本书面向广大IT从业者，作者将尽可能通俗易懂的把机器学习、深度学习、神经网络等基本原理讲解清楚，并分享大语言模型、知识库等当下很火爆的AIGC应用，探讨大语言模型“知识茧房”问题及解法。期望本书能成为AI技术爱好者的启蒙书籍、学习手册。希望人人都能了解AI，知其然并知其一点所以然，看完后能有感而发：“原来AI是这么回事”，且能自己动手实践，构建自己的AI应用。

• 序
• AI 应用已无处不在
• AI 到底是什么
  • 尝试给AI 一个定义
  • 机器学习训练及推理过程
  • AI 三要素：数据、算法、算力
  • 来一个AI 的“Hello world”样例
  • 数据集和模型的数学表达与抽象
  • 损失函数(Cost Function )
  • 梯度下降
  • 多变量扩展
  • 小结
  • 讲解视频
• 深度学习及神经网络
  • 神经网络的由来
  • 回看线性回归
  • 激活函数
  • Softmax：多分类
  • 卷积：空间特征提取
  • 多输入通道及多输出通道
  • 特殊的卷积：1*1 卷积
  • 卷积的难以解释性
  • 池化/汇聚(Pooling)：Max Pooling、Average Pooling
  • 全连接（Fully Connected）
  • 深入理解经典CNN
  • 像搭积木一样构建神经网络
  • 动手实践：搭建一个自己的神经网络-手写数字识别CNN
  • 更多经典CNN
  • 动手实践：在云上搭建深度学习notebook 开发环境
  • 讲解视频
• AIGC 及大模型
  • 硅基智能vs 碳基智能：AIGC 带给我们的惊喜
  • 大语言模型（LLM）
    • 语言的数据特征
    • 文本转向量（数字化）
    • 应用开发新范式：对话即编程
    • LLM 在实际应用中的难点问题
    • LLM“知识茧房”破解之法：RAG
    • 知识库+LLM 智能问答系统的构建流程
    • Langchain 简介
  • 系列动手实践
    • 在云上从0 开始搭建Langchain-ChatGLM LLM 环境
    • 从0 开始搭建LLM+知识库智能问答钉钉机器人
  • 讲解视频
• 如何把AI 技术融入到产品
  • 产业界在干什么
  • 学术界在干什么
  • AI 落地三问
• 附录
  • 笔者简介
  • 参考资料

AI 以极快的速度融入到每个人的日常，影响工作、学习、生活等方方面面。云 计算、AI 等浪潮下，IT 从业者面临新挑战，也迎来新机遇。未来，AI 预计会成 为像计算机语言一样的基础IT 技能。

本书面向广大IT 从业者及学生，作者将尽可能通俗易懂的把机器学习、深度学 习、神经网络等基本原理讲解清楚，并分享大语言模型、知识库等当下很火爆的 AIGC 应用，探讨大语言模型“知识茧房”问题及解法。期望本书能成为AI 技术 爱好者的启蒙书籍、学习手册。希望人人都能了解AI，知其然并知其一点所以 然，看完后能有感而发：“原来AI 是这么回事”，且能自己动手实践，构建自己 的AI 应用。

• 《Python爬虫技术》 (3008次下载)
• 《Spark实用教程_scala语言》 (261次下载)
• 《Flink实用教程_scala和python双语版》 (86次下载)
• 《PySpark实用教程_python语言》 (44次下载)
• 《Spark机器学习_scala语言》 (15次下载)