù)優(yōu)化方法127 5.4實(shí)踐練習(xí)：用Python語言實(shí)現(xiàn)梯度下降法129 5.5Python語言實(shí)現(xiàn)：優(yōu)化算法在圖像分類中的應(yīng)用示例132 第6章常用的優(yōu)化算法概述 6.1進(jìn)化算法138 6.1.1進(jìn)化類算法的基本概念138 6.1.2遺傳算法139 6.1.3差分進(jìn)化算法148 6.2生物智能算法框架150 6.2.1生物智能算法簡介150 6.2.2典型生物智能算法151 6.2.3算法性能分析153 6.3智能搜索算法框架155 6.3.1智能搜索算法概述156 6.3.2典型的智能搜索算法157 6.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法框架159 6.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念160 6.4.2常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)162 6.4.2常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)162 6.5實(shí)踐練習(xí)：用Python完成元啟發(fā)式約束優(yōu)化164 6.6Python語言實(shí)現(xiàn)：約束尋優(yōu)問題168 第7章遺傳算法 7.1遺傳算法簡介173 7.1.1遺傳算法的定義與核心概念173 7.1.2遺傳算法的基本原理與機(jī)制175 7.2選擇、交叉和變異操作176 7.2.1選擇操作177 7.2.2交叉操作179 7.2.3變異操作181 7.3適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)183 7.3.1適應(yīng)度函數(shù)的定義183 7.3.2適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)建方法186 7.3.3適應(yīng)度評價(jià)與選擇方法187 7.4實(shí)踐練習(xí)：實(shí)現(xiàn)一個簡單的遺傳算法1897.5Python語言實(shí)現(xiàn)：TSP194 第8章多目標(biāo)優(yōu)化與遺傳算法進(jìn)階 8.1多目標(biāo)優(yōu)化簡介203 8.1.1多目標(biāo)優(yōu)化的基本概念與理論基礎(chǔ)203 8.1.2多目標(biāo)優(yōu)化的應(yīng)用領(lǐng)域與挑戰(zhàn)206 8.2遺傳算法在實(shí)際問題中的應(yīng)用（TSP）209 8.2.1TSP介紹209 8.2.2遺傳算法在旅行商問題中的應(yīng)用211 8.2.3遺傳算法在多目標(biāo)TSP中的實(shí)現(xiàn)策略213 8.3遺傳算法的性能調(diào)優(yōu)215 8.3.1遺傳算法的參數(shù)調(diào)優(yōu)215 8.3.2并行計(jì)算在遺傳算法中的應(yīng)用217 8.4實(shí)踐練習(xí)：實(shí)現(xiàn)一個簡單的多目標(biāo)遺傳算法220 8.5Python代碼實(shí)現(xiàn)：多目標(biāo)優(yōu)化和遺傳算法性能調(diào)優(yōu)226 第9章蟻群算法 9.1蟻群算法簡介233 9.1.1蟻群算法的基本概念233 9.1.2蟻群算法應(yīng)用場景235 9.2信息素更新機(jī)制236 9.2.1信息素的作用與初始化237 9.2.2信息素?fù)]發(fā)與更新規(guī)則239 9.2.3啟發(fā)式因子與路徑選擇規(guī)則242 9.3蟻群算法在路徑優(yōu)化中的應(yīng)用244 9.3.1TSP的優(yōu)化方法244 9.3.2應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與優(yōu)化策略246 9.4實(shí)踐練習(xí)：實(shí)現(xiàn)一個簡單的蟻群算法248 9.5Python語言實(shí)現(xiàn)：蟻群算法252 第10章鯨魚優(yōu)化算法 10.1鯨魚優(yōu)化算法簡介258 10.2模擬鯨魚覓食行為259 10.2.1螺旋更新機(jī)制259 10.2.2收縮包圍機(jī)制 261 10.2.3全局搜索與局部開發(fā)的平衡264 10.3算法優(yōu)化與應(yīng)用267 10.3.1鯨魚優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)分析267 10.3.2提高算法性能的常用方法270 10.3.3鯨魚優(yōu)化算法的擴(kuò)展與應(yīng)用274 10.4實(shí)踐練習(xí)：實(shí)現(xiàn)一個簡單的鯨魚優(yōu)化算法276 10.5Python語言實(shí)現(xiàn)：鯨魚優(yōu)化算法278 第11章螢火蟲優(yōu)化算法 11.1螢火蟲優(yōu)化算法簡介284 11.1.1螢火蟲優(yōu)化算法的背景和原理284 11.1.2螢火蟲優(yōu)化算法的核心思想285 11.2吸引力函數(shù)和位置更新機(jī)制288 11.2.1吸引力函數(shù)的定義288 11.2.2位置更新機(jī)制290 11.2.3算法流程293 11.3算法優(yōu)化與應(yīng)用295 11.3.1參數(shù)優(yōu)化295 11.3.2實(shí)際應(yīng)用298 11.4實(shí)踐練習(xí)：實(shí)現(xiàn)螢火蟲優(yōu)化算法30111.5Python語言實(shí)現(xiàn)與案例分析308 第12章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法 12.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法簡介317 12.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介317 12.1.2優(yōu)化算法簡介319 12.2梯度下降與訓(xùn)練321 12.2.1前向傳播與損失函數(shù)321 12.2.2反向傳播322 12.2.3梯度下降324 12.3算法優(yōu)化與應(yīng)用328 12.3.1Momentum優(yōu)化算法328 12.3.2RMSprop優(yōu)化算法329 12.3.3Adam優(yōu)化算法330 12.3.4AdamW優(yōu)化算法331 12.4實(shí)踐練習(xí)：實(shí)現(xiàn)一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法332 12.5Python語言實(shí)現(xiàn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法336 第13章大模型與優(yōu)化應(yīng)用實(shí)踐 13.1大模型的可解釋性與安全性342 13.1.1大模型的可解釋性342 13.1.2大模型的安全性344 13.2大模型的前沿研究與未來發(fā)展346 13.2.1大模型當(dāng)前的技術(shù)進(jìn)展346 13.2.2技術(shù)挑戰(zhàn)349 13.3大模型微調(diào)技術(shù)351 13.3.1微調(diào)的必要性352 13.3.2微調(diào)方法354 13.4大模型性能優(yōu)化技巧356 13.4.1模型優(yōu)化的基本策略357 13.4.2硬件加速359 13.5大模型在優(yōu)化項(xiàng)目中的應(yīng)用359 13.5.1實(shí)際應(yīng)用359 13.5.2優(yōu)化求解361 13.6實(shí)踐練習(xí)：用HuggingFaceTransformers庫進(jìn)行大模型微調(diào)并應(yīng)用于優(yōu)化項(xiàng)目361 13.7Python語言實(shí)現(xiàn)：大模型微調(diào)及其在特定領(lǐng)域優(yōu)化中的應(yīng)用366 第14章DeepSeek的介紹與使用 14.1DeepSeek的簡介372 14.1.1什么是DeepSeek372 14.1.2為什么選擇DeepSeek372 14.1.3如何使用DeepSeek373 14.2DeepSeek的使用技巧374 14.2.1選擇適合的模型374 14.2.2聯(lián)網(wǎng)搜索375 14.2.3提問技巧375 14.3DeepSeek的應(yīng)用集成376 14.3.1申請APIkey376 14.3.2將DeepSeek接入PyCharm377 14.3.3DeepSeek與Cline結(jié)合377 14.4實(shí)踐練習(xí)：DeepSeek實(shí)現(xiàn)游戲代碼開發(fā)378 14.5Python語言實(shí)現(xiàn)：DeepSeekAPI調(diào)用379