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深度学习
陈蔼祥更新时间:2021-08-27 12:53:04
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本书初定五个章节,第一章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics回归、Softmax回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习,展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域。
品牌:清华大学
上架时间:2020-08-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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如何教人工智能说人话?
AI的本质是什么?自然语言和人工语言的区别在哪里?ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑,还是某种误入歧途的“假AI”?我们不许诺美丽空洞的AI前景,而是告诉读者,未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜,对于智能科学基本原理的蔑视,是目前AI研究的大危机。在我们看来,万众期待的ChatGPT,只是新时代的“牛顿炼金术”。计算机17.8万字 - 会员
AIGC+智慧教育:Web 3.0时代的教育变革与转型
随着Web3.0时代的来临,我国教育领域迎来了一场全面而深刻的变革——AIGC、ChatGPT、大数据、云计算、物联网、数字孪生、元宇宙等新兴技术与教育行业的融合程度日益加深,AI驱动的教育新形态、新模式、新产品不断涌现,数字化、网络化、智能化逐渐成为引领我国教育变革与转型的重要方向。本书立足于全球范围内智慧教育领域的实践经验与前沿趋势,全面阐述AIGC、ChatGPT、元宇宙、数字孪生等新兴技计算机13.8万字 - 会员
人工智能算法基础
本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、计算机0字 - 会员
这就是DeepSeek:普通人如何抓住AI红利
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大模型工程化:AI驱动下的数据体系
大模型在众多领域得到了广泛应用,促进了AI技术的整合和创新。然而,在实际应用过程中,直接将大模型应用于特定行业常常难以达到预期效果。本书详细阐述如何在游戏经营分析场景中利用大模型实现数据体系的建设。本书分为6个部分,共16章。第1部分主要介绍大模型技术的发展与应用,从大模型的发展现状展开,重点介绍大模型与数据体系的相关知识。第2部分主要介绍大模型下的关键基础设施,涵盖湖仓一体引擎、湖仓的关键技术、计算机15.6万字 - 会员
巧用AI工具高效搞定PPT设计与制作
本书讲解如何利用AI工具来高效制作和设计PPT,全书共分为8章,前面7章分别介绍了PPT不同制作内容的相关知识和技巧,包括软件操作层面、设计思维层面、素材应用层面的内容,第8章模拟了两个真实工作场景下的PPT使用需求,逐步讲解设计的关键环节,旨在帮助读者解决工作中的实际问题。计算机601字 - 会员
贝叶斯算法与机器学习
本书共分为10章,涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。计算机0字 - 会员
用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习
本书共14章,主要内容包括探索性数据分析、有监督学习(线性回归、SVM、决策树等)、无监督学习(降维、聚类等),以及深度学习的基础原理和应用等。计算机18万字 - 会员
硅基物语·AI大爆炸:ChatGPT→AIGC→GPT-X→AGI进化→魔法时代→人类未来
本书以第一人称视角,讲述AI的来龙去脉,表达AI的技术原理。从历史到未来,跨越百年时空;从理论到实践,解读AI大爆炸;从技术到哲学,穿越多个维度;从语言到绘画,落地实战演练。ChatGPT的诞生,引发了奇点降临,点亮了AGI(通用人工智能),并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列技术前沿。计算机8.6万字