三民網路書店 中國圖書館分類法 / 工業技術 / 自動化技術、計算機技術 / 自動化基礎理論 / 人工智能理論

大模型是深度學習自然語言處理皇冠上的一顆明珠，也是當前AI和NLP研究與產業中最重要的方向之一。本書使用PyTorch 2.0作為學習大模型的基本框架，以ChatGLM為例詳細講解大模型的基本理論、算法、程序實現、應用實戰以及微調技術，為讀者揭示大模型開發技術。本書配套示例源代碼、PPT課件。《從零開始大模型開發與微調：基於PyTorch與ChatGLM》共18章，內容包括人工智能與大模型、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、從零開始學習PyTorch 2.0、深度學習基礎算法詳解、基於PyTorch卷積層的MNIST分類實戰、PyTorch數據處理與模型展示、ResNet實戰、有趣的詞嵌入、基於PyTorch循環神經網絡的中文情感分類實戰、自然語言處理的編碼器、預訓練模型BERT、自然語言處理的解碼器、強化學習實戰、只具有解碼器的GPT-2模型、實戰訓練自己的ChatGPT、開源大模型ChatGLM使用詳解、ChatGLM高級定制化應用實戰、對ChatGLM進行高級微調。《從零開始大模型開發與微調：基於PyTorch與ChatGLM》適合PyTorch深度學習初學者、大模型開發初學者、大模型開發人員學習，也適合高等院校人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、計算機科學與技術等專業的師生作為教學參考書。

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，標誌著人類科技進步的又一重大里程碑。ChatGPT的橫空出世驚豔了世界，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的廣泛關注並不僅僅是因為其高超技術的突破，而是它在通用人工智能進程中所代表的意義。那麼，ChatGPT究竟是何方神聖？它的前世今生是怎樣的？通用人工智能未來將給世界帶來哪些巨變？人類是否會被AI取代而失業？針對這些迫在眉睫的問題，作者廣泛收集信息，深入研究，以兼具廣度和深度的寫作，為我們呈現了一個關於ChatGPT及通用人工智能的全景式解讀。同時，書中還為我們展示了中國企業在這場技術變革中所碰到的機遇和挑戰。這是一本為所有想深入理解ChatGPT如何塑造未來、如何繼續人類探索歷程的讀者而寫的書。

隨著人工智能技術的廣泛應用，網絡智能化近年來受到廣泛的關注，已經成為下一代移動通信與未來網絡的重要技術。阿爾法圍棋(AlphaGo)之後，深度強化學習不斷推陳出新，為網絡中的決策問題提供了有效的潛在解決方案。本書系統介紹了網絡智能化中深度強化學習的基本理論、算法及應用場景。全書共8章，針對互聯網、移動通信網、邊緣網絡、數據中心等典型網絡，闡述了網絡管理、網絡控制、任務調度等決策需求，深入論述了深度強化學習的模型構建與應用技術。第1章介紹了網絡智能的需求與挑戰；第2章介紹了先進的深度強化學習模型與方法；第3～6章論述了無線接入優化、網絡管理、網絡控制與任務調度等普遍網絡管控任務中，深度強化學習技術的應用方法；第7章和第8章論述了深度強化學習在流媒體控制以及自組織網絡等典型場景中的新研究進展。 本書可為高等院校計算機和通信相關專業的本科生、研究生提供參考，也可供對網絡智能化與深度強化學習領域感興趣的研究人員和工程技術人員參考。

本書旨在介紹提示(prompt)工程師的工作內容和相關技能。本書首先講述提示技術的基本工作原理、提示工程師的常用工具、提示技術的基礎模式和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)；然後講解自然語言處理的基礎知識和ChatGPT大模型方面的內容，以及NLP模型的特點和應用場景；最後展示提示工程在辦公、圖片處理、代碼開發和電商中的應用。 本書通俗易懂，不僅適合對提示工程師感興趣或從事相關工作的讀者閱讀，還適合對自然語言處理和人工智能感興趣的讀者參考。

在以ChatGPT為代表的大模型掀起AIGC（人工智能生成內容）應用熱潮之後，各行各業都希望深入瞭解流行的AI工具，將其引入日常工作，以節省工作時間，提高辦公效率。本書作者團隊較早開始將AI工具應用於實際工作，積累了豐富的使用經驗，因此為沒有太多技術基礎的職場人士創作了這本實操指南。 本書分為三篇，上篇是基礎篇，介紹了AIGC的基礎知識及其應用潛力；中篇是工具篇，介紹了AI文本應用、AI繪畫和AI圖像處理的國內外流行工具的基本功能和基礎用法；下篇是應用篇，分別介紹了通用辦公場景下的AI應用以及不同行業、不同崗位的典型辦公場景下的AI應用。書中提供了大量的實用案例，讀者可以參考並模仿操作。

