新一代人工智能：从深度学习到大模型

内容简介

本书注重对新一代人工智能相关理论和技术进行深入的原理讲解，共计19 章，囊括了深度学习的基础理论、深度学习的优化问题、各种卷积操作、损失函数、经典的卷积神经网络结构、目标识别和度量学习算法、深度学习目标检测技术、图像分割算法、生成对抗网络、蒸馏学习、长尾学习技术、图像增广技术，以及大模型相关的Transformer技术、预训练技术、大语言模型、视觉-语言模型及视觉大模型等技术。 　　本书既可作为高等学校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等专业的教材，也可作为人工智能领域的科研人员、业界人士、高校教师和爱好者的参考书，以系统掌握新一代人工智能的相关理论和技术。

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