本书在全面介绍生成式人工智能和ChatGPT应用的同时,也帮助读者对这两项技术、架构及使用方法进行多方位理解,包括生成式人工智能的技术背景、开发过程和发展现状。本书有助于展现生成式AI技术在不同行业中实现效益的创新应用和潜在价值。最后,本书指出了各个行业中适合进一步研究和发展的领域,这些领域在不久的将来将能够借助生成式
本书分为基础篇、中级篇和高级篇,主要介绍人工智能的原理和编程实现案例,内容包括人工智能技术的发展过程,人工神经网络的结构、优化方法、正则化方法和训练方法,前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络,数据的各种获取方法和处理方法,大语言模型等。本书的编程部分从利用Python实现AI算法,过渡到利用高级框架keras,使读
人工智能在音乐、美术、工业和科学等领域的创造性过程中发挥着非常重要的作用,特别是随着大模型技术的发展,AI在艺术创作、工业设计、产品建模等领域发挥着越来越重要的作用,而虚拟现实、增强现实以及元宇宙等新概念、新模式正在改变着教育、医疗、购物等生产生活的方式。本书从AI生成模型出发,深入全面介绍AI创造所涉及的理论方法。而
Linux应用开发是嵌入式开发过程必不可少的环节。本书以任务驱动为导向,根据企业岗位需求抽取技能点组织成实训任务,内容涵盖搭建嵌入式Linux开发环境、嵌入式Linux文件I/O编程、嵌入式Linux多任务编程、嵌入式Linux进程间通信、嵌入式Linux多线程编程、嵌入式Linux网络编程、嵌入式Linux驱动编程等
Linux系统是互联网最常用的操作系统之一,由于使用广泛,故其安全性不可忽视。本书以Ubuntu系统为例学习Linux系统的基本操作和相关配置,从攻防实践出发,讲解与Linux系统安全有关的各个知识点。全书分为8章,内容包括Linux系统基础、Linux文件管理、用户与权限、系统管理、服务管理、shell基础、Linu
本书主要介绍了人工智能平台搭建、基于人工智能的机器系统应用、基于人工智能的机器人场景应用、基于人工智能的语音控制应用和基于人工智能的机器视觉应用五个项目。本书内容紧跟新一代信息技术和人工智能主流技术的发展,以培养学生的人工智能技术应用能力为目标;以项目、任务为导向,将相关知识的讲解贯穿在任务的实施过程中,强调职业教育教
本书汇总了数据科学中经常使用的数学知识,包括矩阵基础、微积分、概率论和优化等,以矩阵和向量形式统一了几个内容的符号体系,系统全面地介绍了数据科学的数学基础。全书共7章,内容包括线性代数、向量空间、内积空间、矩阵分解、向量微积分、概率与分布和优化方法。本书兼顾数学表达的严谨性和知识描述的直观性,减少了枯燥的证明过程,增加
本书将向你展示:通过使用变量和数据结构编写有效的Dart代码。通过探索小部件和数据处理构建Flutter应用程序。探索云提供商解决方案,并将其与Flutter集成。通过使用GoogleCloud无服务器管理API来处理数据。使用Firebase解决方案,如身份验证和CloudFirestore数据库。构建适用于移动和桌
本书为全国电力行业十四五规划教材。本书以项目任务式,培养学生的Hive数据仓库实践能力。本书共分为八个项目,主要内容包括探索Hive开发环境、探索Hive数据之林、Hive数据管理、Hive数据智能探索、员工信息管理系统、实现数据存储与压缩的融合、数据智能调优、综合实践智慧电商数据分析平台等。本书由学校教师与企业专家共
本书系统地阐述了不完全信息和通信能力受限情形下几类离散神经网络的多指标状态估计方法。全书共11章,主要涉及方差约束、H性能、椭球约束等指标。具体包括:第1章绪论;基于状态增广方法,第2章至第4章给出了几类离散时变神经网络的方差约束H状态估计方法,揭示了随机发生非线性、测量丢失、传感器饱和、测量衰减以及事件触发通信协议对