神经网络与深度学习：基于TensorFlow框架和Python技术实现

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  合成生物学智能化设计与应用

  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，

  滕越主编计算机23万字
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  基于信息增强的图神经网络学习方法研究

  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

  王杰计算机8.1万字
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  破解深度学习（核心篇）：模型算法与实现

  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

  瞿炜 李力 杨洁计算机13.4万字
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  智能计算系统：从深度学习到大模型

  本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从

  陈云霁等编著计算机34.9万字
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  机器学习（第2版）

  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

  赵卫东 董亮编著计算机30.2万字
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  Python视觉分析应用案例实战

  本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Py

  丁伟雄编著计算机12.3万字
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  ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调

  《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

  王晓华计算机13万字
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  ChatGPT：AIGC时代商业应用赋能

  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

  施襄计算机12.8万字
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  从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM

  大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建

  王晓华计算机12.8万字