本书追溯了人工智能从古代的机械计算器到现代深度学习与强化学习的演变历程，突出了人工智能历史上的关键里程碑和众多科学家、工程师及思想家的贡献，特别强调了图灵测试的提出和达特茅斯会议对人工智能领域的深远影响。作者深入探讨了AI技术在个人助手、无人驾驶、拟人机器人等前沿领域的应用，并对未来的发展趋势进行了预测。书中还介绍了图

全书共分10章，全面介绍知识增强大模型涉及的各类技术，涵盖大模型、向量数据库、图数据库、知识图谱、检索增强生成、GraphRAG等内容，并辅以丰富的实例、精心绘制的插图和深入浅出的技术解析，帮助读者快速掌握知识增强大模型的理论，引导读者逐步构建知识增强大模型应用。本书既可以作为人工智能相关的技术从业者、企业或机构管理者

深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统

"《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，

"《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。联邦学习(FederatedLearning，FL)是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留，不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案，适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据集中

"本书专注于介绍基于深度学习的算法。从探索深度学习的数学基础和理论架构，到九大经典的深度学习算法，旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导。截至2024年，书中介绍的9个算法几乎涵盖了整个深度学习领域的经典和前沿算法。本书在第1章和第2章介绍了深度学习的基础：数学基础与神经网络算法。从第3章开始，书籍逐步引领读者进入

"这是一本面向AI开发人员以及对生成式人工智能技术感兴趣的读者的专业图书。《生成式AI应用开发:基于OpenAIAPI实现》深入探讨生成式AI技术的原理与实现，以及如何利用OpenAIAPI进行高效开发。《生成式AI应用开发:基于OpenAIAPI实现》内容包括ChatGPT的原理解析、OpenAIAPI请求库的使用、

"本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制

"能够模仿人类语言智能与思维，具有世界一般性知识的ChatGPT，开启了通用人工智能的新时代，正成为引爆第四次工业革命的火种。本书是第一本体系化介绍ChatGPT基本原理与核心算法的教材及专业图书。全书共分5章：第1章为人工神经网络基础；第2章详细剖析了Transformer及其缘起，分析了视觉领域的Transform

"本书围绕热门话题“数字人”，系统介绍了其发展过程、技术特点、应用场景、安全问题及未来趋势，共分十二章。内容涵盖数字人的定义、诞生背景、关键技术，以及在多行业的应用现状与前景。同时，探讨了数字人使用中的安全问题、政策支持与未来发展方向，并展望其融入日常生活的美好愿景，为读者呈现数字人领域的全景图。本书适合对数字人技术感