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漫画图解人工智能
更新时间:2021-06-07 15:47:38
最新章节:趋于无限、超越无限!开会员,本书免费读 >
本书通过有趣的插图和简洁的文字带您漫步在人工智能的世界中,与您分享这个非凡工具带来的惊奇和震撼,同时帮助您了解它如何运行以及它的局限性。作者在每个章节都揭示了人工智能的某一特性,并充分评估了这一领域的种种可能性。作者还探讨了研究人员面临的挑战及社会人工智能问题等。
品牌:后浪出版
译者:王月玲
上架时间:2021-06-01 00:00:00
出版社:北京联合出版公司
本书数字版权由后浪出版提供,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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Sora革命:重塑人工智能
Sora是一个文本生成视频工具,本书介绍了Sora在视频生成领域的巨大潜力。本书共9章,系统讲解人工智能的演进、Sora的应用实践、Sora深度解析、Sora的挑战与未来等。本书内容全面、图文并茂、经典易懂,适合想要学习Sora的初学者,以及想要学习文本生成文本、文本生成图片、文本生成视频等内容的人工智能爱好者、自媒体从业人员、短视频制作者、设计师、相关专业的企业和高校人员阅读。计算机3.2万字 - 会员
巧用ChatGPT轻松学演讲
本书分为23章,从基础的演讲知识入手,到演讲稿的写作技巧,再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习,最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识,还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。计算机19.1万字 - 会员
AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型
本书介绍提示工程的基本概念和实践,旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容。内容包括:认识大语言模型、ChatGPT应用体验、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI库、提示工程、提示类型、基于提示工程应用Python数据分析等。计算机14万字 - 会员
《机器学习》习题参考
本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字 - 会员
人工智能编程实践:C++编程5级
青少年人工智能编程水平测试涵盖从数学逻辑到计算思维、从拖曳程序模块到程序编写、从数学建模到算法设计等多学科知识,能够对学生的多学科知识综合运用能力做出评价;能够通过设计的具体解决方案,对学生的计算思维、创造性思维等能力做出评价;在具体的解决方案中,能够通过设计算法模型和实现算法,对学生掌握和运用编程的能力做出评价。本书结合生活中的实例,系统地介绍了不同进制之间的转换、函数参数的作用域、枚举算法、二计算机2万字 - 会员
大模型应用开发:核心技术与领域实践
本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深入大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大计算机12.3万字 - 会员
人工智能基础与应用
本书主要介绍了人工智能的基础知识和实用技术。本书共8章,包括“人工智能:开启智慧新时代”“Python:人工智能开发语言”“线性回归:预测未来趋势”“分门别类:帮你‘分而治之’”“物以类聚:发现新簇群”“个性化推荐:主动满足你的需求”“语音识别:让机器对你言听计从”“人脸识别:机器也认识你”。本书以培养学生人工智能素养、人工智能思维和人工智能基本应用能力为设计理念,在内容的选取和安排上符合学生的学计算机12.9万字 - 会员
自动驾驶:人工智能理论与实践
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶计算机14.9万字 - 会员
机器学习教程(微课视频版)
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经计算机20.6万字