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人工智能大模型導論 版權信息
- ISBN：9787301359723
- 條形碼：9787301359723 ; 978-7-301-35972-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能大模型導論 本書特色
全面解讀基礎知識：介紹人工智能大模型基礎知識，適合新手入門
詳細介紹大模型底層邏輯：詳解語言模型、神經網絡語言模型、與訓練語言模型、大模型的技術發展、微調與部署，以及大模型在各領域的優化應用
深入解析場景應用：在各領域進行優化，深入淺出解析人工智能應用
清晰介紹實戰步驟：有理論有實訓，介紹了人工智能大模型底層邏輯與技術，以及在實際中的應用，步驟清楚，條理清晰，即學即用
人工智能大模型導論 內容簡介
本書采用理論與實訓案例相結合的形式，深入淺出地介紹了大模型的基礎知識。本書共分為8章，內容涵蓋大模型的基礎知識、傳統語言模型基礎知識、神經網絡基礎知識、大模型的主要技術、大模型的微調與部署、 大模型的應用，以及面對的挑戰和未來發展等。在講解理論知識的同時，輔以實訓案例，聚焦核心技術與應用，引領AI技術新潮流 本書不僅適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術或相關專業學習大模型的入門教材，也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師學習閱讀。
人工智能大模型導論人工智能大模型導論 前言
在信息技術日新月異的今天，人工智能已經成為推動社會進步和產業升級的重要力量。作為 人工智能領域的核心技術之一，大模型的出現與發展，無疑為自然語言處理乃至整個AI領域帶來了革命性的變革。這些模型不僅擁有強大的語言生成與理解能力，還能夠在諸多應用場景中展現出驚人的表現，為人類生活與工作帶來了前所未有的便利與可能。正是在這樣的時代背景下，本書應運而生，旨在為讀者提供一份全面、深入且實用的學習指南。
一、為什么寫這本書
大模型在自然語言處理、圖像、視頻領域取得了顯著的成就，引領了AI技術的*新潮流，但其背后復雜的技術原理、精細的訓練方法及廣泛的應用場景，對于廣大初學者及從業者而言，依然造成了一定的學習障礙。為了跨越這一門檻，引領讀者深入探索這一前沿技術的奧秘，我們精心編寫了這本全面介紹大模型的書籍。
在這本書中，我們將深刻認識到大模型在不同領域的核心地位。它不僅是當前學術界研究的焦點，更在實際應用中展現出了無可比擬的價值，從智能客服到文本生成，從信息檢索到語言翻譯，從圖像生成到視頻生成，無處不在地改變著我們的生活和工作方式。因此，我們希望通過本書，為讀者搭建一座通往大模型技術深處的橋梁，使大家能夠系統地掌握這一技術，為未來的職 業發展鋪平道路，無論是面對挑戰還是把握機遇，都能游刃有余。
人工智能大模型導論 目錄
第 1 章 大模型概述
1.1 大模型概念及其發展
1.1.1 大模型基本概念
1.1.2 大模型的發展
1.1.3 大模型的分類
1.2 大規模語言模型的興起
1.3 大規模語言模型的發展歷程
1.3.1 大規模語言模型的定義
1.3.2 大規模語言模型的發展
1.3.3 大規模語言模型的主要類型
1.3.4 大規模語言模型的應用領域
1.4 大規模語言模型的特點及存在的問題
1.4.1 大規模語言模型的特點
1.4.2 大規模語言模型的涌現
1.4.3 存在的問題
1.5 視覺大模型
1.5.1 視覺大模型的發展
1.5.2 視覺大模型的主要應用
1.6 多模態大模型
1.6.1 多模態大模型的發展
1.6.2 多模態大模型的主要應用
1.7 案例實訓
1.8 本章小結
1.9 課后習題
......
第 8 章 大模型的挑戰與未來
8.1 計算資源的挑戰
8.2 數據質量的挑戰
8.3 模型的泛化能力與魯棒性
8.4 數據隱私與倫理問題
8.5 大模型的可解釋性
8.6 未來研究方向與趨勢
8.7 案例實訓
8.8 本章小結
8.9 課后習題
展開全部
人工智能大模型導論 作者簡介
史衛亞：博士，副教授，IEEE會員，CCF會員，INNS會員。2009年獲得復旦大學計算機應用專業博士學位。2015—2016年在美國北卡羅來納大學做訪問學者，對機器學習、大數據檢索、數據庫、圖像和視頻處理、人工智能和模式識別等有深入研究。
劉田園：算法高級工程師，現就職于科大訊飛股份有限公司，并擔任河南工業大學人工智能與大數據學院人工智能雙師。具備多年算法開發經驗，發表人工智能相關專利多篇，研究方向包括自然語言處理、計算機視覺、推薦系統、機器學習等。
劉婉月：人工智能碩士，高級工程師，就職于科大訊飛股份有限公司，擁有豐富的人工智能項目落地實踐經驗，主要研究方向包括機器翻譯、自然語言處理和人工智能。
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