深度学习从0到1

机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深

本书深度探讨了构建和训练ChatGPT模型涉及的核心技术，以及ChatGPT在各种实际应用中的作用。全书精心划分为三部分，其中第1章为第1部分，第2章为第2部分，第3章和第4章为第3部分。首先，详细阐述了机器学习的历史演变与各种学习范式，同时也揭示了在人工智能生成内容（AIGC）领域下，图像处理和自然语言处理技术的历史发展趋势；接下来，对ChatGPT的运行机制和关键算法进行深度解析，包括大规模模

ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求，用好ChatGPT，既不停

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习，想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识，掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇，将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章，前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络，深入详解各类主流模型及其变体；第4章介绍这三类基

人工智能作为数字经济及高精尖产业发展的原创性、引领性和代表性技术，在北京国际科技创新中心、全球数字经济标杆城市的建设中迎来了发展的“关键窗口期”和“政策红利期”，成为北京高质量发展的重要引擎和打造高质量就业“北京样板”的重大机遇。本书是一部经济学学术专著，书稿导向积极。本书采用多元数据来源，运用案例研究法、舆情分析与大数据分析法等多种研究方法，从产业与就业动态匹配视角，聚焦人工智能对北京市就业的影

随着ChatGPT等大语言模型的迅速发展，大语言模型已经成为人工智能领域发展的快车道，不同领域涌现出各种强大的新模型。开发者想要独立构建、部署符合自身需求的大语言模型，需要理解大语言模型的实现框架和基本原理。本书梳理大语言模型的发展，首先介绍Transformer模型的基本原理、结构和模块及在NLP任务中的应用；然后介绍由只编码（Encoder-Only）到只解码（Decoder-Only）的技术

本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就，以“图像风格迁移”应用为例，全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新，第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程，第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识，第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法，第5章介绍编程框架的工作原理，第6章回顾深度学习所用的处理器结构从

《AIGC：让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题，介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程；第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈；第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景；第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用；第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景

本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最