会员
共创智能时代
更新时间:2022-09-19 11:19:28 最新章节:后记
书籍简介
本书是上海交通大学校友会人工智能分会“源聚”系列校友论坛、沙龙等活动的衍生书籍,记录了15位行业领军校友在母校活动中分享的真知灼见。从人工智能的社会责任、认知范式、数理基础等关键问题到城市治理、药物研发、工业智能、自动办公等应用场景,全面解析了人工智能的科学概念和社会影响。书稿语言通俗易懂,案例丰富,既具备知识含量较高的专业性,也做到了深入浅出的科普性,不仅适合人工智能相关领域的学术界、产业界人士参考,也可供所有对人工智能有兴趣的大众人士阅读。
上架时间:2022-08-01 00:00:00
出版社:上海交通大学出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
最新章节
张安胜主编
同类热门书
最新上架
- 会员本书是一部系统介绍AI数字人技术的专业著作,涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实践等内容,全书共分3部分。在技术基础部分,首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景,接着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理,以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。在应用实践部分,带领读者深入探索数字人的创作流程,从内容策划、角色建模到交互设计,每一步都进行了计算机26.2万字
- 会员本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律,从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法,然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术,使用动态系统进行轨迹规划的方法,以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例,包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识,并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容,适合作为高等计算机20.3万字
- 会员《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化计算机13万字
- 会员本书强调“把AI作为方法”(AI即ArtifcialIntelligence,人工智能)这一核心理念,旨在引导读者掌握与AI对话的关键技巧,并将AI融入工作和生活真正体验AI带给人类的高效与便捷。本书从技术的发展规律人手,探讨了把AI作为方法的必然性和必要性,进一步剖析了算法与哲学在内在逻辑上的贯通性。此外,本书通过丰富多样的案例展示了AI的强大魅力,通过一系列“召唤术”帮助读者运用AI创造性地计算机9.7万字
- 会员这是一本人人都能读懂的大模型综合指南,既是一本大模型的科普书,又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版,从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂,内容上深入浅出,呈现上图文并茂,给读者良好阅读体验的同时,让读者对大模型的理解事半功倍!无论你是AI工程师,还是完全没有IT技术背景的爱好者;无论你是一线的从业人员,还是企业的管理者和决策计算机13.2万字
- 会员2023年以来,OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品,以强大的能力俘获了大量用户,颠覆了用户对于AI的认知。本书以ChatGPT为中心,对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章,前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读,帮助用户全面了解ChatGPT,对其形成完整的认知。第6计算机12.8万字
- 会员本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字
- 会员本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线,详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展,深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史,然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用,并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展,最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势,计算机23万字
- 会员本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字