人工智能(AI) - 第4页

本书涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面，帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。全书共18章，分为三篇：基础篇介绍大语言模型的基础知识、应用架构和应用工作模式。操作篇详细讲解大模型的实操环节，包括环境搭建、多种有代表性的开源大语言模型的安装、微调与量化等常见操作。开发篇讲述大语言模型在Chat、辅助编程、RAG、翻译、AI Agent、

随着AlphaGo与李世石大战的落幕，人工智能成为话题焦点。AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野。什么是深度学习，什么是神经网络，为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜？人工智终将会取代人类智慧吗？本书结合日常生活中的寻常小事，生动形象地阐述了神经网络与深度学习的基本概念、原理和实践，案例丰富，深入浅出。对于正在进入人工智能时代的我们，这些内容无疑可以帮助我们更好地理解人工

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说，上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了Py

本书基于TensorFlow、Keras和scikit-learn，介绍了21个典型的人工智能应用场景。全书共3篇，分别是预测类项目实战篇、识别类项目实战篇和生成类项目实战篇。其中预测类项目包括房价预测、泰坦尼克号生还预测、共享单车使用情况预测、福彩3D中奖预测、股票走势预测等8个项目；识别类项目包括数字识别、人脸识别、表情识别、人体姿态识别等7个项目；生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格

本书聚焦智能体（AI Agent）的设计方法与落地技巧，帮助非技术背景职场人士系统学习 AI 智能体设计。本书以“原理 - 工具 - 实战”为逻辑主线，全面解析了 AI Agent 的原理与设计方法。 全书通过扣子和 AppBuilder 这两个国内主流工具的 36 个实操案例，手把手教会读者在创作、办公、营销、求职等领域快速构建智能体应用。特别设计的低门槛体系与步骤化指导，让零基础读者也能轻松上

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。 作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。 学完本书后，你将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。

本报告综合调度并协同使用了 OpenClaw、Grok、Gemini、ChatGPT、Notebook LM 等多种智能体工具，在先前一人公司工作流所带来的操作、范式、原则下，组织开展了多轮交叉审核与迭代修订。报告的资料检索、初步整理、结构优化、文字润色及部分排版工作由人工智能辅助完成，并由人工进行关键内容把关与最终确认。

《天下一知》试图回答比“怎样使用 AI”更基础的问题：智能究竟是什么，机器为什么能够学习，以及当模型规模不断增大后，为何会出现许多没有被工程师逐条编写进去的能力。作者以“涌现”作为理解这一过程的重要线索。全书从哲学中的本质、因果和认知问题进入复杂系统，再逐步介绍机器学习的主要范式、神经网络和深度学习。相比只解释技术名词，它更关注“学习”这件事为什么可能成为智能的核心，以及规模扩大为什么可能造成能力

未来必将是一个人人拥有AI助理的时代，提前了解、掌握AI工具的使用方法，我们就会在竞争中领先半个身位。本书结合ChatGPT等已发布的AI工具，从文字处理、绘画、PPT制作、数据分析、翻译等多个应用场景切入，详尽介绍了如何用这些工具来提升工作效率。不管你是职场新人，还是经验丰富的老手，都可以用本书所讲的方法来武装自己，变身“职场钢铁侠”，更好地胜任工作需要，更具有创造力和竞争力。编辑推荐1 Cha

本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择