Think Python

《自然語言處理--大模型：通向AGI之路》是一本全面介紹大語言模型的教材，旨在幫助讀者掌握這一前沿人工智能技術。本教材首先從自然語言處理基礎和神經網絡原理出發，逐步引領讀者深入瞭解大語言模型的構建與訓練方法。通過系統講解Transformer架構，使讀者能夠理解其核心機制。與傳統的教材不同，本書強調實踐與應用。通過大量實例，讀者將學會如何利用大語言模型進行自然語言生成、文本分類、情感分析等任務，極大地拓展了應用領域。本教材內容豐富，步驟詳細，解釋了基本概念，並提供了實用示例。讀者將首先瞭解NLP是什麼以及關鍵理論技術，特別是如何通過大型模型來完成NLP中的各種任務。隨後，讀者將學習當前廣泛的自然語言處理和大語言模型相關技術，並瞭解每種技術的最佳應用場景，包括新的大型語言模型(LLMs)。在此過程中，本書將介紹相關的自然語言處理Python庫。讀者不僅將學習NLP的基礎知識，還將瞭解許多實際問題，如獲取數據、評估系統、改善系統結果和部署NLP應用程序。本教材的獨特之處在於深入剖析了模型訓練和優化的關鍵步驟，為讀者提供了優化模型性能的實用方法。本教材適合不同程度的自然語言處理和深度學習基礎的學生、研究人員以及從業者。無論你是計算機科學、人工智能、數據科學等相關領域的學習者，還是希望應用大語言模型於實際場景的專業人士，本教材都將成為你深入研究這一領域的得力助手。

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25887.

Python程序設計：AI 輔助編程（簡體書）

出版日：2025/10/01 作者：楊忠明 出版社：高等教育出版社 裝訂：平裝

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人工智能通識教程（簡體書）

出版日：2025/10/01 作者：韓仲志 出版社：電子工業出版社 裝訂：平裝

人工智能通識課程旨在普及人工智能基礎知識，幫助學生理解人工智能的概念及其在各個領域的應用，掌握人工智能的核心算法和關鍵技術。本書圍繞人工智能的基本概念、關鍵技術及具體應用展開介紹，共6章。第1章為人工智能概論，介紹什麼是人工智能，人工智能能做什麼，人工智能的研究領域和面臨的挑戰等；第2章主要圍繞Python語言及相關開發環境進行系統介紹，便於後續深入開展人工智能實踐及應用研究；第3章主要介紹機器學習的概念及常用方法，包括回歸、分類和聚類算法，並通過實踐案例展示特徵工程、回歸分析、分類等技術在實際場景中的應用；第4章介紹深度學習基本思想，重點介紹深度學習3個方面的應用，包括圖像分類任務、回歸任務和目標檢測任務；第5章介紹大模型關鍵技術，並面向理工、農業、人文和經管類專業提供可選擇的實踐案例；第6章主要介紹人工智能的典型應用場景，分別從智慧交通、智慧農業、智慧醫療、智慧商務、智慧創作5個方面進行介紹。本書提供教學大綱、教學課件、實踐案例、習題解答等數字化資源，讀者可登錄華信教育資源網免費下載。本書既可作為高等學校相關專業人工智能通識課程的教材，也適合對人工智能技術感興趣的廣大讀者閱讀。

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信息技術與人工智能應用基礎（簡體書）

出版日：2025/10/01 作者：何俊 出版社：電子工業出版社 裝訂：平裝

本書緊扣數字化與智能化時代的發展需求，旨在培養具有家國情懷、國際視野與創新精神的高素質新文科人才。本書突出“藝術+科技”融合特色，將技術原理與藝術實踐緊密結合，注重跨學科視角和項目式學習，提升讀者數字素養和創新能力。本書共9章，包括：數字文明的開端、計算機基礎、網絡傳播與信息通信、Python與創意編程、人工智能概論、數字媒體技術、人工智能在藝術領域的應用、大數據與藝術、前沿技術與未來展望。本書不僅關注技術應用，還強調信息倫理、數據安全、人工智能原創性、社會責任等重要內容，引導讀者在數字時代守護藝術的人文價值。本書通過豐富的案例分析、創新練習和實用工具推薦，為文科及藝術類專業學生適應智能社會的創作轉型提供了堅實基礎。本書適合作為高等院校文科及藝術類專業學生信息技術與人工智能應用基礎課程的教材，也可供感興趣的讀者學習參考。

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大數據財務分析與決策（簡體書）

出版日：2025/10/01 作者：張敏; 馬黎珺; 童麗靜; 李瑞雪 出版社：中國人民大學出版社 裝訂：平裝

本書詳細介紹了大數據、機器學習、自然語言處理等技術在典型的財務分析和決策場景中的應用，旨在為企業提供數智化的財務解決方案，培養企業急需的數智化財務管理人才。其中，第1章介紹關鍵技術和算法的原理；第2-7章分別展示機器學習在財務分析、融資決策、並購決策、存貨管理、供應鏈優化及風險分析等財務場景中的應用；第8章介紹自然語言處理在企業戰略決策中的應用；第9章結合機器學習解決企業成本管理問題；第10章探討如何利用機器學習分析圖片、視頻等多模態數據；第11章介紹管理會計報告的自動生成方式。本書特點如下：（1）技術深度融入場景：重點介紹如何以技術作為“工具”來解決企業內部財務分析和決策的痛點問題，提升財務管理效率。（2）任務制加多元實訓：在每個財務分析或決策任務下，針對不同基礎和學習偏好的師生提供了AI平臺實訓、Python編程實訓、混合實訓等多樣化的實訓路徑。

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