智能化变革：人工智能技术进化与价值创造

本书通过81个官方案例解析、120个知识点梳理，深入浅出介绍了Sora的技术原理、特色功能、创新之处、优势特点、文案工具、脚本创作、提示词技巧、绘画工具、创意应用、变现方式等，帮助读者一本书全面精通Sora的AI视频生成技术。10大专题内容、108分钟视频，手机扫码可看精华内容，同时赠送了9大超值资源：74组AI绘画提示词、104个效果文件、165页PPT课件、31集《AI摄影》教学视频、40集《

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

本书分为3个部分：第1章和第2章是人工智能的数学基础，主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识，以及线性代数和概率论的相关知识；第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论，以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建；第13章介绍了Spark机器学习，笔者认为对于机器学习，不能只限于Python中的skle

本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型

本书共14章，主要内容包括探索性数据分析、有监督学习（线性回归、SVM、决策树等）、无监督学习（降维、聚类等），以及深度学习的基础原理和应用等。

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。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读本书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一

本书分为4章，共20章。其中第1篇为基础算法篇，从第1章到第9章，讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，从第10章到第14章，讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法；第3篇为强化学习算法篇，从第15章到第16章，讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4篇为深度学习算法篇，从第17章到第19章，讲述神经网络模型算法、

随着Web3.0时代的来临，我国教育领域迎来了一场全面而深刻的变革——AIGC、ChatGPT、大数据、云计算、物联网、数字孪生、元宇宙等新兴技术与教育行业的融合程度日益加深，AI驱动的教育新形态、新模式、新产品不断涌现，数字化、网络化、智能化逐渐成为引领我国教育变革与转型的重要方向。本书立足于全球范围内智慧教育领域的实践经验与前沿趋势，全面阐述AIGC、ChatGPT、元宇宙、数字孪生等新兴技

随着技术的发展，AI与人们的生活、工作结合得越来越紧密。在设计领域，AI已成为设计师的好帮手。借助AI，设计师可以更好、更快地创作出令人惊艳的作品。本书共9章。第1章系统地介绍了什么是AI设计、有哪些AI设计工具，以及如何撰写提示词让AI生成符合需求的设计作品；第2～9章通过8个实用模块、40多个常见的设计场景，详细介绍了AI在头像和表情包设计、图片处理、社交媒体配图、视频制作、插画绘制、电商设计