智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
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内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作,也是被市场高度认可的人工智能科普著作,曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展,以时间为主线,用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式,详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展,尽可能消除人工智能的神秘感,把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章,分为四个部分: 第一部分(第1~2章)以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前,图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线,介绍了图灵机、图灵测试,以及图灵对智能的思考、理解和定义;然后以达特茅斯会议为主线,通过该会议及其后续的影响,介绍了人工智能学科诞生的历史背景,并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分(第3~5章)学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派,分别是符号主义、连主义和行为主义,这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能,既有自顶向下从智能的本质出发,从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为,也有从行为出发,自底向上把智能看作黑箱,从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流,并各自取得了许多成果。 第三部分(第6~8章)第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮,这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先,以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚;然后,以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线,介绍了神经网络从低谷到复兴的过程,以及深度学习的提出和技术突破;最后,以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线,介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分(第9章)人机共生 几十年来,人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧,人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待,这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
计算机系统开创性经典文献选读与解析(双色版)
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本书精心选择了计算机系统领域的14篇创性经典文献,并用中文准确翻译,结合编者自身的理论研究和工程实践,针对14篇文献给出了独到的分析和评论。全书涵盖了人工智能、可计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等细分角度和方向,采用考据考证和文本细读的方法,在每篇内部、篇篇之间先分析后综合,形成一个有机的整体,对于追溯本源、行原创性基础研究具有重要意义。 本书可作为计算机专业大学生和研究生的教材、教辅读物,也可供非计算机专业的学生、信息技术在职研究人员和工程师参考使用。
一本书讲透MCP:AI Agent互联网新纪元
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内容简介 这是一本系统介绍和深度解读MCP的著作,旨在为不同背景、不同需求的各类读者提供全面、实用的指导。本书由MCP领域的5位技术专家、布道者撰写,他们各自发挥所长,从10余个维度对MCP行了全面、透彻、深的讲解。 全书共11章,从技术、生态、商业3大维度,深解析MCP如何重塑AI应用生态。 第1章回顾AI Agent的发展历程,揭示传统Agent的局限性及互联化挑战,提出MCP是突破瓶颈的最优解。第2章深度拆解MCP的技术内核,涵盖设计目标、Function Call与RAG等关键概念,以及MCP的架构实现原理。第3章构建MCP生态的系统全景图,分析参与者角色、合作模式及多场景应用案例。 第4章和第5章提供完整的发指南:从MCP主机端部署、代码运行器/邮件服务器等核心组件发,到客户端构建方法;结合Cherry Studio、腾讯云等平台实战案例,演示AI Agent应用发全流程。第6章聚焦行业变革,剖析MCP对Agently等主流Agent框架的重构效应,以及对AI Agent平台架构的颠覆性影响。 第7~9章从宏观角度揭示MCP的产业价值:MCP驱动AI Agent从辅助工具向独立参与者化;MCP改变大模型公司商业模式,促技术普惠;规划MCP客户端发展路径与商业化策略。 第10~11章展望AI Agent互联网未来,探讨MCP在智能社会中的核心地位,并前瞻性分析MCP与A2A等协议的竞争融合趋势,揭示智能系统演的底层逻辑。 本书兼具技术深度与产业视野,既是发者构建MCP应用的实操手册,也是从业者理解智能生态变革的战略指南。通过揭示AI Agent互联网的技术基座与商业图景,为读者提供参与下一代人工智能浪潮的关键认知框架。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例,实战制造企业场景,兑现DeepSeek生产价值,推动企业转型。 本书主要内容如下: 首先,介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位,澄清一些常见误区。并且,详细解析其核心技术,包括Transformer、MoE等基础架构,以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新,以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着,由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开,涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径,为行业实践打下基础。 