| 开本：3开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787302711230 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>操作系统/系统开发>WINDOWS |
商品详情
书名 人工智能与智算操作系统
出版社 清华大学出版社
出版日期
号
《人工智能与智算操作系统》通识教材应时代之需，应运而生。本教材内容丰富且结构严谨，涵盖了人工智能基础、机器学习、深度学习、大模型技术、智算中心、智算操作系统和人工智能前沿技术等多个核心板块。其中，智算中心与智算操作系统作为支撑人工智能大规模计算的关键基础设施，使读者了解人工智能计算背后的硬件与软件支撑体系。特色：教材注重理论与实践结合，强调实用性和先进性，为读者提供全面的技术框架和实践指南。读者对象：本教材为零起点通识教材，适用于高校各个专业的学生，以及对人工智能应用感兴趣的广大读者。通过学习本教材，读者将全面掌握人工智能技术与应用的核心知识，了解人工智能在不同领域的实际应用案例，提升运用人工智能技术解决实际问题的能力。
本书是人工智能通识教育教材，应时代之需，应运而生。本教材内容丰富且结构严谨，涵盖了人工智能基础、机器学习、深度学习、大模型技术、智算中心、智算操作系统和人工智能前沿技术等多个核心板块。其中，智算中心与智算操作系统作为支撑人工智能大规模计算的关键基础设施，使读者了解人工智能计算背后的硬件与软件支撑体系。教材注重理论与实践结合，强调实用性和先进性，为读者提供全面的技术框架和实践指南。本教材为零起点通识教材，适用于高校各个专业的学生，以及对人工智能应用感兴趣的广大读者。通过学习本教材，读者将全面掌握人工智能技术与应用的核心知识，了解人工智能在不同领域的实际应用案例，提升运用人工智能技术解决实际问题的能力。
目录
第章人工智能基础
人工智能发展史
人工智能的发展历程
人工智能的主要学派
人工智能的定义
人工智能的分类
按智能水平分类
按学习模式分类
按技术实现分类
人工智能系统的组成
人工智能系统架构
人工智能系统基础
人工智能数据基础
人工智能应用开发基础
入门
人工智能算法库
人工智能伦理与安全
人工智能伦理的内涵
人工智能伦理的典型案例
人工智能伦理的核心原则
人工智能伦理的治理措施
本章小结
习题一
第章机器学习
机器学习的概念
机器学习发展史
机器学习的定义
机器学习的分类
机器学习与人工智能
线性回归
线性回归的概念
线性回归的类型
线性回归模型
线性回归的应用
逻辑回归
逻辑回归的概念
逻辑回归的类型
逻辑回归模型
逻辑回归的应用
梯度下降
梯度下降的概念
梯度下降的类型
梯度下降算法
梯度下降的应用
决策树
决策树的概念
决策树的类型
信息熵与信息增益
决策树的构造
决策树的应用
均值聚类
均值聚类的概念
均值聚类的类型
均值聚类算法
均值聚类的应用
机器学习算法库
概述
的安装
的开发流程
本章小结
习题二
第章深度学习
深度学习的概念
深度学习发展史
深度学习的定义
深度学习的分类
深度学习与机器学习
人工神经网络
神经元与神经网络
感知机
算法
卷积神经网络
卷积神经网络的概念
卷积神经网络的结构
卷积神经网络的训练过程
卷积神经网络的应用
循环神经网络
循环神经网络的概念
循环神经网络的结构
循环神经网络的训练过程
长短期记忆神经网络
循环神经网络的应用
生成对抗网络
生成对抗网络的概念
生成对抗网络的结构
生成对抗网络的训练
生成对抗网络的应用
深度学习框架
概述
的安装
的开发流程
本章小结
习题三
第章大模型技术
大模型技术概述
大模型的发展史
大模型的定义
大模型的分类
大模型与深度学习
架构
的概念
的结构
注意力机制
的流程
的改进
预训练模型
预训练模型的概念
预训练模型的方法
预训练的工作过程
预训练模型的应用
模型微调
模型微调的概念
