本書主要內(nèi)容包括：1.AIGC在文字內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用；2.AIGC在圖片內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用；3.AIGC在影像內(nèi)容創(chuàng)作(數(shù)字人)中的應(yīng)用；4.AIGC在數(shù)字課程內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用；5.AIGC在短視頻內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用在每一部分的具體應(yīng)用場景任務(wù)之中，通過舉例說明的方式，講解各場景任務(wù)下AIGC模型工具的應(yīng)用。

本書分為“人工智能”和“大數(shù)據(jù)”兩部分，主要研究了人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代社會中的應(yīng)用，介紹了人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和關(guān)鍵技術(shù)，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行概述，闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融領(lǐng)域和電子商務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用，分析了其發(fā)展趨勢，探討了大數(shù)據(jù)與人工智能的融合，以及構(gòu)建人工智能大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺的可行性。本書結(jié)構(gòu)清晰，內(nèi)容連貫，語言

本書是基于對區(qū)塊鏈與人工智能融合領(lǐng)域的深入研究編寫而成。第一章介紹了研究的背景、目的和意義；第二章研析了區(qū)塊鏈的原理和關(guān)鍵技術(shù)；第三章探討了人工智能的分類和核心技術(shù)；第四章提出了融合概念和理論模型；第五章著重介紹了區(qū)塊鏈在構(gòu)建去中心化人工智能平臺中的作用；第六章探討了物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展；第七章分析了智能合約與區(qū)塊鏈在金融科技

本書介紹通用人工智能管理系統(tǒng)智能生成系統(tǒng)軟件系統(tǒng)工程體系架構(gòu)、所有各種不同智能管理系統(tǒng)應(yīng)用需求的智能生成系統(tǒng)軟件功能應(yīng)用技術(shù)方法，所有管理人員全面掌握智能生成系統(tǒng)的軟件功能技術(shù)方法綜合操作應(yīng)用。本書具體內(nèi)容如下：智能數(shù)據(jù)管理表共性共享數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)、應(yīng)用智能管理系統(tǒng)生成系統(tǒng)的技術(shù)特征、智能生成應(yīng)用系統(tǒng)解決方案規(guī)劃設(shè)計(jì)、智

本書以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為主題，詳細(xì)介紹算法的理論細(xì)節(jié)與應(yīng)用方法。全書共19章，分別介紹了邏輯回歸與最大熵模型、k-近鄰模型、決策樹模型、樸素貝葉斯模型、支持向量機(jī)模型、集成學(xué)習(xí)框架、EM算法、降維算法、聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等基礎(chǔ)模型或算法，以及8個綜合項(xiàng)目實(shí)例。本書重視理論與實(shí)踐相結(jié)合，希望為讀者提供全面而細(xì)致的學(xué)習(xí)指導(dǎo)

本書內(nèi)容已經(jīng)外聘專家審讀審核通過后同意安排出版。本書是一本關(guān)于如何利用ChatGPT進(jìn)行自動化辦公的指南。通過深入講解ChatGPT的注冊和使用方法，以及與Python編程的結(jié)合，讀者將學(xué)會如何與ChatGPT交談并利用其輔助編寫高質(zhì)量的代碼。此外，本書還介紹了ChatGPT在Python數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實(shí)際問題(支持向量機(jī)模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對知識點(diǎn)的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對應(yīng)用問

本書以群體智能與智能網(wǎng)聯(lián)的應(yīng)用為牽引，通過原理、算法、技術(shù)應(yīng)用三個篇章為大家介紹群體智能與智能網(wǎng)聯(lián)相關(guān)的基礎(chǔ)理論、概念模型、關(guān)鍵技術(shù)和前沿應(yīng)用。具體而言，原理篇會介紹群體智能的通信方式與組網(wǎng)、知識表征、因果涌現(xiàn)機(jī)理等內(nèi)容；算法篇則從多主體強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多智能體合作式梯度更新方法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法等群體智能領(lǐng)域的代表性算

本書共5個項(xiàng)目，內(nèi)容包括邊緣計(jì)算開發(fā)板基礎(chǔ)應(yīng)用、邊緣計(jì)算算法SDK應(yīng)用、TensorFlow圖像上色模型部署、PyTorch目標(biāo)檢測模型部署、TFLite手掌檢測模型部署。本書根據(jù)崗位工作任務(wù)要求，確定學(xué)習(xí)任務(wù)內(nèi)容，設(shè)計(jì)選取了14個工作任務(wù)。

本書展示了如何使用Ray構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，介紹了Ray如何融入當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，以及Ray如何與這些工具緊密集成。本書前3章介紹了Ray作為分布式Python框架的基礎(chǔ)知識，并提供了應(yīng)用示例；第4-10章介紹了Ray高級庫(RayRLlib、RayTune、RayDataset、RayTrain、RayServe