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人工智能算法基础

计算机网络人工智能

更新时间:2025-04-09 19:07:24 最新章节:附录

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书籍简介

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、循环神经网络算法和卷积神经网络算法等内容。
品牌:北大出版社
上架时间:2022-03-01 00:00:00
出版社:北京大学出版社
本书数字版权由北大出版社提供,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

唐宇迪 史卫亚 罗召勇 李琳 侯惠芳编著
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  • 这是一本探讨人工智能与生物技术的融合颠覆传统医疗,并会对未来药物研发产生重大影响的书。作者凭借其在生物科学方面的专业背景,以及在生物技术和制药行业的从业经验,为读者呈现了对于医疗科技这一前沿领域的深刻见解。书中首先概述了数据科学方法的兴起以及生物学领域的范式转变,这一转变催生了计算生物学的革命,即通过计算机模拟进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习领域的重大突破,并探讨了这些技术
    (美)布赖恩·希尔布什计算机18.6万字
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    兰一杰 于辉计算机14万字
  • 会员
    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
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  • 本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员,还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家,本书都将带你深入大模型的核心领域,提供从构建、优化到部署的全流程指导,助你
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    本书从介绍“ChatGPT第一次接触”开始,分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。书中每一章都涵盖了ChatGPT的不同应用场景,从编写各种文档,到辅助进行需求分析和系统设计,以及数据库设计和开发高质量代码等均有讲解。还介绍了如何使用ChatGPT辅助进行系统测试以及任务管理,并对源代码底层逻辑进行了分析。
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