本書旨在通過對機器學習主要原理和方法的介紹，并且結合作者多年來在智能感知方面的研究成果，對其他書籍未涉及的一些前沿研究進行補充闡述。通過對基礎理論循序漸進、深入淺出的講解，讀者能夠更快速地掌握機器學習的基本方法，在此基礎上每章內容由易到難，讀者可以根據(jù)自己的掌握程度以及興趣，選擇特定的方向進行更深入的學習。本書可作為有

內容上，本書力求系統(tǒng)地介紹基于深度學習的圖文多模態(tài)信息處理技術，側重介紹最通用、最基礎的技術，覆蓋了多模態(tài)表示、對齊、融合和轉換等四大關鍵技術。同時也介紹了多模態(tài)信息處理領域的**發(fā)展前沿——多模態(tài)預訓練模型。此外，為了讓讀者可以實踐這些多模態(tài)深度學習技術，本書提供了四個完整的實戰(zhàn)案例，分別對應多模態(tài)表示、對齊、融合和

本書以“超級AI”為時代背景，面向廣大教師與家長，提出30個未來教育核心問題，涵蓋學校、家庭、社會及終身成長等方面，由多個AI大模型給出直接回答，由5位教育專家提供真人思考，問以致學、學以致用、用以致問，啟發(fā)讀者前瞻教育的發(fā)展趨勢。

人工智能承載了人類之夢與科學之夢�；赝麅汕Ф嗄陙砣祟悓θ斯ぶ悄艿淖穳糁�旅，各種幻想、思辨、探索、曲折構成了一幅令人驚嘆的歷史畫卷。人工智能的起點在哪里？曾經歷過哪些艱辛的嘗試？人工智能背后的科學機理是什么？人工智能如何在軍事領域成為顛覆性技術？人類在未來已來的智能時代又該如何自處？如果對這些問題感興趣，那么請您翻開本書

本書主要介紹人工智能和供應鏈行業(yè)融合中通用化和實戰(zhàn)化的預測算法，以及這些預測算法在業(yè)界實際應用的案例，旨在通過簡單易懂的方式讓讀者了解供應鏈相關的應用場景。本書作者具有豐富的業(yè)界從業(yè)經驗，在供應鏈預測算法方面擁有豐富的理論研究和項目經驗，能夠將基礎模型、進階模型和行業(yè)實踐有機地融合，循序漸進地介紹供應鏈預測算法，使讀者

本書共分為七章。第一章主要介紹數(shù)學對應人工智能的重要性，以及代數(shù)學和分析學中的基礎概念，是后面各章的基礎。第二章和第三章分別介紹了微積分和線性代數(shù)核心內容，并將相關基礎知識映射到人工智能領域，從這一視角理解數(shù)學基礎知識的工程應用。第四章介紹了矩陣分解這一重要數(shù)學工具及其在人工智能領域的典型應用。第五章介紹了概率論基礎知

本書以人與技術的關系為基點，既對人工智能技術發(fā)展進行梳理、對人工智能技術具體應用進行討論，又對人工智能技術發(fā)展帶來的社會前沿問題開展廣義的哲學分析。一方面，及時跟進、關注人工智能技術發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢，并以案例呈現(xiàn)人工智能技術發(fā)展的可能樣態(tài)及應用。另一方面，關注人工智能技術發(fā)展在個人、社會、國家等多個方面產生的深刻影響，觀

本書為讀者提供了一次深入探索人工智能和自動化編程的奇妙之旅。全書從AI（ArtificialIntelligence，人工智能）的基本概念和背景入手，逐漸深入到如何使用具有代表性的AIGC工具ChatGPT、GitHubCopilot和Claude2等進行自動化編程。此外，本書還詳細介紹了其他多種AI代碼生成解決方案。

ChatGPT，如同人類歷史上的單向門——火、文字、造紙、蒸汽機、電和計算機一樣，標志著人類科技進步的又一重大里程碑。ChatGPT的橫空出世驚艷了世界，它不僅點燃了通用人工智能的火花，更預示著我們正步入通用人工智能的新紀元。 我們站在這一歷史性的時刻，仿佛看見新時代的開端。全球對ChatGPT的廣泛關注

內容簡介這是一本能指導企業(yè)利用MLOps技術構建可靠、高效、可復用、可擴展的機器學習模型從而實現(xiàn)AI工程化落地的著作。由國內AI領域的獨角獸企業(yè)第四范式的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術VP領銜撰寫，從工具、技術、企業(yè)級應用、成熟度評估4個維度對MLOps進行了全面的講解。本書的主要內容包括如下9個方面：（1）MLOps的核心概念和方