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大模型实战:微调、优化与私有化部署
庄建 腾海云 庄金兰更新时间:2025-01-15 15:44:12
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本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI知识。本书提供完整的代码示例,可帮助读者将抽象的理论知识转化为手头的实际技能。本书不仅理论知识丰富,实战案例更能帮助读者在专业领域内高效地应用AI技术。
上架时间:2024-12-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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ChatGPT进阶:提示工程入门
本书共分为9章,内容涵盖三个层次:介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程,并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用,教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题,并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架,让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法,以及如何围绕ChatGPT进行创新。计算机9.7万字 - 会员
AI爆款文案:巧用AI大模型让文案变现插上翅膀
本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试,帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章,分别讲解AI智能创作,AI爆款文案写作工具,人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作,利用人工智能实现文案变现的底层逻辑,以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。计算机12.2万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容计算机30.2万字 制造业大模型的构建与实践
本书分两篇,为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面,主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略,同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面,主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术,AIAgent的原理与应用,以及大模型压缩与部署策略,并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用,最后对大模型进行计算机18.3万字具身智能:人工智能的下一个浪潮
自人工智能(AI)的概念诞生之日起,科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能,经过半个多世纪,AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段,是感知智能,让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为,尚未到来的第三阶段,是认知智能,甚至提到一个词:认知时代。我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗?如果我们此时此刻正身处这个时代,那上一个是什么时代?有人说,大规模预训练已经计算机11.3万字- 会员
Keras深度学习与神经网络
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专计算机11万字 - 会员
科学仪器设备配置学:人工智能时代的界面管理
本书共八章,从高校资源配置的教育、科研、社会、经济规律视角,以建设卓越世界一流大学为导向,对高校科学仪器设备配置中的问题进行研究。计算机17.5万字 - 会员
硅基物语·我是灵魂画手:一本书讲透AI绘画
本书通过实践案例操作,讲述AI绘画的生成步骤,展现了AI绘画的魔法魅力。从历史到未来,跨越百年时空;从理论到实践,讲述案例操作;从技术到哲学,穿越多个维度;从语言到绘画,落地实战演练。AI绘画的诞生,引发了奇点降临,点亮了AGI(通用人工智能),并涉及Prompt、风格、技术细节、多模态交互、AIGC等一系列讲解。计算机5.5万字 - 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