大模型時代的人工智能基礎與實踐-基於OmniForce的應用開發教程 9787302664826 薛超 王超嶽

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原出版社:清華大學
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書名:大模型時代的人工智能基礎與實踐-基於OmniForce的應用開發教程
ISBN:9787302664826
出版社:清華大學
著編譯者:薛超 王超嶽
頁數:262
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1681201
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【台灣高等教育出版社簡體書】 大模型時代的人工智能基礎與實踐-基於OmniForce的應用開發教程 787302664826 薛超 王超嶽

內容簡介

本書由京東探索研究院及京東教育聯袂撰寫,圖文並茂地介紹傳統人工智慧和新一代人工智慧(基於大模型的通用人工智慧技術),展示人工智慧廣闊的應用場景。同時,本書介紹新一代人工智慧模型OmniForce實訓平台的操作,幫助讀者深入學習人工智慧理論並輕鬆創建自己的人工智慧應用或服務。 本書面向計算機相關專業的低年級本科生,也面向企業用戶及人工智慧從業者、愛好者,是讀者了解並實踐人工智慧(特別是基於大模型的新一代人工智慧)的理想選擇。

作者簡介

陶大程,博士,京東集團探索研究院首任院長、京東集團高級副總裁,悉尼大學數字科學研究所顧問兼首席科學家,兼任清華大學卓越訪問教授、中國科學技術大學大師講席教授。歐洲科學院外籍院士,新南威爾士皇家學院院士,發展中國家科學院院士,澳大利亞科學院院士,IEEE/AAAS/ACM Fellow。2021年榮獲IEEE Computer Society Edward J McCluskey技術成就獎,2018年榮獲IEEE ICDM研究貢獻獎,2015和2020年兩度榮獲澳大利亞尤里卡獎、分別榮獲悉尼科技大學校長獎章以及悉尼大學校長傑出研究貢獻獎。連續7年入選科睿唯安「全球高被引科學家」。

目錄

第1章 導論
1 1 人工智慧概述
1 1 1 人工智慧的發展進程
1 1 2 人工智慧的三大要素及其關係
1 1 3 人工智慧的兩大學派
1 2 大模型技術的崛起與模型通用化
1 3 人工智慧應用的泛在化
1 3 1 雲邊一體
1 3 2 虛實融合
1 3 3 開放環境
1 4 智能技術的普及化和低門檻化
1 5 小結
第2章 人工智慧基礎
2 1 傳統機器學習
2 1 1 線性回歸
2 1 2 邏輯回歸
2 1 3 樸素貝葉斯
2 1 4 樹模型
2 1 5 類推方法
2 1 6 聚類
2 1 7 降維
2 1 8 關聯分析
2 1 9 集成學習
2 2 深度學習
2 2 1 單層感知機
2 2 2 多層感知機
2 2 3 卷積神經網路
2 2 4 循環神經網路
2 2 5 Transformer
2 3 計算機視覺
2 3 1 視覺紋理增強
2 3 2 視覺結構感知
2 3 3 視覺語義理解
2 3 4 視覺內容生成
2 4 自然語言處理
2 4 1 自然語言理解
2 4 2 自然語言生成
2 4 3 跨語種自然語言處理
2 5 多模態任務
2 5 1 多模態數據對齊
2 5 2 多模態信息理解
2 5 3 多模態內容生成
2 6 大模型與超級深度學習
2 6 1 大模型架構設計
2 6 2 大模型訓練
2 6 3 大模型工業化模式
2 6 4 大模型領域微調技術
2 6 5 LangChain
2 6 6 AIAgent
2 6 7 AgentGPT
2 6 8 LLMOps
2 7 自動化機器學習
2 7 1 自動化機器學習流水線
2 7 2 自動化機器學習演算法
2 7 3 近似與加速方法
2 8 人工智慧的可信賴性
2 8 1 可解釋性
2 8 2 穩定性
2 8 3 隱私保護能力
2 8 4 公平性
2 8 5 大語言模型的可信賴性
第3章 OmniForce平台介紹
3 1 支持全生命周期管理的自動化機器學習
3 2 以人為中心的自動化機器學習
3 3 OmniForce的功能與流程
3 3 1 項目管理
3 3 2 項目創建
3 3 3 項目空間
3 3 4 多目標管理
3 3 5 數據管理
3 3 6 數據變換與標註
3 3 7 模型訓練
3 3 8 模型部署
3 3 9 模型推理
3 3 10 模型監控
3 3 11 文件管理
3 3 12 用戶中心
第4章 OmniForce案例實踐
4 1 智能標註
4 1 1 項目目的
4 1 2 創建項目
4 1 3 自動駕駛2D/3D感知大模型預標註
4 1 4 案例總結
4 2 智能數字內容生成
4 2 1 項目目的
4 2 2 產品功能介紹
4 2 3 自定義模型部署
4 2 4 功能展示
4 3 智能表格處理
4 3 1 項目目的
4 3 2 創建項目
4 3 3 模型性能指標
4 4 智能時序預測
4 4 1 項目目的
4 4 2 創建項目
4 4 3 模型性能指標
4 5 大模型垂域微調
4 5 1 項目目的
4 5 2 創建項目
4 5 3 模型性能指標
第5章 大模型時代的展望
參考文獻
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