本書詳細(xì)闡述意圖驅(qū)動(dòng)自智網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)例。內(nèi)容涵蓋意圖驅(qū)動(dòng)自主智能網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念與背景，以及意圖智能轉(zhuǎn)譯、意圖閉環(huán)驗(yàn)證、自主策略生成、意圖態(tài)勢感知等意圖環(huán)路技術(shù)。此外，探討針對意圖驅(qū)動(dòng)智能運(yùn)維、意圖驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡、意圖驅(qū)動(dòng)6G編排和意圖驅(qū)動(dòng)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)管控等典型應(yīng)用案例。

本書主要圍繞AI系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)展開，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行介紹，旨在讓讀者了解AI系統(tǒng)的來龍去脈，形成對AI系統(tǒng)的系統(tǒng)化與層次化的初步理解，掌握AI系統(tǒng)基本理論、技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用及研究方向，為后續(xù)從事具體的學(xué)習(xí)研究工作和項(xiàng)目開發(fā)工作奠定基礎(chǔ)。本書首先介紹AI的歷史、現(xiàn)狀與發(fā)展及AI系統(tǒng)的基本知識(shí)，后分為AI硬件與體系

閱讀本書猶如一次時(shí)空之旅。它不僅向你講述了人工智能進(jìn)步的故事，還能讓你沿著那些人工智能先驅(qū)者的腳步，去感受他們的激情和執(zhí)著，去了解他們?nèi)绾斡弥腔壑�光，點(diǎn)亮通往未知世界的路標(biāo)。希望這本書能讓你感受到，人工智能原來并不遙遠(yuǎn)，人工智能原來很有趣，繼而進(jìn)一步地關(guān)注更多發(fā)生在人工智能世界里的奇妙故事，抑或愿意投身于這一全球矚目的

本書全面介紹大語言模型提示工程基礎(chǔ)、提示詞類型與萬能公式、文本摘要、改寫重述、語法糾錯(cuò)、機(jī)器翻譯、數(shù)據(jù)挖掘、程序開發(fā)、AI寫作輔導(dǎo)、AI繪畫、百度文心一言和阿里通義大模型等內(nèi)容。同時(shí)詳細(xì)介紹各類提示詞的應(yīng)用,如問答式、指令式、狀態(tài)類、建議式、安全類和感謝類提示詞,以及如何通過實(shí)戰(zhàn)演練掌握這些技巧。此外,還涉及使用提示詞

"本書面向非專業(yè)人士、尤其是青少年群體，將硬核知識(shí)、技術(shù)方法與人文歷史、人物故事有機(jī)融合，理順人工智能縱向發(fā)展脈絡(luò)與橫向科學(xué)輪廓。作者以扎實(shí)的專業(yè)背景、流暢的文筆幫讀者理順人工智能的發(fā)展脈絡(luò)，厘清人工智能的核心技術(shù)方法，幫讀者看懂人工智能與其他學(xué)科交叉碰撞所引發(fā)的社會(huì)生活變化，從“成天下之才”的角度給青少年讀者提供學(xué)習(xí)

"本書以立德樹人教育理念為指導(dǎo)，按照教育部組織制訂的《新時(shí)代大學(xué)計(jì)算機(jī)課程教學(xué)基本要求》編寫。本書緊跟新一代信息技術(shù)的發(fā)展，是《基于人工智能的信息技術(shù)基礎(chǔ)》的配套實(shí)驗(yàn)教材和必要補(bǔ)充，兩者相輔相成，構(gòu)成一個(gè)完整體系。主要內(nèi)容共8章，34個(gè)實(shí)驗(yàn)，涵蓋計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)及其應(yīng)用、文字處理高級應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理高級應(yīng)用、演示文稿

本書旨在成為大模型在各行各業(yè)落地應(yīng)用的“百科全書”，專為對大模型感興趣的從業(yè)者和企業(yè)管理者量身打造。本書結(jié)合了實(shí)地調(diào)研和多元視角，不僅對大模型進(jìn)行了技術(shù)分析，還從商業(yè)、產(chǎn)品、行業(yè)等多個(gè)角度進(jìn)行了應(yīng)用探討。全書共5章：第1章介紹了大模型的訓(xùn)練過程和核心技術(shù)；第2章分析了大模型對軟件行業(yè)的影響，通過具體案例展示了軟件公司如

本書全面介紹TensorFlow2.x框架及其在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，內(nèi)容包括TensorFlow簡介、Python語言基礎(chǔ)、環(huán)境搭建與入門、TensorBoard可視化、多層感知機(jī)實(shí)現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和GPU并行計(jì)算等。

本書根據(jù)李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)公開課中與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容編寫而成，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學(xué)習(xí)（包括BERT和GPT）等深度學(xué)習(xí)常見算法，并講解了對抗攻擊、領(lǐng)域自適應(yīng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)壓縮等深度學(xué)習(xí)相關(guān)的進(jìn)階算法.在理論嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕�礎(chǔ)上，本書保留了公開課中大量生動(dòng)有趣的例子

本書在人機(jī)交互的基礎(chǔ)上，分析了圖像視覺特征的隨機(jī)游走、水平集方法和圖割算法的前景提取模型，闡述了基于多尺度平滑的前景提取算法，研究了不同平滑正則項(xiàng)對前景提取的影響，歸納了平滑正則項(xiàng)的條件和流形算法在前景提取中的應(yīng)用，為開拓新的前景提取技術(shù)奠定了相應(yīng)的理論基礎(chǔ)。