本書主要內(nèi)容包括：人工智能的新里程碑——ChatGPT、深入理解Transformer模型、生成式預訓練、無監(jiān)督多任務(wù)與零樣本學習、稀疏注意力與基于內(nèi)容的學習等，共十一章。具體內(nèi)容包括：ChatGPT的發(fā)展歷程、ChatGPT的能力、大語言模型的技術(shù)演化等。

本書適合任何想要深入了解深度學習這個迷人領(lǐng)域的人，您不需要具備高級數(shù)學和編程知識就可以掌握其根本原理。如果您想知道這些工具是如何工作的，并學會自己使用它們，答案盡在書中。而且，如果您已經(jīng)準備好編寫自己的程序，那么隨附的Github存儲庫中還有大量補充的Python筆記本可以幫助您。本書講解語言通俗易懂，包含大量的的彩色

本書系統(tǒng)闡述了智能算法在波束形成設(shè)計、波達方向估計與聲源定位中的應(yīng)用。全書分三篇，共11章，主要涉及仿人智能算法、仿生物進化智能算法、群體智能優(yōu)化算法和深度學習等的原理、方法及實現(xiàn)框架，寬帶波束形成、穩(wěn)健自適應(yīng)波束形成、混響背景下波束形成的設(shè)計原理與方法，以及寬帶信號波達方向估計與近場聲源定位算法，也給出了智能算法在波

本書較為全面地介紹了腦科學、神經(jīng)科學的基本概念、知識和理論，以及腦科學、神經(jīng)科學等方面的新成果和新發(fā)現(xiàn)。全書共11章，在緒論部分介紹了腦科學定義、研究方法、研究內(nèi)容以及發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了腦的基本結(jié)構(gòu)與組成以及腦神經(jīng)系統(tǒng)知識。在智能機制方面，主要詳細介紹了感知覺、運動、學習與記憶、注意與決策、語言、情緒等功能產(chǎn)生或形成

ChatGPT在全球掀起了AI大模型的浪潮，它是基于GPT-3.5架構(gòu)的大模型所產(chǎn)生驚艷效果的典型代表。AI大模型是指具有大規(guī)模參數(shù)和復雜結(jié)構(gòu)的人工智能模型。隨著計算能力的不斷提高和數(shù)據(jù)量的增大，AI大模型在自然語言處理、圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了重大的進展和成果，OpenAI于今年3月也剛剛發(fā)布了ChatGPT的

"本書在總結(jié)作者人工智能教學成果與校企合作項目工程應(yīng)用成果的基礎(chǔ)上，將常用的人工智能方法匯總成可參考、可閱讀、可復制、可再次應(yīng)用的項目手冊。項目內(nèi)容主要包括：開發(fā)環(huán)境、圖像與視頻的操作、模板匹配、特征點與特征匹配、運動物體檢測、目標跟蹤、圖像檢索、手勢識別、圖像內(nèi)容識別、手寫字符識別、速算題目識別、上位機開發(fā)以及軟硬結(jié)

機器學習就是希望機器能夠模擬人類學習的過程，使機器在沒有明確人工指導的情況下通過分析數(shù)據(jù)不斷獲得經(jīng)驗和知識，再調(diào)整自身行為進行自我學習，從而改善性能。因此，機器學習融合了人工智能、信息科學、計算機科學、以及類腦科學的相關(guān)領(lǐng)域知識，被廣泛應(yīng)用于國防安全、智能制造、智慧醫(yī)療、智慧城市、以及數(shù)字娛樂等。本書共包含9章內(nèi)容，第

本書重點圍繞眾智科學智能理論與計算方法展開介紹，主要內(nèi)容包括眾智的定義和建模、眾智的分析與計算方法、單個智能體和多個智能體的智能進化方法、眾智水平分析方法，以及眾智科學智能理論在典型場景的應(yīng)用。

本書內(nèi)容包括人工智能概述、人工智能通用技術(shù)（計算機視覺、智能語音、自然語言處理等）、人工智能典型應(yīng)用場景與職業(yè)發(fā)展、機器學習與深度學習、人工智能法律與倫理，并圍繞迎賓機器人的典型應(yīng)用開發(fā)了相關(guān)項目。在內(nèi)容的選取上，本書突出人工智能主流技術(shù)和典型案例，覆蓋了目前市場上最常見的人工智能技術(shù)及應(yīng)用。編者仔細研究了國內(nèi)15家國

在人工智能飛速發(fā)展的今天，如何幫助企業(yè)應(yīng)用人工智能來提升競爭力，如何防范在應(yīng)用人工智能時可能帶來的風險，成為人類必須面對且亟須解決的問題。本書探討了人工智能的局限性以及人工智能所帶來的機會，研究了人類和機器可以互相補充配合的領(lǐng)域，提出了一個面向企業(yè)層面的“1+1＞2”的智能體：人機共融體（Humachine）。人機共融