本书系统介绍了可信人工智能的基础知识、理论方法和应用要素。内容包括绪论、人工智能的风险与信任、人工智能可解释推理、人工智能对抗样本和防御、人工智能内容生成与深度伪造、人工智能使能系统的可信决策、人工智能可信应用的要素。本书还讨论了以人为本人工智能系统的设计、开发和使用中涉及的人类、组织和技术等复杂的因素。本书可以作为教
本书从基本的理论出发,讲解应用程序编程接口(API)调用方面的知识,对应用程序编程接口基本概念、分类以及接口核心内容进行讲解,使读者掌握部分人工智能技术接口的应用场景、接口请求方式、响应机制、接口地址、返回参数,了解提供应用程序编程接口的平台,重点学习人工智能方面应用程序编程接口的使用方法以及请求返回参数的含义。
本书以Python为基础,围绕使用scikit-learn平台,详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法,逐步带领读者熟悉并掌握机器学习的经典算法。全书共13章,主要内容包括配置开发环境、机器学习的基本概念、文件管理和KNN、线性回归、逻辑回归、K-means聚类算法、决策树、集成算法、AdaBoost算法
本书将带领你深入了解人工智能的定义,追溯历史,一同见证人工智能的萌芽、诞生、发展和变革。我们将一起领略人工智能在不同领域的神奇应用,随后再深入人工智能的核心领域,剖析大语言模型、知识工程、计算机视觉、自然语言处理和人机交互等领域的关键技术。在专业上,本书介绍了人工智能人才的培养与职业规划,为报考指点迷津。最后,我们将探
本书是一部分析探讨人工智能核心理论与实际应用的图书。全书系统地介绍了人工智能的基本原理,涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键领域。通过详实的案例分析,可以使读者深刻地理解人工智能在现实生活中的广泛应用。该研究突破了传统著作的束缚,强调理论与实践的紧密结合。作者以通俗易懂的语言,为读者揭示了人工智能背后的技术奥秘
本书主要叙述了大模型技术的最新发展概况、应用实例、当前及未来需要注意和解决的问题。内容包括:大模型技术概述、语言大模型技术、多模态大模型技术、大模型技术生态、大模型的开发训练与推理部署、大模型应用、大模型的安全性、大模型技术的问题总结与思考。
"随着时代的发展,人工智能技术越来越受重视,影响着工业生产、家居生活和教育医疗等方方面面,提高人工智能相关知识素养,十分有必要。本书作为了解人工智能素养的入门基础图书,按照人工智能新知识体系,内容分为八个项目,包括人工智能的发展、基础技术、行业赋能应用工业互联网等,由浅入深,循序渐进,图文并茂,在内容和形式上都有创新,
"《AIGC人工智能创作》课程是为了满足“人工智能+”行动的要求而开设的课程,可以作为《网络编辑》、《网络营销》、《视觉营销设计》、《短视频设计与制作》等相关课程的拓展与深化。课程配套教材《AIGC人工智能创作项目化教程》分析了现行主流的AIGC平台,根据当前最新行业发展现状,将AIGC业务流程重构为教学项目,形成了本
本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法,包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等),以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系,讨论一般概念(例如
本书分为两篇:第一篇算法原理:详细介绍了先进的深度学习模型,包括Transformer、GPT系列、深度生成模型,从基本架构、训练方法到特定应用,包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型训练实践的知识点。此外,探讨了预