本書為該系列第一卷，梳理了自1979年至1993年中國人工智能領域初期十多年的發(fā)展歷程，用輕松而真誠的筆觸，講述了為中國人工智能發(fā)展尋路的奠基者，并介紹了重要歷史事件的來龍去脈，帶領讀者深入了解中國人工智能發(fā)展早期鮮為人知的歷史。本書供人工智能領域的研究者、從業(yè)者，尤其是相關院系學生以及對人工智能感興趣的大眾讀者閱讀，

本書帶領讀者初步學習和實踐機器學習、深度學習的算法、流程和核心技術，并介紹了系統(tǒng)開發(fā)及開發(fā)環(huán)境，通過圖解的方式將難懂的專業(yè)術語和算法表現(xiàn)出來，還介紹了一些比較常用的網(wǎng)站網(wǎng)絡服務，讓讀者能夠學以致用。

一本書全面了解生成式AI的發(fā)展與創(chuàng)作能力，并為我所用。 20世紀60年代，AI的概念就被提出，其商業(yè)應用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風靡，AI從實驗室走進個人電腦，也將就此改變商業(yè)與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技

本書是一本關于數(shù)據(jù)分析與ChatGPT應用的實用指南，旨在幫助讀者了解數(shù)據(jù)分析的基礎知識及利用ChatGPT進行高效的數(shù)據(jù)處理和分析。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)和行業(yè)發(fā)展的關鍵驅動力，本書正是為了滿足這一市場需求而誕生。 本書共分為8章，涵蓋了從數(shù)據(jù)分析基礎知識、常見的統(tǒng)計學方法到使用ChatGPT

本書詳細介紹了如何使用ChatGPT來完成代碼編寫、文檔編寫、軟件設計、源代碼邏輯分析等各個環(huán)節(jié),并通過實戰(zhàn)案例展示了ChatGPT在實際項目開發(fā)中的應用方法。目錄如下:序言:一場革命第1章ChatGPT第一次接觸第2章如何使用ChatGPT完成高質量的代碼第3章如何使用ChatGPT編寫各種文檔第4章如何使用Chat

本書首先講述提示技術的基本工作原理和提示工程師的常用工具,提示技術的基礎模式,提示技術的進階知識(包括零樣本提示、少樣本提示和思維鏈提示CoT);然后講解自然語言處理的基礎知識和ChatGPT大模型方面的內(nèi)容,以及NLP模型的特點和應用場景;最后展示提示技術在不同領域的應用,展示了辦公類、圖片類、代碼類和電商類案例。

本書共分為8章,主要內(nèi)容包括與人工智能相關的數(shù)學知識,Python語言所特有的語法和技巧,如何實現(xiàn)透明無縫的Docker模型發(fā)布,業(yè)界優(yōu)秀的Git代碼版本管理工具,模型開發(fā)環(huán)境的配置,高級人工智能開發(fā)工程師常用的IDE開發(fā)工具,經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡模型的剖析和分解,如何實現(xiàn)RPC遠程調(diào)用,訓練樣本序化組織結構TFRecord,

本書分為10章:第1章LabVIEW快速入門,介紹了程序設計語言LabVIEW的集成開發(fā)環(huán)境、主要數(shù)據(jù)類型、基本程序設計方法及典型設計模式:第2章LabVIEW程序設計擴展技術,介紹了集成EasyDL開發(fā)必備的DLL設計與調(diào)用、JSON封裝與解析、HTTP通信以及文件I/O等編程技術;第3章LabVEIW數(shù)據(jù)采集技術,

本書全面介紹了擴散模型這種新興的深度生成模型在各個領域的應用，其內(nèi)容包括AIGC與相關技術、擴散模型基礎、擴散模型的高效采樣、擴散模型的似然最大化、將擴散模型應用于具有特殊結構的數(shù)據(jù)、擴散模型與其他生成模型的關聯(lián)、擴散模型的應用、擴散模型的未來等。本書旨在提供一個情景，幫助讀者深入了解擴散模型，確定擴散模型的關鍵研究領

本書介紹了Kaggle競賽涉及的技術和技能，以及基于圖像、表格、文本數(shù)據(jù)和強化學習處理任務的常用技術，旨在幫助讀者提升其數(shù)據(jù)科學技能，設計更好的驗證方案，熟練使用不同的評估標準，提升他們在Kaggle競賽中的排名。學完本書，讀者可以掌握如何充分利用Kaggle筆記、數(shù)據(jù)集和論壇，如何針對任務設計并優(yōu)化解決方案，進而能更