革新：科技改变生活

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。

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

本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术，以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分，其中第1章为第1部分，第2章为第2部分，第3章和第4章为第3部分。首先，详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式，同时也揭示了在人工智能生成内容（AIGC）领域下，图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势；接下来，对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析，包括大规模模

全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度

这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深入探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智

Sora是一个文本生成视频工具，本书介绍了Sora在视频生成领域的巨大潜力。本书共9章，系统讲解人工智能的演进、Sora的应用实践、Sora深度解析、Sora的挑战与未来等。本书内容全面、图文并茂、经典易懂，适合想要学习Sora的初学者，以及想要学习文本生成文本、文本生成图片、文本生成视频等内容的人工智能爱好者、自媒体从业人员、短视频制作者、设计师、相关专业的企业和高校人员阅读。

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基

本书深入探讨了AI（人工智能）如何革新软件开发领域，从AI辅助编程的演变、优势与挑战到具体的工具与技术实现，为开发者打开了一个全新的世界。全书共10章，第1章介绍了编程的历史演变和生成式AI的崛起；第2章深入技术细节，解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理；第3章讨论了提示工程的重要性，以及如何与AI工具进行有效沟通；第4章和第5章通过GitHubCopilot和其他AI编程工具的案例，展示