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《设计深度学习系统》是由王迟编著,本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。 作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章...

《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》是由我妻幸长编著,《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言，结合大量图示，对机器学习、深度学习、AI...

《深度强化学习落地指南》是由魏宁编著,《深度强化学习落地指南》从工业界一线算法工作者的视角，对深度强化学习落地实践中的工程经验和相关方法论做出了深度思考和系统归纳。本书跳出原理介绍加应用案例的传统叙述模式，转而在横向上对深度强化学习落地过...

《人工智能算法图解》是由里沙尔·赫班斯编著,今天，人工智能在我们的生活中随处可见。它能推送我们喜欢的电视节目，帮助我们诊断疑难杂症，还能向我们推荐商品。因此，让我们掌握人工智能的核心算法，拥抱日新月异的智能世界吧。 与那些充斥着公式和术语的教材...

《奇点更近》是由库兹韦尔编著,· 关于未来20年的预言，一幅走向奇点的未来生存指南与路线图。 继《奇点临近》之后，雷·库兹韦尔的又一部里程碑式作品！探讨以人工智能、生物技术及纳米机器人为代表的指数型技术将如何推动人类走向奇点！ 库...

《大模型RAG实战》是由汪鹏编著,这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅...

《大模型实战》是由庄建编著,本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技术，从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发，详细阐述了大模型私有化部署过程，深入剖析了Transformer架构，旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节...

《Transformer自然语言处理实战》是由路易斯编著,本书涵盖了Transformer在NLP领域的主要应用。首先介绍Transformer模型和Hugging Face 生态系统。然后重点介绍情感分析任务以及Trainer API、Transforme...

《如何创造可信的AI》是由马库斯编著,当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？如何构建人类和AI之间的信任？ 关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，...

《AI 3.0》是由米歇尔编著,人工智能现在正深刻地影响着我们的生产与生活，甚至关系到人类未来的前途命运，但究竟什么是人工智能？人工智能背后的原理是什么？从问世到演化至今，人工智能经历了怎样的历史变迁？当下人工智能的能力边界在哪里？...