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大模型时代的人工智能基础与实践——基于OMNIFORCE的应用开发教程
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大模型时代的人工智能基础与实践——基于OMNIFORCE的应用开发教程 版权信息
- ISBN：9787302664826
- 条形码：9787302664826 ; 978-7-302-66482-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
大模型时代的人工智能基础与实践——基于OMNIFORCE的应用开发教程 本书特色
图书特色
《大模型时代的人工智能基础与实践——基于 OmniForce 的应用开发教程》全面、系统地介绍了人工智能的基础理论和实践技能，主要特色如下。
特色一：全面覆盖与专业深化。内容全面，包括传统机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等核心知识点，同时深入大模型与超级深度学习、自动化机器学习等前沿领域。
特色二：实战导向与平台支持。依托京东研发的 OmniForce 大模型平台，将理论与企业实际需求相结合，提供了真实工作环境的实验场景。学生不仅能学习到人工智能的理论知识，还能通过实验平台进行大模型与传统模型的开发实战演练。
特色三：核心技能与实战案例。介绍了 OmniForce 平台的功能、流程、特点，并提供了丰富的实践案例，帮助学生逐步掌握持续学习、指令精调、人工反馈等大模型开发过程中的核心技能。
大模型时代的人工智能基础与实践——基于OMNIFORCE的应用开发教程 内容简介
"《大模型时代的人工智能基础与实践——基于 OmniForce 的应用开发教程》由京东探索研究院及京东教育联袂撰写，图文并茂地介绍传统人工智能和新一代人工智能（基于大模型的通用人工智能技术），展示人工智能广阔的应用场景。同时，本书介绍新一代人工智能模型 OmniForce 实训平台的操作，帮助读者深入学习人工智能理论并轻松创建自己的人工智能应用或服务。 《大模型时代的人工智能基础与实践——基于 OmniForce 的应用开发教程》面向计算机相关专业的低年级本科生，也面向企业用户及人工智能从业者、爱好者，是读者了解并实践人工智能（特别是基于大模型的新一代人工智能）的理想选择。 "
大模型时代的人工智能基础与实践——基于OMNIFORCE的应用开发教程 目录
第 1 章 导论 1
1.1 人工智能概述 1
1.1.1 人工智能的发展进程 1
1.1.2 人工智能的三大要素及其关系 2
1.1.3 人工智能的两大学派 3
1.2 大模型技术的崛起与模型通用化 4
1.3 人工智能应用的泛在化 7
1.3.1 云边一体 8
1.3.2 虚实融合 9
1.3.3 开放环境 14
1.4 智能技术的普及化和低门槛化 14
1.5 小结 15
第 2 章 人工智能基础 16
2.1 传统机器学习 16
2.1.1 线性回归 16
2.1.2 逻辑回归 22
2.1.3 朴素贝叶斯 24
2.1.4 树模型 27
2.1.5 类推方法 30
2.1.6 聚类 36
2.1.7 降维 39
2.1.8 关联分析 45
2.1.9 集成学习 49
2.2 深度学习 56
2.2.1 单层感知机 57
2.2.2 多层感知机 59
2.2.3 卷积神经网络 66
2.2.4 循环神经网络 71
2.2.5 Transformer 74
2.3 计算机视觉 78
2.3.1 视觉纹理增强 78
2.3.2 视觉结构感知 83
2.3.3 视觉语义理解 88
2.3.4 视觉内容生成 93
2.4 自然语言处理 97
2.4.1 自然语言理解 97
2.4.2 自然语言生成 99
2.4.3 跨语种自然语言处理 102
2.5 多模态任务 104
2.5.1 多模态数据对齐 104
2.5.2 多模态信息理解 110
2.5.3 多模态内容生成 115
2.6 大模型与超级深度学习 121
2.6.1 大模型架构设计 121
2.6.2 大模型训练 126
2.6.3 大模型工业化模式 137
2.6.4 大模型领域微调技术 140
2.6.5 LangChain 150
2.6.6 AI Agent 155
2.6.7 AgentGPT 158
2.6.8 LLMOps 159
2.7 自动化机器学习 161
2.7.1 自动化机器学习流水线 161
2.7.2 自动化机器学习算法 162
2.7.3 近似与加速方法 168
2.8 人工智能的可信赖性 170
2.8.1 可解释性 170
