本书以统计/数学为出发点,介绍深度学习必备的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。

本书在系统介绍人工智能应用开发环境与平台的基础上,对图像识别、人脸识别、车辆识别、语音识别、语音合成、机器翻译、聊天机器人等关键模块予以展开,并在其间穿插目前市场上主流的企业级人工智能应用平台和典型的场景化应用开发实例,可供广大人工智能应用开发者借鉴,从而帮助降低人工智能应用开发门槛,提高人工智能应用开发效率,切实解决

人工智能是研究利用计算机系统实现人类智能的理论、方法和技术的学科。本书较系统进介绍了人工智能的基本内容，主要包括人工智能发展的三次热潮、知识与知识表示、推理方式、搜索策略、专家系统、机器学习、神经网络模型、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、智能体、群智能算法、生物征识别和智能机器人等。本书注重基本概念、基本

本书介绍人工智能的基础理论、技术及应用。全书共9章,主要内容包括人工智能概述、知识表示与知识图谱、搜索策略、机器学习、人工神经网络、典型卷积神经网络、智能图像处理、机器学习开发框架、机器学习项目剖析。本书强调理论联系实际，既深入浅出地介绍了人工智能领域的基础知识和实用技术，又详细介绍了两个机器学习开发框架：PyTorc

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理

本书系统介绍了众包学习的概念、应用领域、前沿课题和研究实践。在基础知识方面，本书介绍了众包的起源与发展、众包技术的研究方向，分析众包模式给机器学习带来的机遇与挑战。在前沿技术方面，本书详细阐述了众包标注真值推断与面向众包标注数据的预测模型学习等前沿研究课题。在研究实践方面，本书介绍了面向偏置标注的众包标签真值推断、基于

本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成

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，重点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

《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》呈现了两方竞争的格局。一方是专业程序员DavidQ.Mertz，是网络上****的正则表达式教程的作者。另一方则是强大的AI编程工具OpenAIChatGPT和GitHubCopilot。比赛规则如下：David编写了24个正则表达式难题，并展示如何解

本书系统地介绍了人工智能的基本概念、主要方法及代表性模型算法。本书根据人工智能的知识体系，在兼顾传统的人工智能方法的基础上，重点突出前沿性内容，并对自动推理、遗传算法、神经网络、启发式优化、机器学习、异常检测、梯度下降、逻辑回归、反向传播、卷积网络、语言模型、词向量等常见技术进行详细阐述和讨论。本书结合应用安排了示例和