人们相信人工智能可以为这个时代的技术带来突破，而ChatGPT则使这种希望成为现实。现在，许多人都渴望了解与ChatGPT相关的一切，包括技术的历史和背景，其神奇的功能以及如何使用它。虽然ChatGPT的使用方法很简单，但它具有无限的潜力。如果不去亲身体验，很难体会到它的强大之处。本书尽可能全面地介绍了与ChatGPT

机器学习是人工智能的重要分支。本书立足实用且易于上手实践的原则，系统地介绍机器学习领域的经典算法，以及这些算法的Python实现和典型应用。本书分4部分:第1部分介绍监督学习，包括线性模型、决策树分类、贝叶斯分类器、集成学习和支持向量机；第2部分介绍无监督学习，包括关联规则、聚类分析和数据降维；第3部分介绍深度学习，包

本书是写给没有学过任何计算机语言的读者的，例如大学生。本书主要讲授MATLAB的基本知识，从如何打开MATLAB的指令窗口，输入最简单的指令开始，利用MATLAB提供的交互式环境，用简明的实例向读者示范如何调用MATLAB的内部函数实现数值计算、符号运算和平面曲线、空间曲线与曲面图等图形输出，以及机器学习和线性代数与微

本书的主要内容涵盖机器学习领域的主要模型和算法,包括监督学习的分类和回归模型与算法、非监督学习的聚类和降维算法、强化学习的主要算法、迁移学习的实例以及最新前沿的相关模型和算法的实践。本书以实验项目或案例为单元,每个单元有明确的实验目的、原理和实验步骤,包括基础验证性实验、综合设计性实验和系统开发项目实践。

本书主要内容包括探索性数据分析、有监督学习(线性回归、SVM、决策树等)、无监督学习(降维、聚类等),以及深度学习的基础原理和应用等。本书旨在为广大读者提供一个系统全面、易于理解的机器学习和深度学习入门教程。不需要过多的数学背景,只需掌握基本的编程知识即可轻松上手。

本书使用Python对人工智能机器学习中的相关知识进行了算法实现,并以这些知识为背景解释了什么是深度学习。具体内容包括初识机器学习、机器学习基础、群智能与优化方法、神经网络和深度学习。因为没有使用TensorFlow、PyTorch等任何程序库,仅使用Python直接实现机器学习与深度学习的相关算法,可以让读者更好地理

这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体

图数据是对万物间联系的一般抽象，广泛存在于各行各业中。图表征学习为图数据的建模与分析提供了新范式，是近年来机器学习与数据挖掘领域的热门研究方向，并被有效地应用于推荐系统、交通预测等众多领域。本书将全面介绍图表征学习，特别是针对处于真实世界动态、开放环境之中图数据的图表征学习方法。本书分为3篇：第1篇介绍图嵌入和图神经网

本书基于卷积神经网络和图像识别方法，介绍了PyTorch和PaddlePaddle两种框架，并结合移动机器人讲解了具体的开发过程。书中所用的硬件平台，带有两个摄像头传感器，为机器人和无人驾驶车辆多摄像头导航提供了理论指导。书中提到的模拟沙盘，正是机器人作为园区巡检或无人配送实例的缩影。通过基于理论的实践，本书不局限于具

人工智能正以前所未有的速度改变着世界。 GPT作为强大的人工智能语言模型，具有广泛的应用场景，必将改变人类的生产与生活方式，为人类社会带来巨大且深远的影响。而只要一个人开始使用GPT，他将大概率发现向GPT提问颇为关键。很大程度上，提问的质量决定着回答的质量，提问的效率决定着工作的效率。 本书旨在帮助读者学会