2.8.2 稳定性 171
2.8.3 隐私保护能力 172
2.8.4 公平性 173
2.8.5 大语言模型的可信赖性 174
第 3 章 OmniForce 平台介绍 180
3.1 支持全生命周期管理的自动化机器学习 180
3.2 以人为中心的自动化机器学习 182
3.3 OmniForce 的功能与流程 183
3.3.1 项目管理 183
3.3.2 项目创建 184
3.3.3 项目空间 185
3.3.4 多目标管理 188
3.3.5 数据管理 197
3.3.6 数据变换与标注 208
3.3.7 模型训练 215
3.3.8 模型部署 230
3.3.9 模型推理 232
3.3.10 模型监控 234
3.3.11 文件管理 236
3.3.12 用户中心 237
第 4 章 OmniForce 案例实践 239
4.1 智能标注 239
4.1.1 项目目的 239
4.1.2 创建项目 239
4.1.3 自动驾驶 2D/3D 感知大模型预标注 242
4.1.4 案例总结 243
4.2 智能数字内容生成 244
4.2.1 项目目的 244
4.2.2 产品功能介绍 244
4.2.3 自定义模型部署 244
4.2.4 功能展示 245
4.3 智能表格处理 246
4.3.1 项目目的 246
4.3.2 创建项目 247
4.3.3 模型性能指标 249
4.4 智能时序预测 251
4.4.1 项目目的 251
4.4.2 创建项目 251
4.4.3 模型性能指标 254
4.5 大模型垂域微调 256
4.5.1 项目目的 256
4.5.2 创建项目 256
4.5.3 模型性能指标 258
第 5 章 大模型时代的展望 261
参考文献 263
1.1 人工智能概述 1
1.1.1 人工智能的发展进程 1
1.1.2 人工智能的三大要素及其关系 2
1.1.3 人工智能的两大学派 3
1.2 大模型技术的崛起与模型通用化 4
1.3 人工智能应用的泛在化 7
1.3.1 云边一体 8
1.3.2 虚实融合 9
1.3.3 开放环境 14
1.4 智能技术的普及化和低门槛化 14
1.5 小结 15
第 2 章 人工智能基础 16
2.1 传统机器学习 16
2.1.1 线性回归 16
2.1.2 逻辑回归 22
2.1.3 朴素贝叶斯 24
2.1.4 树模型 27
2.1.5 类推方法 30
2.1.6 聚类 36
2.1.7 降维 39
2.1.8 关联分析 45
2.1.9 集成学习 49
2.2 深度学习 56
2.2.1 单层感知机 57
2.2.2 多层感知机 59
2.2.3 卷积神经网络 66
2.2.4 循环神经网络 71
2.2.5 Transformer 74
2.3 计算机视觉 78
2.3.1 视觉纹理增强 78
2.3.2 视觉结构感知 83
2.3.3 视觉语义理解 88
2.3.4 视觉内容生成 93
2.4 自然语言处理 97
2.4.1 自然语言理解 97
2.4.2 自然语言生成 99
2.4.3 跨语种自然语言处理 102
2.5 多模态任务 104
2.5.1 多模态数据对齐 104
2.5.2 多模态信息理解 110
2.5.3 多模态内容生成 115
2.6 大模型与超级深度学习 121
2.6.1 大模型架构设计 121
2.6.2 大模型训练 126
2.6.3 大模型工业化模式 137
2.6.4 大模型领域微调技术 140
2.6.5 LangChain 150
2.6.6 AI Agent 155
2.6.7 AgentGPT 158
2.6.8 LLMOps 159
2.7 自动化机器学习 161
2.7.1 自动化机器学习流水线 161
2.7.2 自动化机器学习算法 162
2.7.3 近似与加速方法 168
2.8 人工智能的可信赖性 170
2.8.1 可解释性 170
2.8.2 稳定性 171
2.8.3 隐私保护能力 172
2.8.4 公平性 173
2.8.5 大语言模型的可信赖性 174
第 3 章 OmniForce 平台介绍 180
3.1 支持全生命周期管理的自动化机器学习 180
3.2 以人为中心的自动化机器学习 182
3.3 OmniForce 的功能与流程 183
3.3.1 项目管理 183
3.3.2 项目创建 184
3.3.3 项目空间 185
3.3.4 多目标管理 188
3.3.5 数据管理 197
3.3.6 数据变换与标注 208
3.3.7 模型训练 215
3.3.8 模型部署 230
3.3.9 模型推理 232
3.3.10 模型监控 234
3.3.11 文件管理 236
