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Bert Fink,Rodgers & Hammerstei
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大模型十讲
『简体书』 作者：李崇轩 出版：机械工业出版社 日期：2024-12-01 大模型通过在海量数据上进行学习得到通用知识和模式，在自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域表现出强大的通用性和迁移学习能力，BERT、GPT、Stable Diffusion、Sora等功能强大的模型引发了广泛的关注。大模型可能是人工智能领域的颠覆性新范式， ... |
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人工智能大模型数学基础
『简体书』 作者：江南燕 著 出版：北京大学出版社 日期：2026-03-01 本书系统讲解人工智能大模型（如BERT、GPT、Stable Diffusion等）所需的数学基础，涵盖线性代数、微积分、概率与统计三大核心领域，并结合实际案例与Python代码，解析数学原理在模型架构、训练与优化中的关键作用。全书遵循理论推导与实战应用相结合 ... |
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O'Reilly：基于AWS的数据科学实践
『简体书』 作者：[美]克里斯·弗雷格利[Chris Fregly]，[美]安 出版：中国电力出版社 日期：2022-10-01 将Amazon AI和ML服务栈应用到真实世界的应用场景，如自然语言处理、计算机视觉、欺诈检测、对话式设备等。使用Amazon SageMaker Autopilot，通过自动化机器学习（AutoML）实现特定应用场景的子集。深入理解一个基于BERT的自然语言 ... |
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深度学习在自然语言处理中的应用 从词表征到ChatGPT
『简体书』 作者：张镭 出版：人民邮电出版社 日期：2023-05-01 本书针对当前火热且应用前景广阔的自然语言处理（NLP），介绍了深度学习的技术原理及其在自然语言处理中的应用；简要分析了该领域各个应用方向上的相关模型和关键技术，包括Transformer、BERT、GPT，等等；汇集了众多论文中的重要思想和研究成果；系统梳理了 ... |
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PyTorch深度学习指南：序列与自然语言处理 卷III
『简体书』 作者：[巴西]丹尼尔·沃格特·戈多伊[Daniel Voigt G 出版：机械工业出版社 日期：2024-03-01 本书涵盖了从梯度下降的基础知识一直到使用HuggingFace库微调大型自然语言处理模型（BERT和GPT-2）。它分为四个部分——第一部分：基础知识（梯度下降，在PyTorch中训练线性和逻辑回归）；第二部分：计算机视觉（更深层次的模型和激活函数、卷积、迁移 ... |
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深度学习私房菜：跟着案例学TensorFlow
『简体书』 作者：程世东 出版：电子工业出版社 日期：2019-07-01 本书通过案例讲解如何使用TensorFlow 解决深度学习的实际任务， 每章都包含TensorFlow 1.x 和2.0 的代码实现。全书共分10 章，主要讲解卷积神经网络、LSTM、Seq2Seq、Transformer、BERT、文本卷积、GBDT、FM、 ... |
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速通机器学习
『简体书』 作者：卢菁 出版：电子工业出版社 日期：2021-06-01 本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导、图表展示、企业应用案例。本书面向初中级读者，能帮助读 ... |
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