因果推断导论

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

本书理论联系实际，全面地介绍ChatGPT的主要应用场景，帮助读者掌握ChatGPT的使用方法和技巧。本书不仅讲述了ChatGPT在学习、写作、工作、生活方面的应用案例，还介绍了一个打造个人品牌的综合应用，内容实用，可操作性强。本书适合希望了解ChatGPT的初学者阅读。

本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。

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

本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快

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本书介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容。内容包括：认识大语言模型、ChatGPT应用体验、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI库、提示工程、提示类型、基于提示工程应用Python数据分析等。

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读本书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一