新一代人工智能：從深度學習到大模型
張重生
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張重生
本書注重對新一代人工智能相關理論和技術進行深入的原理講解，共計19 章，囊括了深度學習的基礎理論、深度學習的優化問題、各種卷積操作、損失函數、經典的卷積神經網絡結構、目標識別和度量學習算法、深度學習目標檢測技術、圖像分割算法、生成對抗網絡、蒸餾學習、長尾學習技術、圖像增廣技術，以及大模型相關的Transformer技術、預訓練技術、大語言模型、視覺-語言模型及視覺大模型等技術。 本書既可作爲高等學校人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、數據科學與大數據技術等專業的教材，也可作爲人工智能領域的科研人員、業界人士、高校教師和愛好者的參考書，以系統掌握新一代人工智能的相關理論和技術。