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现代深度学习教程
本书共11章,第1-5章系统讲解人工智能历史、机器学习及神经网络原理与实践(如图像分类、序列标注),夯实学术基础;第6-7章聚焦Transformer与生成模型,剖析注意力机制、生成对抗网络、扩散模型等前沿技术;第8-10章解析GPT、BERT、ChatGPT等大模型,详解RLHF与提示学习,助力深入研究;第11章展望基础模型在多模态智能、生物医学、材料科学等领域的跨学科应用,激发创新热情。
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