深度学习从0到1

全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度

ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。

在人工智能的研究中，既包括对于人类理性思维的模拟，还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域，但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本，该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息，因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20余年的研究历史，凝聚成了多项研究任务和

增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法，本书作为该领域的入门级读物，介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分，第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的最新技术进展的读者；第3部分包含AI的基础知识、基础模型，并从实战应用角度介绍作为应用开发者如何高效上手与利用最新的开源

本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术，以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分，其中第1章为第1部分，第2章为第2部分，第3章和第4章为第3部分。首先，详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式，同时也揭示了在人工智能生成内容（AIGC）领域下，图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势；接下来，对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析，包括大规模模

这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策

《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点，介绍深度学习必备的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明，同时以程序设计取代定理证明，缩短学习过程，增加学习乐趣。

人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术，在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”，成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著，书稿导向积极。本书采用多元数据来源，运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法，从产业与就业动态匹配视角，聚焦人工智能对北京市就业的影

本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最