书中首先用一章的内容概要介绍了TensorFlow深度学习的基础知识，然后通过案例详细讲解了数据集制作，前馈神经网络应用，卷积神经网络应用，循环神经网络应用，生成式对抗网络应用，自然语言处理，TensorFlow注意力机制，概率图模型应用，深度信念网络应用，强化学习，无监督学习，TensorFlow Lite移动端与嵌入式轻量级开发，TensorFlow.js智能前端实战，姿势预测器开发实战，智能客服系统开发实战等内容。

《TensorFlow 2.x深度学习从入门到实战》是作者研究和实践人工智能算法的经验总结。本书通过图表、案例和示例代码相结合的方式，介绍TensorFlow 2.x框架的相关知识，帮助读者打好扎实的人工智能理论基础，并将理论付诸实践，通过“干中学”的方式全面掌握复杂的算法理论。 《TensorFlow 2.x深度学习从入门到实战》共3篇。第1篇“TensorFlow基础”，主要介绍TensorFlow 2.x的基本开发方法及其重要接口的使用方法，让读者对其有较为全面的了解。第2篇“TensorFlow进阶”，详细介绍TensorFlow 2.x的高级开发功能，以及如何使用它开发基于深度学习的神经网络。第3篇“TensorFlow实战”，详细介绍TensorFlow 2.x在增强学习和GAN两个专业领域的强大应用，以及其最新调用接口和开发模式，帮助读者有效地将其应用到具体的项目实践中。 《TensorFlow 2.x深度学习从入门到实战》内容丰富，讲解透彻，适合对人工智能感兴趣的人员阅读，尤其是需要学习TensorFlow 2.x深度学习框架的入门与进阶人员，另外还适合相关培训机构作为培训教材使用。

自然语言处理是人工智能领域中的一个重要方向。本书将用深入浅出的语言介绍自然语言处理技术的由来与发展历程，自然语言处理的常用工具和实现平台，讲解了自然语言理解的技术基础，从词法、句法、语义、语用等各个方面介绍原理和主流技术，以及自然语言生成的挑战和解决办法。书中通过自然语言处理经典的任务说明，展现其作为人工智能关键技术的应用场景和应用成效，同时，也将简述自然语言处理的当前研究热点和各种现代技术，并对自然语言处理未来发展趋势进行展望。

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人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。　本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。　无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。

内容简介这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度 好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识；第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演进；6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来进一步提升模型的表现；第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 1章对GPT的未来发展趋势进行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。

本书旨在探讨 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的发展历程、应用范围及其对社会和个人的影响，从而帮助读者深入了解并应用人工智能技术。本书共分为8章。第1章介绍了ChatGPT和AIGC的发展历史，以及核心技术的演进与应用。第2章详细探讨了ChatGPT的特点、功能，以及它在文科和理科领域的应用。第3章深入介绍了ChatGPT及其他AIGC对个人的赋能，包括原理、成本、应用场景、高质量答案的提问技巧，以及如何利用ChatGPT进行编程。此部分还提到了AIGC时代下的职业规划。第4章重点介绍了AIGC在创意领域的应用，特别是Midjourney工具的使用。第5章讲解了如何使用 AIGC 技术来创建数字人分身，使他们能够说话、唱歌，甚至成为主播。第6章强调了AIGC如何赋能职场，包括辅助设计、思维导图生成、文本创作、市场调研与策划、短视频创作，以及办公软件使用。第7章介绍了 AIGC 在不同行业和领域的创新场景，包括电商、传媒、金融、教育行业，以及工业领域等。第8章介绍了如何有效应对AI革命。书末还推荐了许多 AIGC 相关的资源。

这是一本全面讲解图计算、知识图谱及其在推荐系统领域应用的专著，为读者基于神经网络构建推荐系统提供了详细指导，是作者在相关领域10余年经验的总结。掌握本书内容，读者可开发出能处理多模态数据的推荐算法系统，提供更丰富和准确的推荐体验。本书主要内容分为两篇。第一篇 图数据以及图模型（第1-3章）对图数据、图神经网络、知识图谱的基础知识进行了梳理，帮助读者掌握着3项技术的关键原理与算法，为后面的学习打下基础。第二篇 推荐系统（第4-9章）首先介绍了推荐系统的架构，包括逻辑架构、技术架构和数据建模，以及基于GNN的推荐系统架构；然后详细讲解了如何基于GNN构建推荐系统，以及基于图的推荐算法；再接着讲解了知识图谱在推荐系统中的应用以及相关的算法模型；最后，探讨了推荐系统领域当前的热点问题、研究方向以及工业级推荐系统领域的核心难题本书注重实战，故理论知识简练且极具针对性，包含大量实战案例，图文并茂，易于阅读。

本书是“口袋里的人工智能”丛书的一个分册，是一本介绍人工智能生成模型（AIGC）技术起源、原理及其应用的科普书。本书深入浅出地向读者概述了AIGC的基础概念、技术发展历程、与传统的人工智能的差别，以及这一技术在视觉图像和语言文本方面展现出的高超创作能力，如火爆全网的Chatgpt、AI绘画、AI写作等与人们工作和生活密切相关的应用。此外，本书还探讨了AIGC在科学研究、城市建设和日常生活中可能出现的应用，展示了AIGC未来发展的潜力与亟待解决的技术问题。通过阅读本书，读者将能够了解AIGC的基本知识与原理，并启发自身将AIGC应用于相关的专业领域，为工作生活带来更多的便利和创新。

章鱼可以打开罐子获取食物，黑猩猩可以为未来做计划，一台名为沃森的电脑在《危险边缘》电视游戏节目中获胜，而另一台电脑亚历克莎竟然知道我们最喜欢的歌曲是哪一首。但是，动物和智能机器所具有的智慧与人类智识真的有可比性吗？ 在《机器和生灵》这本书中，保罗·萨伽德研究了智能机器和动物的智慧同人类相比究竟如何。萨伽德解释说，人类的智力不仅仅是IQ值，也不仅仅是诸如解决问题、做出决策和具备创造力等能力的集合体。借助心理学和神经科学，他将智慧分析为12个特征和8种机制，以此评估了6款闻名世界的智能机器，包括沃森、阿尔法元、虚拟助手、自动驾驶汽车、谷歌翻译和推荐系统，以及6种公认无敌的聪明动物，如蜜蜂、章鱼、乌鸦、狗、海豚和黑猩猩。他不是一个深信非人类智慧的浪漫狂热者，也不是一个令人扫兴的怀疑论者，而是以这份清单做出了明确的评估。书中不仅热烈讨论了有关动物智力的问题，如细菌的意识、鱼的疼痛、狗的嫉妒，还评估了机器和动物达到人类智慧水平的可能性，思考了伦理和政策问题。