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本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇，共10章，主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。 本书坚持理论联系实际，兼顾经典与前沿，为读者由浅入深地构建机器学习的

本书系统地介绍了生成式AI的理论基础、先进应用与部署实践，内容循序渐进，兼顾理论与实践。第一部分围绕大语言模型的基本概念与多模态应用展开，帮助读者建立坚实的认知框架。第二部分深入探讨提示工程、数据集成、模型微调等关键技术，旨在提高读者的AI应用开发能力。第三部分则聚焦生产环境中的架构设计、扩展策略、性能评估与AI伦理规

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