带你入门--你也可开发实现深度学习与大模型(上)

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第1章新时代的曙光人工智能与大模型带你入门你也可开发实现深度学习与大模型(上)目录第2章PyTorch2.0深度学习环境搭建第3章从0开始PyTorch2.0第4章一学就会的深度学习基础算法详解第5章基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战第6章可视化的PyTorch数据处理与模型展示第7章从冠军开始——ResNet实战第8章梅西-阿根廷+巴西=?——有趣的wordembedding第9章基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战第1章新时代的曙光-人工智能与大模型1.1人工智能:思维与实践的融合1.2大模型开启人工智能的新时代1.3本章小结1.1人工智能:思维与实践的融合•1.1.1人工智能的历史与未来人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一门跨学科的研究领域,经历了多年的发展和探索。自20世纪50年代起,人工智能研究已成为计算机科学、数学、哲学、心理学等多个学科的交叉领域。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,人工智能正逐渐成为一种强大的工具和智能化的基础设施。早期的人工智能主要集中在专家系统、规则引擎和逻辑推理等领域。其中,专家系统是一种基于知识库和规则库的系统,能够模拟人类专家的思维和决策过程,用于解决各种复杂的问题。随着深度学习和神经网络的兴起,人工智能进入了一个新的发展阶段。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,能够自动地学习和提取数据中的特征,实现对复杂模式的识别和分类,适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。人工智能产业在20世纪50年代提出后,限于当时的技术能力,多限于理论知识的讨论,而真正开始爆发还是自2012年的AlexNet模型问世。1.1人工智能:思维与实践的融合•1.1.2深度学习与人工智能深度学习是人工智能的方法和技术,属于机器学习的一种。它通过构建多层神经网络,实现对复杂模式的自动识别和分类,进而实现对图像、语音、自然语言等数据的深层次理解和分析。深度学习的出现,标志着人工智能研究的一个新的阶段。1.1人工智能:思维与实践的融合•1.1.3实战框架的选择-PyTorch2.0工欲善其事,必先利其器。本书选用PyTorch2.0作为讲解的实战框架。PyTorch是一个Python开源机器学习库,它可以提供强大的GPU加速张量运算和动态计算图,方便用户进行快速实验和开发。PyTorch由Facebook的人工智能研究小组于2016年发布,当时它作为Torch的Python版,目的是为了解决Torch在Python中的不便之处。Torch是另一个开源机器学习库,它于2002年由RonanCollobert创建,主要基于Lua编程语言。Torch最初...

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