模型微调的方法
模型微调的工作流程
模型微调的实施步骤
模型微调的应用
对齐优化
反馈
奖励模型
基于人类反馈的强化学习
的应用场景
智能体
智能体的概念
书名 人工智能与智算操作系统
出版社 清华大学出版社
出版日期
号
《人工智能与智算操作系统》通识教材应时代之需，应运而生。本教材内容丰富且结构严谨，涵盖了人工智能基础、机器学习、深度学习、大模型技术、智算中心、智算操作系统和人工智能前沿技术等多个核心板块。其中，智算中心与智算操作系统作为支撑人工智能大规模计算的关键基础设施，使读者了解人工智能计算背后的硬件与软件支撑体系。特色：教材注重理论与实践结合，强调实用性和先进性，为读者提供全面的技术框架和实践指南。读者对象：本教材为零起点通识教材，适用于高校各个专业的学生，以及对人工智能应用感兴趣的广大读者。通过学习本教材，读者将全面掌握人工智能技术与应用的核心知识，了解人工智能在不同领域的实际应用案例，提升运用人工智能技术解决实际问题的能力。
本书是人工智能通识教育教材，应时代之需，应运而生。本教材内容丰富且结构严谨，涵盖了人工智能基础、机器学习、深度学习、大模型技术、智算中心、智算操作系统和人工智能前沿技术等多个核心板块。其中，智算中心与智算操作系统作为支撑人工智能大规模计算的关键基础设施，使读者了解人工智能计算背后的硬件与软件支撑体系。教材注重理论与实践结合，强调实用性和先进性，为读者提供全面的技术框架和实践指南。本教材为零起点通识教材，适用于高校各个专业的学生，以及对人工智能应用感兴趣的广大读者。通过学习本教材，读者将全面掌握人工智能技术与应用的核心知识，了解人工智能在不同领域的实际应用案例，提升运用人工智能技术解决实际问题的能力。
目录
第章人工智能基础
人工智能发展史
人工智能的发展历程
人工智能的主要学派
人工智能的定义
人工智能的分类
按智能水平分类
按学习模式分类
按技术实现分类
人工智能系统的组成
人工智能系统架构
人工智能系统基础
人工智能数据基础
人工智能应用开发基础
入门
人工智能算法库
人工智能伦理与安全
人工智能伦理的内涵
人工智能伦理的典型案例
人工智能伦理的核心原则
人工智能伦理的治理措施
本章小结
习题一
第章机器学习
机器学习的概念
机器学习发展史
机器学习的定义
机器学习的分类
机器学习与人工智能
线性回归
线性回归的概念
线性回归的类型
线性回归模型
线性回归的应用
逻辑回归
逻辑回归的概念
逻辑回归的类型
逻辑回归模型
逻辑回归的应用
梯度下降
梯度下降的概念
梯度下降的类型
梯度下降算法
梯度下降的应用
决策树
决策树的概念
决策树的类型
信息熵与信息增益
决策树的构造
决策树的应用
均值聚类
均值聚类的概念
均值聚类的类型
均值聚类算法
均值聚类的应用
机器学习算法库
概述
的安装
的开发流程
本章小结
习题二
第章深度学习
深度学习的概念
深度学习发展史
深度学习的定义
深度学习的分类
深度学习与机器学习
人工神经网络
神经元与神经网络
感知机
算法
卷积神经网络
卷积神经网络的概念
卷积神经网络的结构
卷积神经网络的训练过程
卷积神经网络的应用
循环神经网络
循环神经网络的概念
循环神经网络的结构
循环神经网络的训练过程
长短期记忆神经网络
循环神经网络的应用
生成对抗网络
生成对抗网络的概念
生成对抗网络的结构
生成对抗网络的训练
生成对抗网络的应用
深度学习框架
概述
的安装
的开发流程
本章小结
习题三
第章大模型技术
大模型技术概述
大模型的发展史
大模型的定义
大模型的分类
大模型与深度学习
架构
的概念
的结构
注意力机制
的流程
的改进
预训练模型
预训练模型的概念
预训练模型的方法
预训练的工作过程
预训练模型的应用
模型微调
模型微调的概念
模型微调的方法
模型微调的工作流程
模型微调的实施步骤
模型微调的应用
对齐优化
反馈
奖励模型
基于人类反馈的强化学习
的应用场景
智能体
智能体的概念