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自制深度学习推理框架
傅莘莘 著
￥51.07
本书带领读者手把手实现深度学习推理框架，并支持大语言模型的推理。 全书共 9 章，以实现源深度学习推理框架 KuiperInfer 为例，从基础的张量设计手，逐步深讲 解计算图、核心算子等关键模块的设计与实现。最后，书中还涵盖了如何支持深度学习模型如 ResNet、 YOLOv5，以及大语言模型 Llama 2 的推理。通过本书，读者不仅能够获得构建和优化深度学习推理框架 的实践经验，还能深理解框架的内部机制。 本书面向深度学习初学者、希望一步了解深度学习推理框架的发者，以及其他对相关内容感兴趣 的 AI 从业者。
人工智能数学方法(基础篇)
戴金晟 贾诸青 司中威 顾昕钰 徐文波 许文俊 编著
￥57.47
本书系统梳理以深度学习和大模型为代表的新一代人工智能技术所需要的数学方法，涵盖数据降维、解析优化、数值优化、参数估计与推断、估计量性能分析、概率图模型、序列数据模型等，为读者提供完整的理论框架。附录部分介绍数学基础知识，高度凝练地梳理线性代数、多元函数微积分、概率论与信息论的主要知识，使得全书体系完整自恰。 本书适合作为人工智能等相关专业学生的教材，也可以为从事人工智能相关工作的科研人员和读者提供参考。
Unreal Engine 5蓝图入门教程
崔润 编著
￥51.50
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白话深度学习的数学
[日]立石贤吾(著) 著
￥34.90
本书通过想要学习深度学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，逐步讲解深度学习中实用的数学基础知识。内容涉及神经网络的结构、感知机、正向传播和反向传播，以及卷积神经网络。其中，重讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程实现神经网络，加深读者对相关数学知识的理解。 本书适合对深度学习感兴趣、想要从事深度学习相关研究，但是对深度学习和神经网络相关数学知识感到棘手的读者阅读。
