深度学习：卷积神经网络技术与实践

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  《机器学习》习题参考

  本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络

  叶翰嘉 詹德川计算机19.3万字
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  DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发

  DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合

  未来智能实验室 代晶编著计算机17.1万字
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  预训练语言模型：方法、实践与应用

  近年来，在自然语言处理领域，基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型，以及实践与应用3个部分，共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制（涉及注意力机制和Transformer模型），包括BERT及其变种，以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang

  徐双双编著计算机12.7万字
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  AI智能写作：巧用AI大模型让新媒体变现插上翅膀

  本书共分为8章，分别讲解了常见的人工智能以及人工智能影响下的广告流量变现、商业合作变现、直播变现、私域变现和IP变现等。此外，还对未来的人工智能与新媒体变现做了趋势分析。

  刘丙润计算机10.5万字
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  Keras深度学习与神经网络

  本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

  肖睿 程鸣萱编著计算机11万字
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  从零构建大模型

  本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

  (美)塞巴斯蒂安·拉施卡计算机13.8万字
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  社交网络信息传播模型、算法及应用

  本书系统地阐述信息传播问题中所涉及的各种传播模型、数学优化方法以及计算方法等，并通过对大量信息传播的实际问题进行了建模与分析。该著作将为人工智能、大数据、管理科学、运筹学、人文社会科学等领域开展相关研究的本科生、研究生以及学者提供重要的参考。

  朱建明计算机16万字
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  AI爆款文案：巧用AI大模型让文案变现插上翅膀

  本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试，帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章，分别讲解AI智能创作，AI爆款文案写作工具，人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作，利用人工智能实现文案变现的底层逻辑，以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。

  刘丙润计算机12.2万字
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  人工智能治理研究

  本书从技术和规制两个角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及伦理规范等相关社会行为和社会关系的规则建立和运行为主要思考方向和研究进路，在梳理人工智能发展情况、欧盟及其他国家人工智能立法与政策发布现状的基础上，对人工智能治理的基础、基本路径及我国人工智能产业、政策与规制思路进行了全面和有益的探索。

  杨晓雷主编计算机23.9万字