當前，ChatGPT和AIGC成為市場熱點，本書就聚焦這一熱點，對其進行詳細講述。本書分為ChatGPT的前世今生、ChatGPT開啟AI新紀元、AIGC未來應用前景上、中、下三篇。在上篇，本書對ChatGPT這一核心應用的發(fā)展、行業(yè)賦能、職業(yè)趨勢進行了講解，讓讀者對ChatGPT有一個全面的了解。在中篇，本書從內容變

"本書可幫助學習者建立起對人工智能的初步認識與知識框架，為后續(xù)深入學習人工智能技術，形成應用開發(fā)、場景應用能力打好基礎。本書通俗易懂，內容循序漸進，從人們熟悉的人工智能應用場景入手，介紹當下火爆的人工智能技術及應用。本書兼具趣味性與知識性，理論講解與實踐應用并重，學習者可以通過實驗領會理論的奧妙，體會人工智能帶來的應用

"《機器學習項目成功交付》詳細闡述了與機器學習成功交付相關的基本知識，主要包括項目前期，開始工作，深入研究問題，探索性數(shù)據(jù)分析、道德和基線評估，使用機器學習技術制作實用模型，測試和選擇模型，系統(tǒng)構建和生產(chǎn)，發(fā)布項目等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現(xiàn)過程。本書適合作為高等院校計

"深度學習絕非不可窺探的黑箱!深入理解其模型和算法的實際運作機制，是駕馭并優(yōu)化結果的關鍵。你無需成為數(shù)學專家或資深數(shù)據(jù)科學家,同樣能夠掌握深度學習系統(tǒng)內部的工作原理。本書旨在通過深入淺出的方式，為你揭示這些原理，讓你在理解和解釋自己的工作時更加自信與從容�！渡疃葘W習精粹與PyTorch實踐》以淺顯易懂的方式揭示了深度學

群體智能算法是一類源于自然現(xiàn)象與社會規(guī)律啟發(fā)的智能算法，是當前人工智能方法的重要組成部分。本書從群體智能算法的基本特征入手，介紹了常見的群體智能算法及其理論基礎研究的三大內容：數(shù)學模型、收斂性與時間復雜度，詳細闡述了粒子群優(yōu)化算法、蟻群優(yōu)化算法、鴿群優(yōu)化算法、頭腦風暴算法與煙花算法的數(shù)學模型、收斂性分析與時間復雜度分析

"《融合數(shù)字電路與存內計算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（英文版）》從純數(shù)字電路和融合存內計算的高能效神經(jīng)網(wǎng)絡處理器兩個角度開展了四項主要的研究工作。在數(shù)字電路神經(jīng)網(wǎng)絡處理器層面，一方面針對傳統(tǒng)架構數(shù)據(jù)復用優(yōu)化不充分的問題，提出了針對特定卷積核優(yōu)化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡處理器KOP3。另一方面，針對不規(guī)則稀疏網(wǎng)絡壓縮技術引起的顯著額外

本書從人工智能時代大學生應具備的基礎素養(yǎng)出發(fā)，緊密圍繞任務案例闡述生成式人工智能(AIGC)如何輔助學習、工作、生活、專業(yè)等方面，主要內容包括探索人工智能新篇章、AI時代的核心競爭力、AIGC與文本生成、AIGC與數(shù)據(jù)處理、AIGC與圖像生成、AIGC與語音生成、AIGC與視頻生成AIGC與智能體和AIGC的倫理與責任

本書是“十二五”普通高等教育本科國家級規(guī)劃教材。 全書共分9章：第1章控制系統(tǒng)的基本概念，第2章數(shù)學模型，第3章時域分析法，第4章根軌跡分析法，第5章頻域分析法，第6章控制系統(tǒng)的設計和校正，第7章線性離散系統(tǒng)與三變換，第8章狀態(tài)空間分析法，第9章控制系統(tǒng)的應用和分析。書末附有5個附錄。每章附有習題，附錄E有部分習題參考

本書的目標是向你介紹圖數(shù)據(jù)結構、圖分析和圖機器學習的概念、技術和工具。每章的開頭都列出了目標，大致分為三個方面：學習圖分析和機器學習的概念；用圖分析解決特定問題；了解如何使用GSQL查詢語言和TigerGraph圖平臺。首先介紹圖數(shù)據(jù)的基本概念，然后通過連接、分析、學習三大部分深入講解一些圖算法和機器學習技術。

本書提供使用PyTorch開發(fā)深度學習應用程序的基本原理和方法,旨在為讀者介紹機器學習工程師和數(shù)據(jù)科學家在解決深度學習問題中所采用的主流現(xiàn)代算法與技術,緊跟深度學習領域的最新發(fā)展趨勢,助力初學者熟練掌握PyTorch。本書的核心優(yōu)勢在于,采用易于理解的問題與解決方案的結構,全面而詳盡地講解了PyTorch的使用方法,并