深度学习详解：基于李宏毅老师“机器学习”课程

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

本书介绍了人工智能概览、机器学习、深度学习、人工智能主流开发框架、华为全栈全场景AI战略—EI、HiAI、昇腾，以及人工智能综合实验等内容？这是一本华为ICT学院人工智能课程培训的教材。本书是作者和华为的工作人员共同完成的，其间参阅了国内外现有教材和相关文献后编写的？全书注重理论与实践的结合，注重算法与框架的实际应用与实现方法，注重创新思维的训练与培养？本书既可作为高等院校人工智能课程的培训教材，

本书共16章，内容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生动展示了ChatGPT在教育与学术、商业管理、新媒体、办公、求职等12个领域的实际运用，同时探讨了ChatGPT当前面临的挑战以及大模型的未来发展方向。

本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能（ArtificialIntelligence，AI）模型技术，从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发，详细阐述了大模型私有化部署过程，深入剖析了Transformer架构，旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜，将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言，案例叙述既严谨又充满趣味，让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI

本书从技术和规制两个角度入手，以人工智能治理的法律、公共政策以及伦理规范等相关社会行为和社会关系的规则建立和运行为主要思考方向和研究进路，在梳理人工智能发展情况、欧盟及其他国家人工智能立法与政策发布现状的基础上，对人工智能治理的基础、基本路径及我国人工智能产业、政策与规制思路进行了全面和有益的探索。

AI的本质是什么？自然语言和人工语言的区别在哪里？ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑，还是某种误入歧途的“假AI”？我们不许诺美丽空洞的AI前景，而是告诉读者，未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜，对于智能科学基本原理的蔑视，是目前AI研究的大危机。在我们看来，万众期待的ChatGPT，只是新时代的“牛顿炼金术”。

本书从介绍“ChatGPT第一次接触”开始，分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。书中每一章都涵盖了ChatGPT的不同应用场景，从编写各种文档，到辅助进行需求分析和系统设计，以及数据库设计和开发高质量代码等均有讲解。还介绍了如何使用ChatGPT辅助进行系统测试以及任务管理，并对源代码底层逻辑进行了分析。

本书具体包含以下内容：首先，探讨ChatGPT对法律界的冲击，以及律师等从业者的不同反应，进一步分析AI技术对行业的影响和发展趋势。接着，简要介绍ChatGPT的技术原理及应用场景。随后，详细讨论如何将AI力量融入律师职业路径，构建专业律师成长的新飞轮。接下来，分别讨论如何将ChatGPT（GPTs）应用于渠道与案源、检索与研究、案件分析，以及法律文书撰写与合同审核，实现部分日常事务自动化执行。之

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