边缘计算与人工智能应用开发技术

在人工智能技术的大力驱动下，智能控制与强化学习发展迅猛，先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题，以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标，建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先，对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析，建立一系列适用于不同场景的稳定性判据，从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建

《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇，专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论，更注重实践应用，通过丰富的案例和场景，引导读者从理论走向实践，真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章，全方位、多角度地展示了大模型本地化

《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，

全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度

ChatGPT的诞生与迭代，昭示着AIGC领域向前迈出了重要一步，以更为拟人的人工智能提高了人机对话效率和自然程度，可能彻底改变人类与计算机的交互方式。因此，大众对于ChatGPT类产品的认识和学习将对自身成长与社会进步大有裨益。为帮助读者快速了解ChatGPT，本书避免使用过多的专业术语和复杂的数学推导过程，而是采用生动的示例和精致的图表，重点围绕ChatGPT的技术变迁、应用变革与挑战变局，图

本书向数据科学家、数据工程师、架构师和业务分析师展示了如何使用领先的图数据库模型TigerGraph，目标是向读者介绍图数据结构、图分析和图机器学习的概念、技术和工具。三位作者介绍了涵盖多种当代业务需求的真实使用案例。读者将探索从互联数据中获取价值的三阶段方法：连接、分析和学习。几乎每章的开头都列出了对应的三个方面的目标：学习图分析和机器学习的概念；用图分析解决特定问题；了解如何使用GSQL查询语

本书以人工智能为核心，上篇讲述了人工智能理论知识及发展蓝图规划，目的是帮助读者认识人工智能，找到入局人工智能领域的途径和方法；中篇罗列了可以为人工智能赋能的前沿技术，包括NLP、机器学习、大数据、物联网、区块链等；下篇总结了人工智能对交通、农业、医疗、制造、教育、金融、文娱等行业的影响和作用，旨在让读者了解人工智能是如何在这些行业实现商业化落地的。本书从多个角度出发，描绘了一幅完整的人工智能发展蓝

本书结合人形机器人研究中各类先进方法，系统地介绍了驱动人形机器人运动的基础知识、推导过程以及应用案例，阐述了人形机器人的运动学、动力学表示方法，解释了ZMP的概念及其与地面反作用力的关系，描述了人形机器人双足行走行为的生成和控制方法，并拓展了其他多种动作的实现方法，最后介绍了动力学建模、仿真和高效动力学的计算方法。