TensorFlow 2.0神经网络实践

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本书全程图解式讲解，通过大量全彩插图拆解概念，让读者真正告别学习大模型的枯燥和复杂。全书分为三部分，依次介绍语言模型的原理、应用及优化。第一部分理解语言模型（第1~3章），解析语言模型的核心概念，包括词元、嵌入向量及Transformer架构，帮助读者建立基础认知。第二部分使用预训练语言模型（第4~9章），介绍如何使用大模型进行文本分类、聚类、语义搜索、文本生成及多模态扩展，提升模型的应用能力。第

本书全面介绍了生成式人工智能（AIGC）的基础理论与实践应用，旨在通过45个典型案例细化AIGC技术的应用过程、实战技巧、优化规则及生成结果，帮助读者全面理解和掌握大模型与AIGC的基本原理、核心技术、应用实践及伦理规范，激发读者的学习兴趣与创新思维，指导读者在学习、工作、研究中充分利用AI技术提高工作效率，增强信息技术应用能力，提升核心竞争力。本书教学资源丰富，适合作为应用型本科院校和职业院校学

随着Web3.0时代的来临，我国教育领域迎来了一场全面而深刻的变革——AIGC、ChatGPT、大数据、云计算、物联网、数字孪生、元宇宙等新兴技术与教育行业的融合程度日益加深，AI驱动的教育新形态、新模式、新产品不断涌现，数字化、网络化、智能化逐渐成为引领我国教育变革与转型的重要方向。本书立足于全球范围内智慧教育领域的实践经验与前沿趋势，全面阐述AIGC、ChatGPT、元宇宙、数字孪生等新兴技

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DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。本书通过深度讲解与实用案例相结合

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