本书系统地阐述了微积分在人工智能领域的核心作用，从基础理论到实际应用，内容丰富且深入。全书共13章，涵盖微积分概述、函数与极限、导数与微分、积分及其应用、多元微积分等基础知识，同时深入探讨了数据预处理、构建网络模型、模型优化、模型评估与解释等核心技术，并延伸至自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和强化学习等前沿应用场景。

本书系统介绍了生成式人工智能及ChatGPT的基本原理与应用。前两章概述生成式人工智能概念和ChatGPT的工作原理，第三章重点讲解提示语设计，强调其在使用中的关键作用。后续章节通过实例详细展示ChatGPT在中小学辅导、营销文案、职业考试、求职辅助、法律咨询及艺术创作（如小说、剧本、绘画）等领域的应用，覆盖广泛使用场

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本书研究的内容主要涉及图像聚类、图像超分辨率重建、图像语义分割等相关研究内容。在研究了相关前期工作的基础上,建立了多种图像智能解译和学习模型,提出了新的学习算法,并使用国际标准数据集对算法进行了测试。通过和相关算法进行对比,进一步验证了本书提出算法的有效性。本书内容全面,理论与实例分析相结合,可作为信息科学、计算机科学

本书围绕设计高性能分类器，以迁移学习为核心，从特征迁移和模型迁移两个角度展开研究，提出了多种分类算法。首先，针对领域间分布差异度量问题，提出基于样本差异性的度量方法，包括最大分布加权均值嵌入、加权迁移成分分析和跨领域均值逼近差异度量等算法，通过引入样本权重和子空间学习，缩小领域间分布差异，实现知识迁移，并结合k近邻分类

本书引入了心理学、概念分析、哲学、地缘政治、生物等多方面的观点，以简单易懂的语言批评了当前AI发展的现状，并描述了为什么当前方法对未来AI发展完全无效。在这本书中，关于AI风险话题最有影响力的思想家之一——埃利泽·尤德考斯基，提出并阐述了他对这一问题的看法：如果有人创建出真正的超级智能，我们人类社会将不可避免地走向灭亡

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本书共包括十章内容。第一章介绍人工智能基本概念，开阔读者的视野，引导读者了解人工智能的前世今生。第二章介绍当前人工智能的基础方法，即神经网络相关方法。第三章介绍自然语言处理基础，是人工智能重要的研究方向。第四章介绍大语言模型基本原理，引导读者了解基于大语言模型的人工智能前沿技术。第五章是文本信息处理，包含针对文本信息处

本书深入解析包括但不限于以下关键问题：(1)架构演进：卷积网络与全连接的本质差异、空间特征提取的数学本质；(2)里程碑模型：AlexNet的突破意义、ResNet的残差学习机制；(3)时序建模：LSTM/GRU门控原理、Seq2Seq框架的编解码范式；(4)跨模态革命：Transformer的自注意力机制、位置编码的数

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