本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法，包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等)，以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念(例如损失函数、最大似然、偏差-方差分解、核和贝叶斯方法)，同时介绍常规的实用工具(例如正则化、交叉验证、评估指标和优化方法)，本书始终将关注点放在基础知识上。最后两章为解决现

本书以通俗易懂的语言和有趣的插画来解释深度学习中的概念和方法, 生动形象的插图更容易帮助读者理解和记忆。 同时, 书中指导读者将自己的理解制作成短视频, 以加强学习效果。 另外, 书中还指导读者在 Colab 平台上进行实践。 本书内容全面, 从基础的神经网络、 卷积神经网络、 循环神经网络等入门知识, 到深度学习的应用领域如计算机视觉、 自然语言处理等高级主题都有涉及。 本书具有丰富的趣味性、 互动性和实践性, 可以帮助读者更好地理解深度学习知识, 并为未来的职业发展打下坚实的基础。

全书共分为8章，可分为三个部分。读者只需按照章节顺序学习，即可掌握相关知识。第一部分为深度学习基础篇，包括第1-2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务等；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3-5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer网络；第三部分为自然语言应用篇，包括第6-8章，介绍从词向量、预训练语言模型、词法分析等自然语言处理领域的应用和实践。书中各章节相互独立，读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用。书中每章都给出了相应

教育信息化促进了教育测评理念的变革，人工智能时代的教育更加关注以智能技术驱动的学习者认知分析与个性化学习的诉求。本书遵循"理论-方法-应用"研究范式，探索人工智能时代的学习认知分析的新理论与新方法。

本书是作者对自2008年起系统分析"机器能否获得认知发展能力"这一问题而不得不先诉诸于"人工智能基础问题"或"认知哲学"方面的研究其结果的总结。本书立论开宗明义：将机器认知发展问题简化为"物理机器的概念产生问题"。据此，作者遂建立起自己对"概念体系"的理论和对"心灵哲学"的基本观念，之后使用符合哲学讨论习惯的方式进行论述，来揭示现有物理机器对此无能为力的本质原因，并指出我们目前对"认知发展如何进行理论化"在哲学准备上的欠缺之处。

这是一本讲解如何用ChatGPT、Github Copilot X、Cursor等主流AIGC工具优化和提升软件开发全流程效率和质量的实战性著作。

全书以软件开发的流程位主线来组织内容，详细讲解了程序员、架构师、项目经理、产品经理、技术团队管理者们如何在技术方案构建、需求文档撰写、代码编写与注解、客户端开发、前端开发、后端开发、测试和调试、性能优化、疑难问题解决、产品设计、软件架构与设计、应试与面试12个主题充分发挥AIGC工具的潜能，在提高研发效率和质量的同时，提升自身的实

本书旨在帮助没有任何人工智能技术基础的工程师们全面掌握AIGC的底层技术原理，以及大语言模型、扩散模型和多模态模型的原理与实践。本书的核心价值是，首先为想学习各种大模型的读者打下坚实的技术基础，然后再根据自己的研究方向展开深入的学习，达到事半功倍的效果。

本书分为两篇：第一篇算法原理：详细介绍了先进的深度学习模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，从基本架构、训练方法到特定应用，包括但不限于Seq2Seq结构、位置编码、注意力机制、残差连接、变分自编码器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型训练实践的知识点。此外，探讨了预训练模型的涌现能力、模型参数和通信数据量的估算，以及分布式训练的各种技术，如数据并行、模型并行和混合精度训练等。第二篇应用实战：聚焦于深度学习模型的实际应用，特别是文本

本书是日本人工智能领域的畅销书，作者均为模式识别领域的知名学者，并基于他们多年的研究、实践经验和独特的视角，从模式识别的基本概念开始，以通俗易懂的语言介绍了机器学习、识别函数设计、特征的评价、特征空间的变换、子空间法、最小二乘法等常用的模式识别基础知识和算法，精心设计的习题能帮助读者进一步深入理解模式识别理论。在心得栏目里提供了作者在实际研究中一些很有价值的思考。

观点精要 1.不使用或不懂如何使用AIGC，就如电力时代还要驴拉磨、人推车一样。未来，不是人工智能打败人，而是掌握人工智能的人或者机构，打败那些没有掌握人工智能的人和机构。 2.有专家说：“在生成式AI面前，所有行业都要重做一遍。”这是因为，人工智能技术作为媒介，为我们提供了价值连接、价值匹配的全新思路和全新可能。 3.人工智能的出现引发了网络社会运行机制的深刻变革，使得超越各类显性权力的“网络化”逻辑逐渐成为主导社会运行的核心力量。 4.媒介的价值变迁是以协同互构的方式螺旋式前进，并发展出资源