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自然语言处理与大语言模型原理详解
￥74.66
《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》全面、系统、深地介绍自然语言处理（NLP）的核心知识与实践方法，涵盖从传统模型到基于Transformer架构的大语言模型的完整知识体系。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》通过理论推导与Python代码实践相结合的方式，深解析词嵌、句法分析、序列建模等基础技术，并重探讨Transformer架构、预训练范式、生成控制与RLHF对齐等大语言模型的关键技术。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》结合多个Python实践案例与伦理问题，帮助读者掌握“基础理论→算法实现→应用落地”的NLP任务构建全栈能力。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》共12章，分为4篇。第1篇自然语言处理基础与词表示，介绍词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和GloVe词嵌等NLP基础，以及神经网络基础、朴素贝叶斯在情感分类中的作用、N-gram语言建模等；第2篇语言结构与句法解析，介绍上下文无关语法、成分解析与依存句法分析等；第3篇序列建模与深度学习方法，深介绍循环神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元、序列到序列模型、注意力机制与Transformer架构等；第4篇大语言模型与生成技术，介绍自然语言生成的解码过程、常见问题及其解决方案、评估指标、评价方法、伦理问题，以及大语言模型预处理与基于人类反馈的强化学习等。《自然语言处理与大语言模型原理详解：从NLP模型到Transformer架构》内容丰富，讲解深浅出，理论兼具实践，适合想系统、深学习自然语言处理和大语言模型的读者，也适合数据科学家、机器学习工程师和NLP研究员等大语言模型从业人员阅读，还可作为高等院校人工智能相关专业的教材或教学参考书，以及相关培训机构的教学用书。
AI共生指南:技术探索与人文思考
￥44.67
AI 的发展已经跨越多个重要阶段，且应用形态仍在不断演变。本书综合了作者及其团队近年来围绕 AI 实现的项目，展关于人工智能与人的关系的探讨。从自然语言处理、计算机视觉、强化学习等基础技术手，讲述其原理、应用及未来展望；着呈现 AI 在数学竞赛、股市、游戏等多个领域的实践案例及面临的问题；还深思考了 AI 与人类发展、航天的关系，以及游戏产业、苹果智能生态等内容；最后通过 AI 竞技场与大赛相关情况，探讨在技术与人性交汇处人类如何更好地与 AI 共存。 本书适合对人工智能技术感兴趣的技术爱好者，以及其他关注未来科技发展的读者阅读。
生成式人工智能应用实战(慕课版)
￥35.90
在数字化时代，随着大数据、深度学习、自然语言处理等关键技术的飞速发展，生成式人工智能已经从概念走向现实，深刻地改变着人们的生产生活方式。本书以人工智能生成内容（AIGC）为核心，系统地讲解生成式人工智能在各个领域的具体应用，共分为10章，分别是AI与AIGC概述、AIGC工具应用基础、AIGC文案创作、AIGC图像创作、AIGC音频创作、AIGC视频创作、AIGC智能搜索与数据分析、AIGC高效办公、AIGC高效学习与智慧生活，以及AIGC应用综合实训。 本书内容新颖、案例丰富，既可作为高等学校人工智能通识课程的教材，也适合对AIGC应用技能感兴趣的读者阅读学习。
千问AI*指南 工作学习生活全攻略
￥44.74
本书采用实战教学的方式，系统地介绍千问的相关知识以及*应用技巧。 本书共8章：第1章为快速入门，讲解千问的基础知识、操作方法、提示词运用以及智能体应用等核心内容；第2章着重于文案策划，展现千问在各类职场文本创作、营销策划与商业分析中加快创作速度的作用；第3章围绕职场提效展开，介绍千问在会议协作、职场沟通、求职应聘等多个职场场景中的实用技巧；第4章以学习跃升为重点，详细解析千问在知识获取、伴学辅导、论文写作等学习成长方面的赋能方法；第5章作为生活助手，呈现千问在旅行规划、美食定制、运动健康等日常场景中的便捷应用；第6章聚焦千问效率，介绍千问的图像创作、语音转写、文档解析等工作学习的全能辅助功能；第7章是移动专属内容，详细说明千问App的基础操作、语音视频、随身翻译等特色功能；第8章探索生活与创意，展示千问App在移动办公、AI生图与修图、视频创作及生活服务等方面的多元可能性。 本书适合对人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术感兴趣的广大读者阅读，既可作为个人提升工作、学习效率与综合技能的学习资料，也可作为相关AI应用培训课程的参考教材。
深度学习应用开发实践——基于MindSpore平台
￥44.67
本书聚焦人工智能应用型人才培养的核心需求，以国产深度学习框架——华为昇思（MindSpore）为开发平台，通过案例引导与项目驱动相结合的教学模式，系统讲解深度学习技术在实际应用场景的落地实践。本书内容涵盖线性回归、卷积神经网络、循环神经网络及强化学习等典型算法和主流模型，共有10个实践案例贯穿其中，包括图像分类、医学影像分割、文本情感分析、游戏策略优化等。本书特别融入模型可视化、迁移学习、服务化部署等工程化技能，并提供完整的案例代码和实验数据供读者学习。 本书主要面向应用型高等学校的工科专业学生（需要具备基础编程能力与数学知识），同时适合希望快速掌握人工智能落地能力的开发者，以及开设“人工智能+X”交叉课程的教师参考。
