TensorFlow 2.0神经网络实践

本书分两篇，为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面，主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略，同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面，主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术，AIAgent的原理与应用，以及大模型压缩与部署策略，并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用，最后对大模型进行

本书围绕“公平、隐私与保障、可靠与安全、包容、负责、透明”六个人工智能需要遵循的原则，诠释当代青少年对负责任的人工智能的认识和思考。

本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起，结合创作者的实际写作经历与写作教学经历，介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀，让读者理解写作技巧与变现思路。

本书内容从技能线和工具线展开介绍。其中，技能线介绍了虚拟数字人的技术原理、商业价值、创建工具等基础内容，以及AI文案、AI绘画、虚拟数字人及其直播、AI视频博主、AI带货主播、AI培训讲师等实操案例。工具线介绍了ChatGPT、StableDiffusion、腾讯智影、剪映等工具的使用方法，并通过实例介绍了使用这些工具制作数字人的技巧。

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

本书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。全书通过共计13章的系统内容，探讨AI技术在架构设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响，读者可以了解如何利用ChatGPT这一强大的智能辅助工具，提升架构师的工作效率和创造力。

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

本书将带你深入探索AI“神器”——DeepSeek的无限潜能，带你从零开始，轻松掌握AI的核心应用。通过学习本书，你将轻松上手DeepSeek，开启智能生活新篇章；通过学习本书，你将学会用DeepSeek大幅提升工作效率；通过学习本书，你将学会如何让DeepSeek成为你的职场超级助手；通过学习本书，你将学会如何利用DeepSeek激发自己的创作灵感，打造爆款内容和个人品牌；通过学习本书，你将学会

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。