深度学习与大模型基础

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  秒懂AI辅助论文写作

  本书是一本深入探讨AI在论文写作中应用的指南。本书通过九章内容，全面介绍如何在论文选题、前言写作、大纲写作、正文写作、数据分析、摘要写作、结语撰写、文稿翻译与润色、答辩PPT制作、查重投稿等环节借助AI提高效率和质量。本书不仅讨论了AI的使用伦理，还针对论文写作的具体问题，提供了提示词示例（已全部收录到秋叶AI智能鼠标平台），为论文写作提供了广阔的视角和新的方法。本书可作为缺少学术论文写作经验的大

  秋叶 佘有缘计算机7.3万字
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  高效用DeepSeek：职场逆袭的实战指南

  本书以DeepSeek应用为基础，讲解了DeepSeek在自媒体、咨询、营销、教育、翻译、职场、编程等多个领域的应用。书中通过丰富的案例和详细的指导，展示了DeepSeek如何帮助自媒体人打造“爆款”内容，如何为咨询提供高效决策支持，如何在营销中实现流量裂变，如何重塑未来学习范式，以及如何助力职场人和企业实现业务增效等。本书内容通俗易懂，案例丰富，无论是AI（ArtificialIntellig

  李艮基 曹方咏峥 肖灵儿编著计算机8.2万字
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  AIGC应用基础

  本书全面介绍了生成式人工智能（AIGC）的基础理论与实践应用，旨在通过45个典型案例细化AIGC技术的应用过程、实战技巧、优化规则及生成结果，帮助读者全面理解和掌握大模型与AIGC的基本原理、核心技术、应用实践及伦理规范，激发读者的学习兴趣与创新思维，指导读者在学习、工作、研究中充分利用AI技术提高工作效率，增强信息技术应用能力，提升核心竞争力。本书教学资源丰富，适合作为应用型本科院校和职业院校学

  尹湘萍 赵萍主编计算机15.6万字
• 心与芯：我们与机器人的无限未来

  我们当下正在经历一场AI革命。现在有创纪录的310万个机器人在工厂工作，从事从组装电脑到包装货物以及监测空气质量等各种工作。数量庞大的智能机器以各种各样的方式影响着我们的生活，如提高外科医生的手术精确度，清洁我们的家等等，我们正处于机器智能带来的令人兴奋的可能性当中。下一个万亿规模的企业，也许正在AI机器人领域诞生。当下的机器人产业，远远超出常人的想象。你会看到全世界最先锋的机器人研究团队如何开发

  (美)丹妮拉·鲁斯 (美)格雷戈里·莫内计算机13.5万字
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  揭秘大模型：从原理到实战

  本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型

  文亮 江维计算机12.2万字
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  生成式人工智能（基于PyTorch实现）

  本书通过从零开始构建生成式人工智能模型来探讨生成式人工智能的底层机制，并使用PyTorch对生成式人工智能模型进行编程的实践指导，以期让读者在了解生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、循环神经网络（RNN）、Transformer、扩散模型、大语言模型（LLM）和LangChain等技术原理之后，能构建可生成形状、数字、图像、文本和音乐的生成式人工智能模型。本书适合各种商业领域中的人工智

  (美)刘焕良计算机22万字
• DeepSeek高效提问指南：提出好问题，才有好答案

  如今，以DeepSeek为代表的AI工具迅速崛起，深刻地改变了人类获取与处理信息的方式。但在应用DeepSeek的过程中，很多人发现，向DeepSeek提出问题后，得到的回复往往不尽如人意，或是过于宽泛、缺乏针对性，或是未能切中要点、不能解决实际问题。导致这一问题的根本原因是，提问者缺乏有效的提问技巧，无法精准引导AI发挥强大的运算与分析能力。《DeepSeek高效提问指南》正是针对这一痛点，构建

  马超编著计算机11.4万字
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  从零构建大模型

  本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

  (美)塞巴斯蒂安·拉施卡计算机13.8万字
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  人工智能算法基础

  本书分为4章，共20章。其中第1篇为基础算法篇，从第1章到第9章，讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，从第10章到第14章，讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法；第3篇为强化学习算法篇，从第15章到第16章，讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4篇为深度学习算法篇，从第17章到第19章，讲述神经网络模型算法、

  唐宇迪 史卫亚 罗召勇 李琳 侯惠芳编著计算机0字