本書從大型模型的結(jié)構(gòu)講起，讓讀者了解大型模型的內(nèi)部實現(xiàn)原理，然后講解如何在特定任務(wù)下對大型模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督的微調(diào)，以及進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)。通過對模型采用不同方法的訓(xùn)練，持續(xù)改進(jìn)模型在特定任務(wù)上的性能。最后，本書將與讀者一起探討如何利用大型模型開發(fā)大模型時代的智能應(yīng)用。 本書共9章，第1章講解大型模型發(fā)展的歷史及其帶來的

"智能運維的核心目標(biāo)包括故障預(yù)測、自動化修復(fù)、效能優(yōu)化，最終推動運維從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型，降低非計劃停機(jī)損失并提升系統(tǒng)可靠性。《智能運維實踐》從智能運維基本理論入手，詳細(xì)講解智能運維方法和應(yīng)用案例，幫助讀者掌握智能運維的核心技術(shù)本書配套示例源碼、PPT課件與教學(xué)大綱。《智能運維實踐》共分12章，內(nèi)容包括智能運維概述

為深入貫徹落實黨的二十大精神，加快建設(shè)數(shù)字中國，培養(yǎng)大批具備計算思維和人工智能素養(yǎng)的創(chuàng)新人才，本書以培養(yǎng)學(xué)生的計算思維能力和人工智能應(yīng)用能力為目標(biāo)，力求做到理論與實踐相結(jié)合、知識與能力并重、科技與人文交融，為讀者提供一本內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰、實用性強(qiáng)的人工智能通識課教材。本書分為理論篇和實踐篇兩大部分，共8章。第1～6章

本書全面介紹人工智能的基本理論、技術(shù)及應(yīng)用。全書共10章，主要內(nèi)容包括人工智能概論、知識表示與知識圖譜、模擬人類思維的推理方法、搜索策略、模擬生物進(jìn)化的遺傳算法、模擬生物群體行為的群智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)與專家系統(tǒng)、模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)與大語言模型以及自然語言理解，附錄部分給出了實用性強(qiáng)的12個實驗。本

《AIGC智能編程：大模型代碼助手巧學(xué)巧用》是全面探討人工智能在編程領(lǐng)域應(yīng)用的實用指南，旨在幫助讀者深入了解AI代碼助手的工作原理，并掌握如何有效利用這些工具來提高編程效率和代碼質(zhì)量。本書首先介紹了AI編程的發(fā)展趨勢和主流AI代碼助手工具，然后詳細(xì)講解了AI代碼助手在代碼生成、重構(gòu)、注釋、評審、測試、安全和優(yōu)化等方面的

本書是《數(shù)字素養(yǎng)通識教程大數(shù)據(jù)與人工智能時代的計算機(jī)通識教育》的配套實驗教材，內(nèi)容涵蓋Python編程、數(shù)據(jù)采集與處理、人工智能大模型應(yīng)用等，讀者不需要具備計算機(jī)技術(shù)基礎(chǔ)就可以順利完成全部實驗。全書共12章，內(nèi)容包括Python程序設(shè)計實踐、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)爬取實踐、使用Kettle工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、文本類AIGC應(yīng)用實踐、

內(nèi)容提要本書從多個角度全面介紹基于大模型的智能體技術(shù)，內(nèi)容涵蓋智能體的基礎(chǔ)知識、發(fā)展歷史、技術(shù)架構(gòu)、項目實踐、應(yīng)用場景及未來趨勢，旨在為讀者提供一站式學(xué)習(xí)資源。書中不僅有深入淺出的理論講解，還包含豐富的實戰(zhàn)項目案例，幫助讀者從零開始，逐步掌握AI智能體的核心技術(shù)與應(yīng)用技能，同時培養(yǎng)創(chuàng)新思維和實際操作能力。本書適合從事A

本書圍繞人工智能（AI）技術(shù)展開介紹，從基礎(chǔ)理論到前沿應(yīng)用全面覆蓋。首先，深入剖析AI技術(shù)的定義、分類、核心要素、特點，同時詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺及自然語言處理等關(guān)鍵技術(shù)，為讀者構(gòu)建堅實的理論基礎(chǔ)。隨后，探索當(dāng)前主流的AI開發(fā)工具與大模型，包括阿里云PAI、華為云ModelArts、百度飛槳等機(jī)器學(xué)習(xí)工

本書系統(tǒng)地介紹人工智能是什么，人工智能如何工作、人工智能的研究領(lǐng)域、人工智能的應(yīng)用場景、生成式人工智能工具的具體應(yīng)用以及人工智能的倫理與安全等內(nèi)容，并提供實踐項目供讀者練習(xí)與參考。本書內(nèi)容豐富、強(qiáng)調(diào)理論實踐的學(xué)習(xí)方式，深入淺出地介紹人工智能的相關(guān)內(nèi)容，知識體系全面而嚴(yán)謹(jǐn)。除最后一章外，每章內(nèi)容均按照課前預(yù)習(xí)知識講解課堂

人工智能基礎(chǔ)研究是人工智能持續(xù)發(fā)展的保證，是引領(lǐng)人工智能未來發(fā)展的必由之路。本書梳理了人工智能基礎(chǔ)研究相關(guān)的主要學(xué)科領(lǐng)域及其在人工智能發(fā)展中的作用，論述了認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)各個分支（包括概率與隨機(jī)分析、最優(yōu)化、數(shù)理邏輯與自動推理、圖論、博弈論、逼近論、幾何與拓?fù)�、統(tǒng)計物理學(xué)、科學(xué)計算）等學(xué)科領(lǐng)域在人