随后,视角聚焦于制造业场景,实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面,分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景,进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划(场景、模型、算力、数据)与实施路线。再从实战层面,讲解Ollama、ChatBox本地化部署,基于Dify开发应用,构建知识库问答助手,设计自动化工作流等。 之后,进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题,展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用,如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程,包括数据集制作,以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后,进行总结与展望,为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估,并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
CCF 信息学奥赛基础篇
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本书是“CCF全国青少年信息学奥林匹克竞赛教程”丛书的第二册,旨在普及计算机科学与程序设计知识。书中遵循由浅深、逻辑严密的编写思路,辅以丰富的实例解析,引领读者逐步提升计算思维能力。全书共四章,涉及C++程序设计阶、数据结构及其应用、算法设计、数学运用等内容,全面覆盖NOI竞赛大纲所要求的基础知识。根据竞赛的特,书中还对一些常见的难和易错行了深的解析。 本书可作为信息学奥林匹克竞赛的教学用书,也可作为青少年学习计算机科学知识、了解信息学奥赛的参考资料。
数据空间探索与实践
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内容简介 这是一部系统梳理和总结华为在数据空间领域的研究成果与实践经验的著作,*讲解了如何构建可信、可控、可证的数据流通体系,旨在为跨主体、跨边界数据共享这一难题提供完整的解决方案。 华为致力于数据空间理论与架构的研究近8年,积极参与国际数据空间协会(IDSA)、 Gaia-X 等国际组织的生态共建与标准制定,并与欧洲的相关科研机构在研究项目上开展了大量的合作。华为成功研发了自己的数据空间服务产品EDS(交换数据空间),并在鲲鹏昇腾生态率先得到验证,如今已经在华为内部的4大类20多个场景和外部的大量客户中得到广泛应用。在此基础上,华为将自己在数据空间理论框架、工程实践、落地原则等方面的认知、经验、教训凝结成了这本书。 本书将为您揭示数据流通的破局之道,从理论到实践、从架构到落地,*解析数据空间这一创新方案。阅读本书,您将收获: (1)一套完整的数据空间知识体系: 全书共11章,系统覆盖了数据流通的时代背景与世界性难题、欧洲数据空间的*新实践、数据空间的4大设计原则和五层三维参考架构、数据连接器的6大关键能力,以及如何构建“可信、可控、可证”的数据流通保障机制。 (2)一套可落地的企业实践方法: 详细阐述了企业在部署和运营数据空间时需要解答的3个关键问题(谁来用、谁来管、怎么用),并提供了4大类企业应用场景的实操指南,涵盖企业内部、集团内、产业链上下游以及与外部组织间的数据交换模式。 (3)一套面向未来的前瞻性思考: 深入探讨了在AI大模型时代,数据空间如何应对数据流通的新挑战,以及如何支撑AI场景下的数据可控利用,展望了数据空间成为未来国家数据要素流通基础设施的宏伟蓝图。 本书将为您的数据战略规划和数字化转型实践提供极具价值的参考与指引,帮助您在数据浪潮中占得先机。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
AI绘画极简入门与应用: 豆包、即梦绘画方法与提示词技巧
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内容简介 无论你从事何种职业,工作和生活中一定经常会用到各种图片素材,当你找不到合适的现成素材,也没有绘画功底,又不会使用Midjourney和Stable Diffusion等复杂的AI绘画工具时怎么办?不要沮丧,这本书不需要你有美学基础,不需要你懂AI绘画工具复杂的参数,也不需要你懂得复杂的提示词技巧,它能教会每一个像你这样的普通人轻松用AI画出自己想要的作品。 本书由在全球拥有900万成员的AI开源社区WaytoAGI(通往AGI之路)官方出品,社区核心共创者亲自执笔。系统且简明扼要地讲解了以下6大方面内容: (1)AI绘画的常识,可帮助读者建立对AI绘画的正确认知; (2)即梦、豆包、可图等主流AI绘画工具的使用方法,可帮助读者举一反三,从此成为AI工具使用达人; (3)AI绘画提示词编写与优化技巧,避免了复杂参数和专业美术词汇,彻底铲平了AI绘画的技术门槛; (4)AI绘画的基本技法,包括构图、角色塑造、场景营造、风格表现、分镜、故事构建等,聚焦核心技法,恰到好处,讲解通俗易懂,不深不浅; (5)为电商、营销、广告、办公、教育、旅游、餐饮、健康、医疗等20余个行业和领域高频的AI绘画需求提供手把手指导,具备极大的商业价值; (6)近200个经典的案例,每个案例包括详细的提示词、像菜谱一样的操作步骤和直观的效果对比图,既能按图索骥、一学就会,又能照搬照抄、为己所用。 综合而言,本书还有以下3大特色: 在内容编排上,遵循认知规律,设计了循序渐进的体系化学习路径,引导你从基础概念逐步进阶到高级应用,构建稳固的知识与技能体系。 在实用价值上,不仅确保所有案例贴合实际应用场景,而且融入众多学习者的“踩坑”经验,为你提供宝贵的“避坑”指南,助你少走弯路,提升效率。 在阅读体验上,本书化繁为简、图文并茂,力求将每一个复杂概念和实用技巧讲解得清晰透彻。