周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書是《機器學習公式詳解》（俗稱“南瓜書”）的第2 版。相較於第1 版，本書對“西瓜書”中除了公式以外的重、難點內容加以解析，以過來人視角給出學習建議，旨在對比較難理解的公式和重點內容擴充具體的例子說明，以及對跳步過大的公式補充具體的推導細節。全書共16 章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解釋都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者快速掌握各個機器學習算法背後的數學原理。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考

本書主要講解人工智能的技術發展和行業現狀，旨在幫助讀者掌握進入人工智能行業工作的知識和方法。本書首先介紹人工智能的技術概況、人工智能對人們的生活和工作的影響，以及人工智能的三大技術--機器學習、深度學習和大數據的基本原理與應用。其次，本書介紹人工智能從業者所需要的專業技術，並提供相應的學習方法。接著，本書介紹人工智能的行業概況，並將人工智能行業的崗位分為算法崗、工程崗、數據崗和產品崗，詳細介紹各崗位的工作內容、能力要求、發展方向等。隨後，本書講解在人工智能行業求職的方法，包括求職前的準備工作和求職過程中的注意事項。最後，本書通過3位人工智能行業新人的入行經歷，以及對5位有一定工作經驗的人工智能從業者的採訪，幫助讀者切實瞭解人工智能行業，並為讀者樹立求職信心。本書可作為想要入行人工智能領域的高校學生或在職人士的就業指導，亦可作為人工智能行業的人力資源師、獵頭、行業分析師等的參考圖書。

本書以優化知識結構，培養解決問題的能力為出發點，以實施素質教育、培養學生具有新一代人工智能應用意識為目標。本書主要以人工智能的幾種核心技術與發展應用為脈絡，以深入淺出的方式系統、清晰的介紹了人工智能的基本概念、發展歷程、關鍵技術和典型應用。全書涉及計算機視覺技術、語音智能技術、自然語言處理技術、人工智能技術應用案例，為讀者構造並描繪人工智能全景圖，向讀者展示了一個全新、智慧、前言的科技新時代，使讀者能快速、直觀的掌握人工智能相關基礎知識和基本技術，瞭解人工智能的實際應用，激發讀者對人工智能學科的興趣，培養人工智能應用意識，提高其科學素養。本書即可作為非人工智能專業大學生的教材或參考書，也可作為人工智能愛好者參考書籍。

本書分為三部分。第一部分為內容理解，從文本、語音、圖像的理解等角度幫助讀者全面瞭解其中的技術細節和研究進展。第二部分為內容生成，著重講解生成的技術細節，結合作者業務探索的應用案例，從圖片文字生成、素材合成，到AI創作全鏈路，介紹內容創作相關的技術，幫助讀者由淺入深理解技術原理與業務實踐。第三部分為內容質量，詳細介紹信息流領域常見的內容質量類型，幫助讀者瞭解針對這些內容質量問題的業務場景應如何進行拆解和定義，化抽象為可以建模的問題。

本書是一本全面介紹機器學習方法特別是算法的新書，適合初學者和有一定基礎的讀者。 機器學習可以分成三大類別，監督式學習、非監督式學習和強化學習。三大類別背後的算法也各有不同。監督式學習使用了數學分析中函數逼近方法、概率統計中的極大似然方法。非監督式學習使用了聚類和貝葉斯算法。強化學習使用了馬爾可夫決策過程算法。 機器學習背後的數學部分來自概率、統計、數學分析以及線性代數等領域。雖然用到的數學較多，但是最快捷的辦法還是帶著機器學習的具體問題來掌握背後的數學原理。因為線性代數和概率理論使用較多，本書在最後兩章集中把重要的一些概率論和線性代數的內容加以介紹，如果有需要的同學可以參考。另外，學習任何知識，動手練習加深理解的**方法，所以本書的每一章都配備了習題供大家實踐和練習。

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對近期較為火熱的AIGC技術及其相關話題，介紹AIGC的技術原理、專業知識和應用。 全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術的基本概念和發展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎技術棧和拓展技術棧；第四、五章分別討論了AIGC技術在文本生成和圖像生成兩個領域的現狀和前景；第六章列舉了目前較為熱門的AIGC技術應用；第七章描述了AIGC的上、中、下游產業鏈及未來前景；第八章主要關注AIGC在法律和道德上可能存在的爭議與問題；第九章對AIGC技術進行了總結與展望。全書運用可視化的表達方式，對較為複雜的概念進行了生動易懂的闡述。 AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦適合AIGC從業人員、相關技術人員以及相關專業的學生參考和學習。

