人工智能简史

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这是一本探讨人工智能与生物技术的融合颠覆传统医疗，并会对未来药物研发产生重大影响的书。作者凭借其在生物科学方面的专业背景，以及在生物技术和制药行业的从业经验，为读者呈现了对于医疗科技这一前沿领域的深刻见解。书中首先概述了数据科学方法的兴起以及生物学领域的范式转变，这一转变催生了计算生物学的革命，即通过计算机模拟进行生物实验和药物研发。作者详细介绍了人工智能和深度学习领域的重大突破，并探讨了这些技术

这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇：基础篇（1~2章）：介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。应用篇（3~6章）：从通用型

随着Web3.0时代的来临，我国教育领域迎来了一场全面而深刻的变革——AIGC、ChatGPT、大数据、云计算、物联网、数字孪生、元宇宙等新兴技术与教育行业的融合程度日益加深，AI驱动的教育新形态、新模式、新产品不断涌现，数字化、网络化、智能化逐渐成为引领我国教育变革与转型的重要方向。本书立足于全球范围内智慧教育领域的实践经验与前沿趋势，全面阐述AIGC、ChatGPT、元宇宙、数字孪生等新兴技

本书共分为10章，从ChatGPT的基本知识、技术原理和应用场景出发，探讨了如何运用ChatGPT提升职场竞争力。

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

AI的本质是什么？自然语言和人工语言的区别在哪里？ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑，还是某种误入歧途的“假AI”？我们不许诺美丽空洞的AI前景，而是告诉读者，未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜，对于智能科学基本原理的蔑视，是目前AI研究的大危机。在我们看来，万众期待的ChatGPT，只是新时代的“牛顿炼金术”。

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。