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深度学习与神经网络
更新时间：2023-02-28 19:09:41 最新章节：参考文献
书籍简介
神经网络与深度学习是人工智能研究的重要领域，是机器学习的重要组成部分。人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的科学。本书紧紧围绕神经网络和深度学习的基础知识体系进行系统的梳理，力求从基础理论、经典模型和前沿应用展开论述，便于读者能够较为全面地掌握深度学习的相关知识。全书共16章。第1章是绪论，简要介绍人工智能、机器学习、神经网络与深度学习的基本概念及相互关系，并对神经网络的发展历程和产生机理进行阐述；第2章介绍神经网络的基本神经元模型、网络结构、学习方法、学习规则、正则化方法、模型评估方法等基础知识；第3～8章介绍多层感知器神经网络、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制与反馈网络；第9章介绍深度学习网络优化的相关内容；第10～13章介绍受限玻尔兹曼机和深度置信网络、栈式自编码器、生成对抗网络和图神经网络；第14章介绍深度强化学习；第15章介绍深度学习的可解释性；第16章介绍多模态预训练模型。深度学习是源于对含有多个隐藏层的神经网络结构进行的研究，以便建立和模拟人脑的学习过程。本书整理了人工神经网络从简单到复杂的模型，归纳和总结了神经网络的理论、方法和应用实践。本书可以作为高等院校人工智能及相关专业或非计算机专业的参考用书，也可以作为人工智能领域的科技工作者或科研机构工作人员的参考用书。
上架时间：2022-11-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
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赵眸光编著
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- 会员本书共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线：不仅涵盖了AI领域的各个方面，而且非常注重算法与模型的实际应用，通过分析大量的经典案例，可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。计算机11.6万字
- 会员本书结合AI原生应用落地的大量实践，系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用，涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板，而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧，以找到决定大语言模型输出的关键因子，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本书计算机18.2万字
- 会员本书共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新。计算机9.7万字