风火少年战AI：人工智能从编程到实践

本书分两篇，为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面，主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略，同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面，主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术，AIAgent的原理与应用，以及大模型压缩与部署策略，并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用，最后对大模型进行

近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang

《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，

本书以人工智能为核心，上篇讲述了人工智能理论知识及发展蓝图规划，目的是帮助读者认识人工智能，找到入局人工智能领域的途径和方法；中篇罗列了可以为人工智能赋能的前沿技术，包括NLP、机器学习、大数据、物联网、区块链等；下篇总结了人工智能对交通、农业、医疗、制造、教育、金融、文娱等行业的影响和作用，旨在让读者了解人工智能是如何在这些行业实现商业化落地的。本书从多个角度出发，描绘了一幅完整的人工智能发展蓝

本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例，读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外，本书通过提供代码实战，引导读者亲自动手构建知识图谱，并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念，并通过代码实战构建知识图谱。同时，本书也提供了关于大语言模型与知识图谱

本书分为23章，从基础的演讲知识入手，到演讲稿的写作技巧，再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习，最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识，还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。

DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）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，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合

本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写，一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒，深入大模型3步工作流程，详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案，全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章，从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识（第1章）介绍大模型定义、应用现状、存在的问题，以及发展趋势。原理与技术（第2和3章）详细讲解大