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本书主要讲解分布式机器学习算法和开源框架，读者既可以从宏观的设计上了解分布式机器学习的概念和理论，也可以深入核心技术的细节设计中，对分布式机器学习形成深刻而直观的认识，做到学以致用。本书共分为5篇，第1篇是分布式基础，首先介绍了分布式机器学习的概念、基础设施，以及机器学习并行化技术、框架和软件系统，然后对集合通信和参数服务器PS-Lite进行了介绍。第2篇是数据并行，以PyTorch和Horovod为主对数据并行进行分析，读者可以了解在具体工程领域内实现数据并行有哪些挑战和解决方案。第3篇是流水

新生事物的出现引发了一系列激烈的讨论，不难发现舆论声浪中夹杂着令人不安和无奈的概念混淆，甚至有人把ChatGPT等同于GPT，或等同于AI。对于新生事物，过度吹捧和质疑都是不科学的。 本书的写作建立在大量调查研究和资讯的基础上，对ChatGPT、GPT和AI的发展进行了全面分析，帮助读者了解三者的不同，厘清ChatGPT的实质，看到GPT的技术突破，展望AI对人类社会的影响。 本书力求做到： ◎厘清ChatGPT、GPT、AI等基本概念； ◎探讨ChatGPT今天已经达到什么水平以及可能带来的影

《联邦学习原理与算法》系统介绍了联邦学习的全貌，内容丰富，兼顾算法理论与实践。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式，重点讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略，这对每一个联邦学习框架设计者来说都是至关重要但却容易忽略的部分；实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架，并进行对比，然后给出相同算法的不同实现供读者比较。《联邦学习原理与算法》重点介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用，方便算法工程师拓展当前的算法框架，对金融、医疗、边缘计算、

本书是一本图文并茂的科普书,带领读者按照时间顺序了解人工智能发展史中最重要的时刻。皮寇弗博士将带领我们探索人工智能发展史中的里程碑,他将以风趣幽默语言讲述人工智能的起源、发展、未来以及人工智能在流行文化中的形象。从古代假人传说和中世纪的机器人,到人工神经网络的高级计算方法,书中记录了人工智能发展史上具有里程碑意义的100个事件,涉及计算机、医学、流行文化、神话等领域,书中每个条目包含一个简短的说明和精致的配图,带领你走进复杂多变的人工智能世界。在这本书的帮助下,人工智能的爱好者们能了解关于人工智

ChatGPT的发布被业界认为是通用人工智能的iPhone时刻，标志着自然语言处理领域新时代的到来。本书将由浅入深地为广大读者介绍ChatGPT的基础概念、底层原理，不同场景下的运用实践技巧，行业生态中热门的应用，并适度展望多模态下的通用人工智能应用前景。最后，本书以群聊和文档问答两个具体场景的开源项目为例，演示讲解如何使用ChatGPTAPI、向量数据库和LangChain工具集，开发构建自己的ChatGPT应用。希望本书能为读者深入了解ChatGPT的应用和潜力提供全面的指导和参考，激发更多

本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质，规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务”的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的“到底是什么，为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方法及本质，这一部分针对机

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深度学习通常被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但是正如本书所呈现的那样，熟悉Python的程序员可以通过少量的数学背景、少量的数据和最少的代码在深度学习中取得令人震惊的成果。fastai是第一个为最常用的深度学习应用程序提供一致接口的库。本书的两位作者用口语化且简单明了的方式描述了各种抽象的理论概念，希望通过本书能让尽可能多的人了解深度学习。这本书深入浅出地介绍了深度学习的概念，并为读者提供了掌握深度学习的详细指导。本书的目标读者是对深度学习感兴趣的广大程序员，只要你有一些编程基础，即可通