本书聚焦AIGC与智能体编程开发实战,围绕开源大模型与API调用展开。本书分为10章,从基础理论到实际开发,全面讲解基于开源大模型与ServerlessAPI的智能应用开发。第1~3章介绍ServerlessAPI、大模型应用架构和开发环境搭建;第4~6章以流行的开源模型(如DeepSeek、StableDiffusi
本书系统梳理当前智能体技术的发展脉络与应用趋势,全面解析智能体的构建原理与实战场景,帮助读者从零起步,掌握打造高效AI助手的核心方法。本书分为4个部分,共8章,第1部分(第1章)介绍大模型与智能体的基础知识、国内外主流的智能体;第2部分(第2章)详细讲解智能体的构建流程;第3部分(第3~7章)聚焦主流智能体在各类实际场
本书系统地探讨了概率与统计在人工智能领域中的广泛应用,从理论基础到实战技术,内容全面且深入。全书共13章,涵盖概率论、统计学、回归分析、时间序列、特征工程与选择、网络模型构建与优化等基础知识,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。 通过理论讲解、模型分析和代码实践,深入剖析概率和统计在算法建
随着人工智能技术的快速发展,多智能体系统作为其重要分支,逐渐成为研究热点。多智能体系统通过多个智能体的协同工作,能够解决复杂环境下的任务分配、路径规划、资源优化等问题。本书系统介绍了人工智能核心技术及其在多智能体系统中的应用。内容涵盖人工智能的发展、核心技术解析,以及多智能体系统的原理、学习与进化、协同控制等,展示了多
"《AIAgent应用开发:构建多智能体协同系统》深入浅出地介绍智能体与多智能体协同的核心知识及开发技巧。《AIAgent应用开发:构建多智能体协同系统》共8章,从智能体的基本概念、等级划分及模块组成入手,逐步深入探讨提示词工程、大模型评测与应用、记忆与RAG模块、规划能力等关键模块,并辅以编程实践。书中不仅详细讲解了
本书聚焦“人工智能+”的理论方法与案例实践,系统探讨人工智能技术在金融、社会服务、出行、商贸、内容创作、制造、智慧能源、智能装备、空间智能等9个重点领域的应用现状、发展趋势、面临挑战及路径选择。
本书内容沿两条核心主线展开,为读者搭建扎实的学习与实践框架。技能线:全面覆盖AI模型训练的关键技能,从基础的AI入门知识、模型部署、数据获取、数据标注、模型微调,到进阶的语言模型训练、绘画模型训练、语音模型训练,再到AI模型的商业应用,层层递进,确保读者能够系统掌握AI训练的核心功能与应用技巧。案例线:精心设计多个领域
本书通过系统化的理论讲解与实战导向的案例分析,帮助读者掌握扩散模型与强化学习的结合应用,探索其针对实际问题的解决方案。书中首先介绍了生成模型的发展史,特别是扩散模型的起源和核心思想,为读者学习后续章节奠定基础;然后深入探讨了扩散模型在构建决策智能体、结合价值函数等方面的应用,还详细讲解了如何利用扩散模型解决轨迹优化和策
本书全面系统地介绍机器学习的经典方法、前沿技术和应用实践。全书分为基础篇、进阶篇和实践篇,共10章,主要内容包括绪论、学习模式、判别式模型、生成式模型、高级机器学习概述、特征表示学习、新兴学习机制概述、主流机器学习编程框架、人脸识别、灾害性天气预报。 本书坚持理论联系实际,兼顾经典与前沿,为读者由浅入深地构建机器学习的
本书主要分为3部分。第一部分为第1~5章,介绍机器学习的基础知识,包括机器学习的基本概念、监督学习和无监督学习的主要算法、特征工程的技术,并探讨机器学习在通信网络优化中的应用,涵盖速率提升等无线网络优化方面的内容。第二部分为第6~8章,深入讲解深度学习与大模型、模型加速等高级技术,并探讨深度学习和大模型在通信网络优化中