智能学习的未来

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• 制造业大模型的构建与实践

  本书分两篇，为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面，主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略，同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面，主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术，AIAgent的原理与应用，以及大模型压缩与部署策略，并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用，最后对大模型进行

  郭秉义计算机18.3万字
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  文心一言：人人都能上手的AI工具

  本书作为文心一言的学习指南，全面、细致地介绍了文心一言PC端和App的各项功能和使用方法，力求通过简洁明了的语言和图文并茂的形式，让读者快速掌握文心一言的各项功能。全书共8章，首先简单介绍了人工智能发展的几个阶段及文心一言的相关研发背景；随后介绍了文心一言的基础页面及功能等内容，以及文心一言在学习、工作、生活娱乐方面的应用及相关案例；接着介绍了文心一言的插件，以及文心一言App的功能和使用技巧；最

  麓山AI研习社编著计算机10.7万字
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  合成生物学智能化设计与应用

  本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线，详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展，深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史，然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用，并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展，最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势，

  滕越主编计算机23万字
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  人工智能对北京市就业的影响与应对

  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

  何勤计算机25.6万字
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  大语言模型：原理、应用与优化

  这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手，详细梳理了大模型技术的发展脉络，深入探讨了大模型预训练与对齐的方法；然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理，展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案，本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法，包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智

  苏之阳 王锦鹏 姜迪 宋元峰计算机12.1万字
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  机器学习的算法分析和实践

  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

  孙健编著计算机7.4万字
• 大模型垂直领域低算力迁移：微调、部署与优化

  本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南，并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景，从理论到技术实现，全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战，帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员，还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家，本书都将带你深入大模型的核心领域，提供从构建、优化到部署的全流程指导，助你

  程戈计算机13.7万字
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  生成式AI实战

  本书由浅入深地介绍了生成式AI的理论与实践，内容涉及从基础原理到前沿应用，为读者提供了一个系统的认知框架。本书从生成式AI技术的基础工具入手，逐步深入到Transformer模型与GPT的原理和应用，详细介绍了图像生成模型StableDiffusion，以及LangChain与AIAgent的相关知识。书中结合开源代码分析，展示了生成式AI在各行各业的实际应用，并探讨了其在高速发展过程中所面临

  欧阳植昊 梁菁菁 吕云翔主编计算机11.7万字
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  基于信息增强的图神经网络学习方法研究

  本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战：深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战，本书提出了一系列解决思路，涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章，第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义，阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状，分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等；第2章主要对图神经网络进行概要论述，包括基础的理论、典型的模型方法及应用

  王杰计算机8.1万字