管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代,生成式人工智能(Generative AI)、低代码/无代码平台、机器人流程自动化(RPA)等新技术不断涌现,深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而,面对如此剧烈的变革,许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生,更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知,从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征,并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维,如何构建平台驱动型业务的企业架构,从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度,全面剖析具身智能标准体系与测试方法,推动行业迈向高质量发展。 全书共11章,涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术,以及未来趋势展望。内容具有以下亮: ?创新性:将前沿理论与实际应用相结合,覆盖工业、医疗、服务等不同领域,可直作为产业实践参考。 ?针对性:聚焦具身智能产品的性能瓶颈,介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法,解决行业痛问题。 ?前瞻性:展望未来具身智能技术与产业趋势,指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读,为读者提供技术落地的全方位指南。
分布强化学习
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本书是关于分布式强化学习的*指南,为从概率视角思考决策问题提供了新的数学框架。本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用,对于重要的结果均给出了数学证明,从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程,在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计,zui后基于此做出决策。本书就实际问题给出了有效的解决思路,适合机器人学、计算神经科学、心理学、金融(风险管理)等不同领域的技术人员参考,也适合高校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读。
Linux系统安全:纵深防御、安全扫描与入侵检测 第2版
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内容简介 这是一部从技术原理、工程实践两个方面系统、深讲解Linux系统安全的著作,得到了来自腾讯、杭州银行、叮咚菜等知名企业的多位行业专家的高度评价。本书从纵深防御、安全扫描、侵检测3个维度细致讲解了如何构建一个铜墙铁壁般的Linux防护体系,不仅包含大量工程实践案例,而且对各种的核心知识绘制了方便记忆的思维导图。 全书共15章: 第1章介绍了安全的概念和保障安全的主要原则,引申出“纵深防御”理念。 第2~9章对Linux系统的纵深防御做了全面、深的讲解,分别从网络层面、操作系统层面、应用层面对Linux系统行安全防护,以及如何在保障业务连续性的前提下做好数据备份和恢复,防止数据丢失或被篡改。 第10章介绍了nmap、masscan等扫描工具的原理与使用,以及各种源和商业Web漏洞扫描工具的原理和使用。 第11~13章重讲解了Linux系统的侵检测,涉及Linux Rootkit、病毒木马检查、日志与审计等主题。 第14章介绍了利用威胁情报追踪最新攻趋势、确定攻事件性质的方法。 第15章首先概要性地介绍了网络安全相关法律和网络安全等级保护制度的背景与联系,然后基于网络安全等级保护制度的要求,介绍了对Linux系统行安全加固的具体方案。
区域性银行数字化转型:方法论与实践
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这是一本讲解区域性银行数字化转型方法论与实践的著作,是区域性数字化转型的标准读本。 作者结合自己在银行业20余年的服务经验以及亲身参与30余家区域性银行数字化转型的经验,从战略、战术、方法、能力、文化5个维度总结出了一套适用于区域性银行的方法论,涉及银行的组织、人才、科技、数据、流程、业务等多个方面,并以案例的形式解构了10余家银行用这套方法论体系推动数字化转型的过程与结果,用事实和数据证明了这套方法论在实践中是有效的。 全书的核心内容围绕区域性银行的数字化转型方法论模型展,模型分为5个方面: (1)定战略:明确数字化转型的愿景、使命和目标。 明确愿景:造特色鲜明、风控优良的区域蕞佳银行 明确使命:为客户提供“所见即所得”的金融服务 明确目标:构建数字化的“生态银行” (2)选战术:明确“灯塔工厂”模式就是适合区域性银行的数字化转型战术。 (3)定方法:明确数字化转型的基本方法。 摸家底:通过6个步骤详细讲解了银行如何对自身的现状行全面评估; 搭架构:讲解了区域性银行数字化转型的几种常见架构、搭建架构的5个步骤,以及影响架构的4类关键要素; 定路径:讲解了区域性银行数字化转型的5种常见路径、4个实施步骤,以及确定路径的4类关键要素; (4)建能力:介绍了区域性银行数字化转型应该构建的技术能力,包括业务中台和数据中台设计能力、数据治理能力、在线协同能力等。 (5)塑文化:强调了银行的高管、中层、普通员工应该建立“用数据说话”的思维和能力,形成统一的数据文化。 本书的方法论来源于实践,目前正在区域性银行广泛应用,未来这套方法论还会基于实践不断优化和完善。
Doris实时数仓实战
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这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践,包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等; 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者,从基础概念讲起,逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章:第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识,比如发展历史、适用场景、优势与不足,以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容,比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法,包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
银行AI项目实战:典型业务场景的AI解决方案与案例实现
