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《可解释人工智能导论》是由杨强编著,《可解释人工智能导论》全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分，共11 章。第一部分包括第1章，揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制，提出一种基于人机沟通交互场景的可解释...

《Easy RL》是由王琦编著,强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。 本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军...

《大话大语言模型》是由王符伟编著,本书全面介绍大语言模型（Large Language Model，LLM）的前世今生、工作原理、应用实践及未来趋势。适合AI从业者、研究人员及对大语言模型感兴趣的读者阅读。...

《从零开始构建企业级RAG系统》是由李多多编著,这是一本面向企业级AI应用开发者和决策者的RAG技术实战指南，全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐进的讲解方式，配以丰富的图表和代码示例，为读者提供了一条完整的学习路径，帮助读者快速掌握RAG技术的精髓...

《AI处理器硬件架构设计》是由任子木编著,《AI处理器硬件架构设计》基于当前工业界主流的设计规格，详细介绍了AI处理器硬件架构及微架构的设计原理，并配有对应的工程经验总结与产品实例分析。本书主要内容包括：业界主流AI处理器架构及基础背景知识（...

《图解大模型》是由杰伊·阿拉马尔编著,本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。 全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分 理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，...

《生成式人工智能（基于PyTorch实现）》是由刘焕良编著,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...

《DeepSeek原理与项目实战》是由未来智能实验室编著,DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本...

《硅、神经与智能体》是由王亚晖编著,本书追溯了人工智能从古代的机械计算器到现代深度学习与强化学习的演变历程，突出了人工智能历史上的关键里程碑和众多科学家、工程师及思想家的贡献，特别强调了图灵测试的提出和达特茅斯会议对人工智能领域的深远影...

《AI辅助编程Python实战》是由利奥·波特编著,本书系统地介绍了如何利用 AI 助手 Copilot 和 ChatGPT 来提升 Python 编程的效率和质量。本书从 AI 助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，...