本书首先介绍了人工智能的基本概念与应用现状；其次阐述了经典机器学习理论与实践的相关内容，包含基础知识、人工智能的开发工具以及一系列机器学习分类、聚类和回归等算法；最后介绍了深度学习的相关理论，包括深度学习的基本概念、卷积神经网络、循环神经网络以及部分强化学习的经典方法。本书在介绍人工智能相关理论知识的同时，还介绍了部分

全书分为7个章节。第1章绪论，梳理了人工智能不同技术流派的特点、深度学习的发展及前沿技术；第2章介绍相关预备知识，包括线性代数、概率论、优化理论以及机器学习的基础知识；第3章从前馈神经网络的基础模型——感知器出发，介绍前馈神经网络的基本结构以及涉及的激活函数、梯度下降、反向传播等内容；第4章，介绍深度模型的优化问题，讨

本书共分四章，包括绪论、数学模型、时域分析与设计、频域分析与设计，并以一个垂直起降系统项目从始至终贯穿整个知识体系。本书将系统设计校正内容分别直接融入时域和频域部分，在性能指标分析基础上直接应用所学知识点进行系统的设计与校正，强化系统分析与系统设计的内在逻辑关系。

本书总体目标是介绍智能群体博弈对抗与合作理论的现状、发展趋势以及重要应用，为读者在人工智能、演化博弈、集群系统等领域中开展跨学科研究和技术开发提供理论参考。全书共分9章，特色内容包括演化博弈基础理论概述、任务分配问题、懒惰个体对任务分配博弈动力学的影响、孤立者对群体公共品博弈动力学的影响、惩罚者对群体博弈动力学的影响、

本书先概述生成式人工智能所涉及的技术和工具，帮助你了解如何训练模型以生成新数据；接着展示如何用ChatGPT提高营销、科研和软件开发等相关工作的生产力和创造力；随后介绍如何通过改进提示设计从与ChatGPT的交互中获得好的效果，以及如何在企业级场景中使用OpenAI模型。 通过阅读本书，你可以了解生成式人工智能的相关概

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机器学习系统设计

本书包含六大部分：第一部分主要介绍深度学习Python语言的基础知识，讲述Python基本语法（输入、输出、数据类型、流程控制、函数、文件和目录）、数组计算（NumPy库）、绘图库（Matplotlib库）等；第二部分主要介绍Keras编程基础，以及?Keras?中提供的大量的深度学习API；第三部分主要介绍数据处理方

随着ChatGPT的出现，大语言模型的能力得到了业内外的认可，新的商业模式不断涌现，旧的设计和实现都将重构。本书主要介绍基于ChatGPT开发算法相关的应用或服务，侧重于介绍与自然语言处理相关的常见任务和应用，以及如何使用类似ChatGPT的大语言模型服务来实现以前只有算法工程师才能完成的工作。 全书共8

本书是一本关于生成式预训练人工智能语言模型的综合性图书，涵盖了其在创建创新NLP产品方面的意义、功能和应用。本书提供了如何轻松使用OpenAIAPI的全面指南，探索了根据用户的具体需求使用该工具的方法，并展示了基于GPT-3的成功企业案例。本书分为两个部分，第一部分侧重于介绍OpenAIAPI的基础知识。第二部分着重研