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这是一本讲解银行如何利用AI技术提升业务效能和用户体验的著作,也是一本指导银行如何通过AI技术实现数字化和智能化转型的著作。 作者在银行业从事技术工作20余年,本书的经验和案例全部来自成功的、真实的业务实践。作者从实际业务场景出发,聚焦智能营销、智能风控、智能运营3大类业务,用11个项目案例为11种高频业务提供了被验证的AI技术解决方案。每个项目案例包括方案设计、技术理论、算法框架、代码实现、效果展示等模块,手把手教读者实现案例的全过程。同时,每个案例还提供数据模型和示例数据,读者可以直在自己的业务中复用。 每个案例均使用不同类型的AI技术来实现,涉及数据挖掘、计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等10余种技术,能给读者带来的具体业务价值如下: ? 用自动机器学习技术实现月活客户挖掘; ? 用图神经网络实现高价值客户识别; ? 用推荐系统技术实现业务的精准推荐; ? 用强化学习技术评估营销推文的价值; ? 用因果推断技术实现关联还款二元因果效应模型; ? 用智能语音问答技术实现方言电话催收机器人; ? 用多项机器学习技术实现电信欺诈洗钱账户的识别; ? 用图像理解技术实现重要业务或产品的视觉监控; ? 用贝叶斯网络技术实现个人贷款逾期预测; ? 用自动控制技术实现私域流量客户的冷启动; ? 用计算机视觉技术实现数据中心智能巡检机器人。
Hadoop HDFS深度剖析与实践
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本书以Hadoop HDFS为载体,介绍了构建一款分布式系统(尤其是存储方向)所需的核心技术,所有内容均基于当前较新的3.3.x/3.4.x版本,分别从理论和实践两个维度逐一阐述。本书主要包括两篇:核心原理篇介绍了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等;拓展与实践篇从实际出发,充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛,详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。 本书各章节都配有必要的流程图和原理分析图,便于读者阅读理解,并精选了非常有用的实际案例及拓展知识。阅读本书后,相信会给读者带来“1 1>2”的效果。 本书非常适合大数据从业者、云计算领域研发及运维人员、高校研究生和热衷于分布式的技术极客阅读学习。
CTF实战:从入门到提升
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本书采用理论与案例相结合的形式,全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章,其中第1~3章为第1篇Web安全,从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题,以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用;第4~6章为第2篇Crypto密码,主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容;第7~10章为第3篇MISC安全,主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容;第11~13章为第4篇Reverse逆向工程,主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容;第14~17章为第5篇PWN,主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容,能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架,并通过案例学习相关技能,完成从门到提升,适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读,也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发,系统地介绍每一类迁移学习算法,包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法,从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景,介绍典型的应用案例。后,介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法,熟悉各类应用场景,为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题,并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深,这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论,帮助读者夯实基础;后8章讲解应用,用大量经典的模型和9个案例,为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理;然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等; 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善,GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及;内容丰富、循序渐,覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景;实战性强,9个综合案例,提供案例源代码和解读,以及实验数据和实验结果对比分析;图文并茂,包含大量原创图表,可读性强。
内容理解:技术、算法与实践
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这是一本在AI大模型技术背景下深讲解内容理解的技术原理、算法实现与业务实践的著作,由腾讯的高级总监和资深内容专家领衔撰写,全面融了工业界在内容业务方面积累的先技术和成熟经验。 全书围绕内容理解、内容生成、内容质量3大关键领域展,从内容产业的发展趋势与挑战到各种技术和算法,从行业的先的研究成果到各种典型的应用案例,应有尽有。 第一部分 内容理解(第1~7章) 首先,详细介绍了内容理解的各个模块,包括文本、图像、语音等单模态内容的理解以及多场景文本、视频等多模态内容的理解,帮助读者全面了解内容理解的核心概念、技术细节和研究展。着,讲解了多模态学习在内容理解中的应用、多模态内容理解的理论框架和大规模预训练技术。最后,介绍了两个主流的内容理解框架,并结合一个自研的多模态内容理解框架,阐述了解决内容理解问题的流程和具体方案。 第二部分 内容生成(第8~11章) 详细讲解了内容生成的技术细节,结合作者团队在业务实践中探索的应用案例,从图片生成、文本生成、AI素材合成到AI创作,介绍了内容创作的全栈技术,能帮助读者由浅深地理解内容生成的技术原理与业务实践。 第三部分 内容质量(第12~14章) 详细讲解了信息流产品常见的内容质量问题,比如标题党、假新闻、低俗图片等,介绍了如何对这些与内容质量相关的业务场景行拆解和定义,将抽象的业务场景转化为可以建模的问题。此外,还介绍了作者团队采用的业务建模流程以及业界常用的解决方案和研究展。

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