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MindSpore科学计算
陈雷编著更新时间:2025-04-17 18:32:10
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本书全面、系统地探讨科学计算的背景、机器学习的重要性以及昇思MindSpore框架在科学计算中的广泛应用。科学计算作为一门交叉学科,融合了数学、计算机科学与技术等领域的专业知识,在现代科学研究和工程实践中起着关键作用。本书以MindSpore为平台,深入研究这一全场景AI框架在科学计算中的探索与实践,通过对基础理论、行业应用和实际案例的详细介绍,为读者提供全方位的学习和参考资料。全书共8章,首先详细介绍科学计算的基础理论,包括数学模型、算法原理等,为读者打下坚实的理论基础。然后,通过MindSpore在电磁学、生物计算、流体力学、气象学、材料化学及量子计算等领域的实际案例,帮助读者深刻理解MindSpore在现实场景中的应用,为未来的科学计算实践提供实际的指导和参考。本书不仅适合AI、智能科学与技术、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等相关专业的本科生和研究生阅读,也可为软件开发工程师和科研人员提供深入了解MindSpore框架及其实践的丰富资料。
品牌:人邮图书
上架时间:2025-04-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
MindSpore科学计算最新章节
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- 参考文献
- 8.5 总结与展望
- 8.4.5 训练并展示结果
- 8.4.4 搭建QAOA量子神经网络
- 8.4.3 QAOA流程
- 8.4.2 Max-Cut问题的量子化
- 8.4.1 问题描述
- 8.4 利用量子近似优化算法实现组合优化问题求解
- 8.3.6 量子神经网络的训练与预测
陈雷编著
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AIGC革命:Web 3.0时代的新一轮科技浪潮
本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势,全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景,详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局,并辅之以大量生动有趣的案例,深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景,旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。全书分为五个部分,共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变,阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景;第二部分重点剖计算机11.4万字 - 会员
AI训练师手册:算法与模型训练从入门到精通
本书共有10章,包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线:从人工智能的相关技术入手,不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态,还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线:不仅涵盖了AI领域的各个方面,而且非常注重算法与模型的实际应用,通过分析大量的经典案例,可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。计算机11.6万字 制造业大模型的构建与实践
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,最后对大模型进行计算机18.3万字- 会员
巧用ChatGPT轻松学演讲
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秒懂AI提问:让人工智能成为你的效率神器
我们在运用AI的时候,有时得不到自己想要的回答,于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是,AI的回答质量往往取决于提问的质量。《秒懂AI提问:让人工智能成为你的效率神器》系统地介绍了20种向AI提问的有效方法,用这些方法可以让AI给出高质量的回答。在介绍提问方法时,本书紧扣日常工作和生活,并通过对比让读者直观感受不同提问方法的效果,最后引出更多场景下的应用,让读者真正学以致用。《秒懂AI提问:让人工计算机5.4万字 - 会员
揭秘大模型:从原理到实战
本书从技术角度深度解析大模型的原理,从大模型的基础概念及领域发展现状入手,概述大模型的理论基础,介绍OpenAIGPT、清华大学GLM、MetaLlama等主流大模型的技术原理,并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术,带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建,手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型计算机12.2万字 - 会员
《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、神经网络计算机19.3万字 - 会员
人工智能数学基础与Python机器学习实战
本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的skle计算机0字 - 会员
ChatGPT手册:初学者指南与应用实战
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