在數字化時代，嵌入式人工智能系統和深度學習等技術變得越來越重要。在嵌入式平臺上進行深度學習推理時會受到計算能力、存儲空間、能耗等資源限制的挑戰。本書從深度學習模型在資源受限的硬件平臺上部署的角度，介紹嵌入式AI系統的基本概念、需求、挑戰，以及其軟硬件解決方案。本書共分為7章。第1章介紹了邊緣計算； 第2章介紹了嵌入式AI系統的基本概念及其面臨的需求與挑戰； 第3章介紹了嵌入式AI系統的硬件解決方案； 第4～6章介紹了嵌入式AI系統的軟件解決方案，包括DNN模型的構建及實現、輕量級DNN模型的構建、模型輕量化方法及實現； 第7章介紹了DNN模型的硬件部署。本書提供了基於Python語言和Torch API的大量代碼解析，並針對Intel系列和NVIDIA系列芯片的硬件部署分別進行介紹。本書適合作為高等院校計算機專業、軟件工程專業的教材，也可供對深度學習、計算機視覺、嵌入式AI系統等感興趣的開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考。

本書是一本針對初學者介紹人工智能基礎知識的書籍。本書採用通俗易懂的語言講解人工智能的基本概念、發展歷程和主要方法，內容涵蓋人工智能的核心方法，包括什麼是人工智能、神經網絡(深度學習)是如何實現的、計算機是如何學會下棋的、計算機是如何找到**路徑的、如何用隨機算法求解組合優化問題、統計機器學習方法是如何實現分類與聚類的、專家系統是如何實現的等，每種方法都配有例題並給出詳細的求解過程，以幫助讀者理解和掌握算法實質，提高讀者解決實際問題的能力。 此外，本書可以幫助人工智能的開發人員理解各種算法背後的基本原理。書中的講解方法和示例，有助於相關課程的教師講解相關概念和算法。 總之，這是一本實用性強、通俗易懂的人工智能入門教材，適合不同背景的讀者學習和使用。

本套教材包括主教材《機器學習-工業大數據分析》，一套多媒體課件，一個工業大數據集，一套完整代碼集。由授課教師在進行教學實踐的基礎上，適應當前國內教學改革的需要，結合清華大學《機器學習與大數據》的教學經驗編寫而成。本書以機器學習理論方法和工業大數據實踐為兩條並行主線貫穿整個課程。以經典機器學習、深度學習以及強化學習部分為理論主體，重點介紹方法原理、公式推導、算法設計和分析；以生產系統、交通系統、能源系統、電信系統、醫療系統為主體實踐領域，重點介紹大數據與機器學習方法的聯合應用以及評估。全書共分2篇，分別講述機器學習原理、方法以及在工業大數據領域的應用。本套教材可作為高等院校非計算機類等專業的機器學習課程教材，也可供有關技術人員作為自學用書。

《極簡ChatGPT：如何利用AI提高辦公效率》從ChatGPT的使用入手，系統介紹了如何使用它實現Office自動化與數據分析。本書內容豐富，案例詳盡，可作為ChatGPT的使用教程與參考手冊，適合Office應用人員、數據分析師與項目管理人員閱讀。

本書針對高等學校人工智能本科生專業人才培養的專業內涵、定位和知識體系，設置了數學與統計、科學與工程、計算機科學與工程核心、人工智能核心、認知與神經科學、先進機器人技術、人工智能與社會、人工智能工具與平臺等專業課程群，重點介紹了八大課程群中各課程的概況和知識點，為培養具有科學家素養的工程師奠定知識和能力的基礎。本書可為各類學校人工智能專業構建寬口徑、學科交叉課程體系提供參考和引導示範，同時也可為研究生相關課程體系建設和專業學習提供指引。

為了掃清讀者對後面章節學習的障礙，本書首先從需要的數學基礎講起，然後以傳統的線性模型為引導，逐步學習支持向量機、深度學習、集成學習等當下比較流行的算法。本書在講清理論知識的同時，注重對學習算法的實現，使讀者知其然又知所以然。本書使用的軟件是R語言，R是開源軟件，獲取方便，操作簡單，對新的學習算法更新速度快。本書適合高等院校人工智能、計算機、自動化、統計學等相關專業的研究生或本科生使用，也可供相關領域的研究人員和工程技術人員參考。

本教材面向理工類非計算機專業，和傳統程序設計課程相比，主要注重提高算法和問題求解能力，不注重具體的語言語法，使相關專業學生擁有更為堅實的程序設計技能和算法基礎，為培養素質好、專業技術強、信息化水平高的高級工程技術人才做準備。本教材圍繞應用環境中實際問題的求解過程來闡述和講解程序設計思想方法和相關技術知識，向學生展示如何設計和選擇合適的數據結構來表示實際問題中的處理對象，如何把一個實際問題轉化成一個程序可計算的邏輯模型，以及如何考慮程序運行的效率來滿足問題求解對時間的要求等。