会员
智能原理
杨学山更新时间:2019-10-21 12:27:17
最新章节:7.6 本章小结开会员,本书免费读 >
本书全面梳理了各个学科与智能研究相关的成果,在此基础上归纳了一般智能的构成要素,形成了生物智能和非生物智能统一的智能理论体系。系统分析了智能的进化、发展、使用和评价,提出了语义逻辑的主要准则和不同于冯?诺伊曼体系的智能计算架构。并且为构建本书所述非生物智能体或人工智能学界讨论的通用人工智能提出了一条可实现的路径。本书适合对智能和人工智能感兴趣的学生、学者和实践工作者阅读。
上架时间:2018-03-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
杨学山
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字 - 会员
AIGC辅助数据分析与数据化运营:场景化解决方案与案例分析
这是一本能从业务、方法、场景3个维度帮助读者使用AI技术提升数据分析和数据化运营能力的著作。用扎实的理论框架、丰富的实践案例、实用的操作技巧,全面展示了如何用AI延伸业务分析广度、拓展业务分析深度、优化业务分析效能,从而达到帮助企业用智能的数据化运营实现业务持续增长的目的。本书采用案例驱动的写作方式,通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂,理论与实践结合,注重实计算机17.2万字 - 会员
AI帮你赢:人人都能用的AI方法论
本书强调“把AI作为方法”(AI即ArtifcialIntelligence,人工智能)这一核心理念,旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧,并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手,探讨了把AI作为方法的必然性和必要性,进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外,本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力,通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地计算机9.7万字 - 会员
大模型实战:微调、优化与私有化部署
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计算机15.8万字 - 会员
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AIAgent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领计算机11.2万字 - 会员
ChatGPT漫谈
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,包括大规模模计算机10.8万字 - 会员
PyTorch深度学习应用实战
《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。计算机15.2万字 - 会员
智能控制与强化学习:先进值迭代评判设计
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次计算机8.7万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字