会员
智能化未来:“暴力计算”开创的奇迹
谢耘更新时间:2020-05-28 17:47:59
最新章节:公众号介绍开会员,本书免费读 >
《智能化未来:“暴力计算”开创的奇迹》是全面深入剖析智能化信息技术的著作。作者将历史文明视角、哲学思考、科学与技术分析、创新思维等内容有机结合在一起,既高屋建瓴又深入本质,论之有据、语言风趣易懂而又不失严谨,对信息技术提出了独特的、系统的、深刻的理念与看法,揭示出了信息技术发展的客观本质规律与趋势,以及对人类文明的颠覆性影响。《智能化未来:“暴力计算”开创的奇迹》适合高校师生、科技与社科学术研究人员、信息技术相关产业从业人员以及政府产业主管部门相关人员阅读。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2018-06-29 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
谢耘
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
GPT图解:大模型是怎样构建的
人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2计算机14万字 - 会员
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度计算机13万字 - 会员
合成生物学智能化设计与应用
本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线,详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展,深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史,然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用,并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展,最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势,计算机23万字 - 会员
AI帮你赢:人人都能用的AI方法论
本书强调“把AI作为方法”(AI即ArtifcialIntelligence,人工智能)这一核心理念,旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧,并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手,探讨了把AI作为方法的必然性和必要性,进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外,本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力,通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地计算机9.7万字 - 会员
大语言模型:原理、应用与优化
这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深入探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智计算机12.1万字 - 会员
知识图谱从0到1:原理与Python实战
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计算机9.6万字 - 会员
智能计算系统:从深度学习到大模型
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就,以“图像风格迁移”应用为例,全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新,第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程,第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识,第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法,第5章介绍编程框架的工作原理,第6章回顾深度学习所用的处理器结构从计算机34.9万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
机器学习教程(微课视频版)
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经计算机20.6万字