本書由日本著名管理學家、經(jīng)濟評論家大前研一創(chuàng)作。本書以未來學家阿爾夫·托夫勒在《第三次浪潮》中的觀點為線索，精準分析了21世紀以來“AI革命”在世界掀起的“第四次浪潮”。進入21世紀，飛速發(fā)展的“AI革命”在世界掀起日新月異的變化。但與人們的愿景背道而馳的是AI可能超越人類智能這一技術(shù)上的奇異性，因此“第四次浪潮”的后

本書詳細介紹了如何根據(jù)個人需求和應(yīng)用場景創(chuàng)建定制化GPTs，為各個行業(yè)的創(chuàng)新者開辟了新的可能性，助力了各種新應(yīng)用和服務(wù)的誕生。本書從理論到實戰(zhàn)，由淺入深，對創(chuàng)建定制化GPTs的方法與技術(shù)進行了全方位的介紹，為希望深入了解并應(yīng)用這一前沿技術(shù)的專業(yè)人士、開發(fā)者和愛好者提供了全面的學習指導。從而根據(jù)自己的需求定制和優(yōu)化GPT

本書是一本教材。本書以獨特的視角、平實易懂的方式，介紹機器學習實用案例，這使讀者無須編程基礎(chǔ)，就能立即上手，應(yīng)用書中所學。書中第一部分介紹了機器學習和人工智能的基本概念；第二部分分章節(jié)深入分析機器學習算法、機器學習模型性能評估，以及如何在機器學習中考慮數(shù)據(jù)等問題；第三部分解讀自動語音識別；第四部分說明生物特征識別、人臉

本書基于作者多年來在動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘方面的研究成果，全面系統(tǒng)地總結(jié)了集成學習及其在動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與實際應(yīng)用方面的最新研究，引導讀者從理論到實踐再到應(yīng)用，由淺入深地學習如何將集成學習應(yīng)用于動態(tài)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。本書從理論研究基礎(chǔ)和代表性方法的角度介紹集成學習的基礎(chǔ)知識，并針對時間序列和數(shù)據(jù)流兩種不同類型的動態(tài)數(shù)據(jù)及其

導航與控制是當前智能無人系統(tǒng)的研究熱點與難點，尤其是針對多運動體無人系統(tǒng)，高精度的導航定位服務(wù)與優(yōu)異的協(xié)同控制性能是高效執(zhí)行復雜任務(wù)的前提。協(xié)同導航定位技術(shù)是保障多運動體無人系統(tǒng)長航時、高精度定位服務(wù)的有效手段，智能協(xié)同控制則可以進一步提升多運動體無人系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的效率。本書結(jié)合作者團隊多年的科研成果，系統(tǒng)介紹智能無人

本書采用圖形化的方法講解人工智能和機器學習的知識與技術(shù)，并且借用圖形化軟件KNIME采用拖、拉、拽等“傻瓜式”的操作完成從簡單到復雜的機器學習項目。全書分為三個部分，分別是人工智能技術(shù)入門、傳統(tǒng)機器學習和深度學習。本書具有圖說圖解、自上而下、夠用即止、實戰(zhàn)掌握的特點，操作步驟描述詳細，圖文并茂，內(nèi)容翔實、詳略得當。

本書對接智能語音開發(fā)運維崗位要求、人工智能語音應(yīng)用開發(fā)1+X職業(yè)技能等級標準，內(nèi)容涉及語音及智能語音相關(guān)技術(shù)的基本概念與簡單應(yīng)用，并對語音識別、聲紋識別、語音合成、語音評測等重點應(yīng)用的技術(shù)框架和開發(fā)技術(shù)進行了介紹。本書以“必須、夠用”為原則，以培養(yǎng)學生的工程應(yīng)用能力和職業(yè)素養(yǎng)為主線，將思政要素融入內(nèi)容，包含初步了解語音

本書圍繞面向深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增廣二階優(yōu)化器展開研究，在二階優(yōu)化器的基礎(chǔ)上，通過結(jié)合三次正則項，構(gòu)建能利用高階梯度信息的損失函數(shù)；為了避免計算完整的海森矩陣和進一步加速迭代收斂過程，提出了各類矩陣更新和動量加速規(guī)則，從而得到性能更優(yōu)的增廣二階優(yōu)化器。同時，面向有能耗約束和嵌入式硬件設(shè)備實施的深度估計應(yīng)用，本書分別提出了投影

本書主要介紹了垂直領(lǐng)域大模型的低算力遷移技術(shù)，包括微調(diào)、部署與優(yōu)化等方面。全書共12章，第1章從垂直領(lǐng)域大模型的生態(tài)系統(tǒng)出發(fā)，介紹了當前大模型帶來的行業(yè)變革，以及垂直領(lǐng)域遷移的動機和機遇。第2、3章詳細探討了垂直領(lǐng)域低算力遷移的技術(shù)棧、大模型的主流開源生態(tài)，如HuggingFace、Megatron等。第4-6章介紹了

本書的第一部分分析了人工智能的根本科學問題，揭示了人工智能科學是人類科學技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，分析了人工智能科學是現(xiàn)有科學體系所不足于支撐的重大科學問題；第二、第三和第四部分主要是基于分而治之這一物理世界分析方法科學體系的人工智能原理；第五部分是李昂生創(chuàng)建的層譜抽象認知模型這一信息世界科學范式的數(shù)學原理及基于這個新科學原