《機器學習從線性回歸到大模型》以回歸為主線，系統(tǒng)介紹統(tǒng)計學、機器學習與深度學習中最常用的分類與回歸方法，力圖在大數(shù)據(jù)與人工智能背景下，突破傳統(tǒng)統(tǒng)計建模的局限，構(gòu)建一個融合多學科視角的現(xiàn)代回歸分析框架。全書覆蓋線性回歸、嶺回歸、Lasso、Logistic回歸等經(jīng)典線性模型，決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost等集

本書以AI技術(shù)的真實應用場景與價值成果為切入點，通過多維案例破除技術(shù)威脅論的認知迷霧，系統(tǒng)梳理AI在醫(yī)療、教育、職場、人際關(guān)系、家居等領(lǐng)域的正向社會價值，引導公眾建立對AI的理性認知框架。作者指出，AI本質(zhì)上是一種工具，與其他工具一樣，其*終影響取決于使用者如何應用。AI對人類整體具有積極意義，它不僅是推動第四次工業(yè)革

本書以教育部高等學校教學指導委員會印發(fā)的《新時代大學計算機基礎(chǔ)課程教學基本要求》和2024年11月全國高等院校計算機基礎(chǔ)教育研究會發(fā)布的《人工智能通識課程體系規(guī)范》為指引，深入淺出地介紹新一代信息技術(shù)的基本理論體系，闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念與處理流程，介紹人工智能的關(guān)鍵技術(shù)及其在各行各業(yè)的應用。旨在培養(yǎng)學生理解和掌握新一代

本書是面向理工類專業(yè)的計算機基礎(chǔ)課程教材，是學習計算機與人工智能的入門教材。全書以計算思維能力培養(yǎng)為出發(fā)點，以數(shù)據(jù)的表示、存儲、處理、分析為主線，介紹系統(tǒng)平臺原理、C語言程序設(shè)計、算法分析與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)，并從大數(shù)據(jù)的視角，介紹數(shù)據(jù)的組織管理和分析的基本方法，力求說明大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系。 本書共10章，主要內(nèi)容包括：

本書不僅涵蓋了計算機科學的核心概念、人工智能的發(fā)展歷程和技術(shù)進步，還深入探討了數(shù)據(jù)表示與計算機系統(tǒng)智能化、網(wǎng)絡技術(shù)（如互聯(lián)網(wǎng)和云計算）中人工智能的應用、大模型實踐等內(nèi)容。此外，本書還特別關(guān)注了AI跨行業(yè)應用及其倫理和社會影響，強調(diào)構(gòu)建安全、透明且負責人的AI生態(tài)系統(tǒng)的重要性，為讀者提供了一個深入理解人工智能技術(shù)及其廣泛

本書從基礎(chǔ)概念到實際應用，全面介紹了計算與人工智能的核心知識。 本書共9章，遵循理論為基、實踐導向、前沿引領(lǐng)的編寫理念。前4章構(gòu)建了完整的計算機科學知識體系，為后續(xù)人工智能、大模型、具身智能技術(shù)的理解、機器學習、算法的應用奠定基礎(chǔ)。后4章緊扣人工智能核心理論、前沿技術(shù)及應用。最后1章作為一個應用場景，以國產(chǎn)軟件WPS為

本書立足職業(yè)教育與人工智能技術(shù)發(fā)展前沿，以生成式人工智能普及為背景，貫徹理實一體化理念，通過模塊化項目實訓，將人工智能核心技術(shù)轉(zhuǎn)化為可操作任務，包括：你好，人工智能與人工智能對話人工智能在圖像處理中的應用人工智能在音視頻處理中的應用人工智能在辦公中的應用五章，幫助學習者系統(tǒng)掌握技術(shù)邏輯、提升實操能力，培養(yǎng)適應智能時代需

本書是為非計算機類專業(yè)編寫的一本實驗教材。本書理論聯(lián)系實際，內(nèi)容由淺入深，循序漸進，實驗類型包括驗證型、設(shè)計型、綜合型等，實驗項目與王建書主編的《大學計算機與人工智能基礎(chǔ)》緊密結(jié)合。 本書內(nèi)容主要包括基于人工智能相關(guān)應用模型、WPSOfiice、Python語言基礎(chǔ)等平臺的操作實驗。每個實驗項目內(nèi)容豐富，實用性和可操作

本書全面介紹人工智能的基本原理，以及相關(guān)研究領(lǐng)域的核心內(nèi)容、最新進展與發(fā)展方向。本書深入講解人工智能的核心技術(shù)，并以5個經(jīng)典學習案例貫穿全書，涵蓋計算機視覺和自然語言處理兩大重要應用領(lǐng)域。 全書共6章，主要內(nèi)容包括人工智能、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人。本書特別強調(diào)實踐性，每個案例都結(jié)合實際

《PyTorch深度學習與大模型部署及微調(diào)》根據(jù)大多數(shù)軟件公司對AI大模型開發(fā)程序員的標準要求，結(jié)合范例程序，針對零基礎(chǔ)人群，講述了從入門到能干活所必需掌握的知識點�！禤yTorch深度學習與大模型部署及微調(diào)》內(nèi)容涵蓋了深度學習各種模型的知識點，包括Python和Pytorch的開發(fā)環(huán)境、神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術(shù)、用卷積和殘差