3.3.12 用户中心 237
第 4 章 OmniForce 案例实践 239
4.1 智能标注 239
4.1.1 项目目的 239
4.1.2 创建项目 239
4.1.3 自动驾驶 2D/3D 感知大模型预标注 242
4.1.4 案例总结 243
4.2 智能数字内容生成 244
4.2.1 项目目的 244
4.2.2 产品功能介绍 244
4.2.3 自定义模型部署 244
4.2.4 功能展示 245
4.3 智能表格处理 246
4.3.1 项目目的 246
4.3.2 创建项目 247
4.3.3 模型性能指标 249
4.4 智能时序预测 251
4.4.1 项目目的 251
4.4.2 创建项目 251
4.4.3 模型性能指标 254
4.5 大模型垂域微调 256
4.5.1 项目目的 256
4.5.2 创建项目 256
4.5.3 模型性能指标 258
第 5 章 大模型时代的展望 261
参考文献 263
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大模型时代的人工智能基础与实践——基于OMNIFORCE的应用开发教程 作者简介
薛超，京东探索研究院算法科学家，基础大模型与系统部机构负责人，主要负责京东基础大模型的研发工作；于 IBM 研究院任职 10 年，加入京东之前，任 IBM 神经网络搜索全球联合负责人、中国研究院高级研究员；主导并参与了多项云计算平台的大数据服务、自动化机器学习服务在国内外大型企业 的研发与落地，近年来致力于大模型的训练和推理技术研究工作；NeurIPS、CVPR、AAAI、ACL、ECCV、TPAMI、TNNLS、
PACT 等人工智能和计算机体系结构等国际顶级会议上发表多篇文章；授权美国发明专利 40 余项。
王超岳，从事人工智能生成内容 (AIGC) 及其相关的机器学习领域的研究工作，取得科研成果 40 余项；以第一作者或通讯作者在 IEEE T-PAMI 等国际顶级学术期刊和 NeurIPS、 CVPR 等国际顶级会议上发表论文 10 余篇；受到中国环球电视网（CGTN）、《麻省理工科技评论（MIT TR）》、《环球科学》、雷峰网等多家媒体的采访和报道；一作论文 TDGAN 斩获 IJCAI-17 唯一杰出学生论文奖，一作论文 E-GAN 被 MITTR 评选为 ArXiV 当周最具启发性论文；2022 年牵头撰写了首本中国官方《AIGC 白皮书》，定义 AIGC 技术体系和发展方向。薛超，京东探索研究院算法科学家，基础大模型与系统部机构负责人，主要负责京东基础大模型的研发工作；于 IBM 研究院任职 10 年，加入京东之前，任 IBM 神经网络搜索全球联合负责人、中国研究院高级研究员；主导并参与了多项云计算平台的大数据服务、自动化机器学习服务在国内外大型企业 的研发与落地，近年来致力于大模型的训练和推理技术研究工作；NeurIPS、CVPR、AAAI、ACL、ECCV、TPAMI、TNNLS、
PACT 等人工智能和计算机体系结构等国际顶级会议上发表多篇文章；授权美国发明专利 40 余项。
王超岳，从事人工智能生成内容 (AIGC) 及其相关的机器学习领域的研究工作，取得科研成果 40 余项；以第一作者或通讯作者在 IEEE T-PAMI 等国际顶级学术期刊和 NeurIPS、 CVPR 等国际顶级会议上发表论文 10 余篇；受到中国环球电视网（CGTN）、《麻省理工科技评论（MIT TR）》、《环球科学》、雷峰网等多家媒体的采访和报道；一作论文 TDGAN 斩获 IJCAI-17 唯一杰出学生论文奖，一作论文 E-GAN 被 MITTR 评选为 ArXiV 当周最具启发性论文；2022 年牵头撰写了首本中国官方《AIGC 白皮书》，定义 AIGC 技术体系和发展方向。
陶大程，悉尼大学 Peter Nicol Russel 讲席教授，澳大利亚桂冠教授，ACM、AAAS、IEEE Fellow，欧洲科学院外籍院士，发展中国家科学院院士，新南威尔士皇家学院院士，澳大利亚科学院院士，曾任京东集团探索研究院首任院长、京东集团高级副总裁；2021 年荣获 IEEE Computer Society Edward J Mc- Cluskey 技术成就奖，2018年荣获 IEEE ICDM 研究贡献奖， 2015 和 2020 年两度荣获澳大利亚尤里卡奖，2015年和2020年分别荣获悉尼科技大学校长奖章和悉尼大学校长杰出研究贡献奖，2020 年被《澳大利亚人报》列入“终身成就排行榜”；自 2014年起，连续9年入选科睿唯安“全球高被引科学家”。
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