本書(shū)由日本著名管理學(xué)家、經(jīng)濟(jì)評(píng)論家大前研一創(chuàng)作。本書(shū)以未來(lái)學(xué)家阿爾夫·托夫勒在《第三次浪潮》中的觀點(diǎn)為線索，精準(zhǔn)分析了21世紀(jì)以來(lái)“AI革命”在世界掀起的“第四次浪潮”。進(jìn)入21世紀(jì)，飛速發(fā)展的“AI革命”在世界掀起日新月異的變化。但與人們的愿景背道而馳的是AI可能超越人類智能這一技術(shù)上的奇異性，因此“第四次浪潮”的后

本書(shū)詳細(xì)介紹了如何根據(jù)個(gè)人需求和應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)建定制化GPTs，為各個(gè)行業(yè)的創(chuàng)新者開(kāi)辟了新的可能性，助力了各種新應(yīng)用和服務(wù)的誕生。本書(shū)從理論到實(shí)戰(zhàn)，由淺入深，對(duì)創(chuàng)建定制化GPTs的方法與技術(shù)進(jìn)行了全方位的介紹，為希望深入了解并應(yīng)用這一前沿技術(shù)的專業(yè)人士、開(kāi)發(fā)者和愛(ài)好者提供了全面的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。從而根據(jù)自己的需求定制和優(yōu)化GPT

本書(shū)是一本教材。本書(shū)以獨(dú)特的視角、平實(shí)易懂的方式，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用案例，這使讀者無(wú)須編程基礎(chǔ)，就能立即上手，應(yīng)用書(shū)中所學(xué)。書(shū)中第一部分介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的基本概念；第二部分分章節(jié)深入分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能評(píng)估，以及如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中考慮數(shù)據(jù)等問(wèn)題；第三部分解讀自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別；第四部分說(shuō)明生物特征識(shí)別、人臉

本書(shū)基于作者多年來(lái)在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘方面的研究成果，全面系統(tǒng)地總結(jié)了集成學(xué)習(xí)及其在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與實(shí)際應(yīng)用方面的最新研究，引導(dǎo)讀者從理論到實(shí)踐再到應(yīng)用，由淺入深地學(xué)習(xí)如何將集成學(xué)習(xí)應(yīng)用于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。本書(shū)從理論研究基礎(chǔ)和代表性方法的角度介紹集成學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，并針對(duì)時(shí)間序列和數(shù)據(jù)流兩種不同類型的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及其

導(dǎo)航與控制是當(dāng)前智能無(wú)人系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)與難點(diǎn)，尤其是針對(duì)多運(yùn)動(dòng)體無(wú)人系統(tǒng)，高精度的導(dǎo)航定位服務(wù)與優(yōu)異的協(xié)同控制性能是高效執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的前提。協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù)是保障多運(yùn)動(dòng)體無(wú)人系統(tǒng)長(zhǎng)航時(shí)、高精度定位服務(wù)的有效手段，智能協(xié)同控制則可以進(jìn)一步提升多運(yùn)動(dòng)體無(wú)人系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的效率。本書(shū)結(jié)合作者團(tuán)隊(duì)多年的科研成果，系統(tǒng)介紹智能無(wú)人

本書(shū)采用圖形化的方法講解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)與技術(shù)，并且借用圖形化軟件KNIME采用拖、拉、拽等“傻瓜式”的操作完成從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。全書(shū)分為三個(gè)部分，分別是人工智能技術(shù)入門、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。本書(shū)具有圖說(shuō)圖解、自上而下、夠用即止、實(shí)戰(zhàn)掌握的特點(diǎn)，操作步驟描述詳細(xì)，圖文并茂，內(nèi)容翔實(shí)、詳略得當(dāng)。

本書(shū)對(duì)接智能語(yǔ)音開(kāi)發(fā)運(yùn)維崗位要求、人工智能語(yǔ)音應(yīng)用開(kāi)發(fā)1+X職業(yè)技能等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，內(nèi)容涉及語(yǔ)音及智能語(yǔ)音相關(guān)技術(shù)的基本概念與簡(jiǎn)單應(yīng)用，并對(duì)語(yǔ)音識(shí)別、聲紋識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音評(píng)測(cè)等重點(diǎn)應(yīng)用的技術(shù)框架和開(kāi)發(fā)技術(shù)進(jìn)行了介紹。本書(shū)以“必須、夠用”為原則，以培養(yǎng)學(xué)生的工程應(yīng)用能力和職業(yè)素養(yǎng)為主線，將思政要素融入內(nèi)容，包含初步了解語(yǔ)音

本書(shū)圍繞面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增廣二階優(yōu)化器展開(kāi)研究，在二階優(yōu)化器的基礎(chǔ)上，通過(guò)結(jié)合三次正則項(xiàng)，構(gòu)建能利用高階梯度信息的損失函數(shù)；為了避免計(jì)算完整的海森矩陣和進(jìn)一步加速迭代收斂過(guò)程，提出了各類矩陣更新和動(dòng)量加速規(guī)則，從而得到性能更優(yōu)的增廣二階優(yōu)化器。同時(shí)，面向有能耗約束和嵌入式硬件設(shè)備實(shí)施的深度估計(jì)應(yīng)用，本書(shū)分別提出了投影

本書(shū)主要介紹了垂直領(lǐng)域大模型的低算力遷移技術(shù)，包括微調(diào)、部署與優(yōu)化等方面。全書(shū)共12章，第1章從垂直領(lǐng)域大模型的生態(tài)系統(tǒng)出發(fā)，介紹了當(dāng)前大模型帶來(lái)的行業(yè)變革，以及垂直領(lǐng)域遷移的動(dòng)機(jī)和機(jī)遇。第2、3章詳細(xì)探討了垂直領(lǐng)域低算力遷移的技術(shù)棧、大模型的主流開(kāi)源生態(tài)，如HuggingFace、Megatron等。第4-6章介紹了

本書(shū)的第一部分分析了人工智能的根本科學(xué)問(wèn)題，揭示了人工智能科學(xué)是人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，分析了人工智能科學(xué)是現(xiàn)有科學(xué)體系所不足于支撐的重大科學(xué)問(wèn)題；第二、第三和第四部分主要是基于分而治之這一物理世界分析方法科學(xué)體系的人工智能原理；第五部分是李昂生創(chuàng)建的層譜抽象認(rèn)知模型這一信息世界科學(xué)范式的數(shù)學(xué)原理及基于這個(gè)新科學(xué)原