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本書作者根據(jù)其專業(yè)見解詮釋了企業(yè)實施人工智能的意義。全書分10章，從理論、行業(yè)案例、應用指南、困難挑戰(zhàn)及未來發(fā)展等方面介紹了企業(yè)將自動化和人工智能思維轉變成行動的方法和戰(zhàn)略。書中討論了如何正確對待對人工智能的過度炒作，介紹了人工智能的歷史，將理論與實踐相結合，講解了人工智能能力框架及相關的技術和全球各行業(yè)的應用案例，闡

本書共10章，從邏輯上分為“基礎知識”“原理與技術”“應用開發(fā)實踐”三部分�；�礎知識(第1章)介紹大模型定義、應用現(xiàn)狀、存在的問題，以及發(fā)展趨勢。原理與技術(第2和3章)詳細講解大模型的構建流程、Transformer模型，以及模型微調、對齊優(yōu)化、提示工程等核心技術，之后介紹了推理優(yōu)化、大模型訓練、大模型評估、大模型部

本書主要從意識的定義、機器意識研究回顧、機器意識要面臨的哲學困難以及未來發(fā)展趨勢等方面對機器意識進行闡述。首先，本書深入探討了意識的核心本質，將其定義為“覺知”，即主體對意識內容的感知和察覺能力。在此基礎上，感受質就是主體覺知不同意識內容時的具體反饋，而機器意識，就是要通過計算機來實現(xiàn)這種覺知的模型。其次，本書對當前機

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"本書全面且深入淺出地介紹了機器學習技術，不僅涵蓋機器學習算法原理及其實現(xiàn)和運行，還包括Python編程基礎和深度學習入門知識，有助于初學者快速掌握算法的實際應用。本書每一節(jié)都提供了相應的Python代碼實例，通過文字、公式、圖像、代碼和運行結果的結合，讀者可以深入理解算法的實現(xiàn)過程。全書分為3部分:第一部分（第1～3

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"Python是當今使用最為廣泛的開發(fā)語言之一，被認為是開發(fā)深度學習程序的**語言�！渡疃葘W習項目開發(fā)實踐（TensorFlow+Sklearn+PyTorch）（微視頻版）》通過9個綜合實例，詳細講解了使用Python語言開發(fā)大型深度學習項目的過程，這些項目在現(xiàn)實應用中具有極強的代表性。第1章講解了AI智能問答系統(tǒng)的

當前，隨著ChatGPT的火熱發(fā)展，其背后的AIGC技術引發(fā)了廣泛關注，越來越多的企業(yè)開始布局AIGC領域，搶抓新時代下的發(fā)展機遇。本書就聚焦AIGC，講解其帶來的技術變革，并對其在實際場景中的應用進行剖析。首先，本書對AIGC的內在邏輯、底層基礎、產(chǎn)業(yè)態(tài)勢、競爭格局等進行講解，以加深讀者對AIGC的認知。其次，本書系