本書系統(tǒng)講解自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具與方法。讓機(jī)器學(xué)習(xí)與自動(dòng)化兩大概念合理的結(jié)合起來(lái)，進(jìn)而讓讀者精準(zhǔn)理解自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的必要性。從技術(shù)原理剖析其在自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)中的角色和內(nèi)涵，通過(guò)案例掌握自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)和技術(shù)原理。自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)可以將部分機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程自動(dòng)化，減輕數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的工作負(fù)擔(dān)。本書介紹自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊的理論

本書第一章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景，第二章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及工作原理，第三章介紹了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法等，第四章介紹了多款典型的邊緣端類腦計(jì)算神經(jīng)形態(tài)芯片設(shè)計(jì)，包括所用的脈沖網(wǎng)絡(luò)喲拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、片上學(xué)習(xí)算法、硬件架構(gòu)和關(guān)鍵模塊電路設(shè)計(jì)，第五章總結(jié)了類腦芯片的應(yīng)用前景，目前存在的問(wèn)題以及結(jié)論。

《人工智能導(dǎo)論》作為公共基礎(chǔ)課，主要授課對(duì)象是大一大二非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生，為多學(xué)科協(xié)調(diào)發(fā)展上打下基礎(chǔ)。助力各專業(yè)學(xué)生解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題，培養(yǎng)創(chuàng)造性思維能力，提高人工智能科技素養(yǎng)和認(rèn)知能力，推進(jìn)人工智能深入融合到行業(yè)發(fā)展中，賦能增效。本課程掌握人工智能技術(shù)的基本概念，為各專業(yè)學(xué)生今后設(shè)計(jì)和應(yīng)用求解學(xué)科問(wèn)題奠定“智能+”思維基

全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎(chǔ)知識(shí)與發(fā)展歷程，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源到大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構(gòu)的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術(shù)基石。其次詳細(xì)解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強(qiáng)化學(xué)習(xí)與模型架構(gòu)上的核心技術(shù)，包括混合專家模型、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度、分布式訓(xùn)

本書是關(guān)于如何高效使用DeepSeek智能助手的實(shí)用指南。本書首先簡(jiǎn)單介紹了DeepSeek的基礎(chǔ)功能、對(duì)話技巧、提示詞技巧等，然后通過(guò)豐富的實(shí)操案例展示了DeepSeek在多個(gè)常見(jiàn)場(chǎng)景中的應(yīng)用，包括高效辦公、高效學(xué)習(xí)、高效處理政務(wù)、高效處理金融業(yè)務(wù)、高效制造、高效處理出版業(yè)務(wù)、高效處理外貿(mào)業(yè)務(wù)等，以幫助讀者深入理解和

本書探討了三支決策的基本概念、方法、模型以及應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋了TAO模型、分布式三支決策、概念三支決策模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)三支決策模型以及三支決策在自然語(yǔ)言處理、云計(jì)算領(lǐng)域的應(yīng)用等內(nèi)容。本書既有理論的證明推理，也有實(shí)際模型的構(gòu)建；既有方法論的闡述，也有緊密結(jié)合當(dāng)下熱門領(lǐng)域的交叉實(shí)踐。理論和實(shí)踐緊密結(jié)合、從實(shí)際場(chǎng)景出發(fā)以及問(wèn)題導(dǎo)

本書追溯了人工智能從古代的機(jī)械計(jì)算器到現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的演變歷程，突出了人工智能歷史上的關(guān)鍵里程碑和眾多科學(xué)家、工程師及思想家的貢獻(xiàn)，特別強(qiáng)調(diào)了圖靈測(cè)試的提出和達(dá)特茅斯會(huì)議對(duì)人工智能領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響。作者深入探討了AI技術(shù)在個(gè)人助手、無(wú)人駕駛、擬人機(jī)器人等前沿領(lǐng)域的應(yīng)用，并對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。書中還介紹了圖

全書共分10章，全面介紹知識(shí)增強(qiáng)大模型涉及的各類技術(shù)，涵蓋大模型、向量數(shù)據(jù)庫(kù)、圖數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)圖譜、檢索增強(qiáng)生成、GraphRAG等內(nèi)容，并輔以豐富的實(shí)例、精心繪制的插圖和深入淺出的技術(shù)解析，幫助讀者快速掌握知識(shí)增強(qiáng)大模型的理論，引導(dǎo)讀者逐步構(gòu)建知識(shí)增強(qiáng)大模型應(yīng)用。本書既可以作為人工智能相關(guān)的技術(shù)從業(yè)者、企業(yè)或機(jī)構(gòu)管理者

深度學(xué)習(xí)和大模型技術(shù)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域掀起了一場(chǎng)技術(shù)革命，本書從深度學(xué)習(xí)推薦模型、Embedding技術(shù)、大模型、AIGC、模型工程實(shí)現(xiàn)、業(yè)界前沿實(shí)踐等幾個(gè)方面介紹了這場(chǎng)技術(shù)革命中的主流技術(shù)要點(diǎn)。本書既適合推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告和搜索領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀，也適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生、博士生閱讀，幫助建立深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)

"《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開(kāi)發(fā)》深入剖析國(guó)產(chǎn)之光DeepSeek多模態(tài)大模型的核心技術(shù)，從高性能注意力機(jī)制切入，深入揭示DeepSeek的技術(shù)精髓與獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，詳細(xì)闡述其在人工智能領(lǐng)域成功的技術(shù)秘訣�！禗eepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開(kāi)發(fā)》循序漸進(jìn)地講解深度學(xué)習(xí)注意力機(jī)制的演進(jìn)，