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 在過去的幾年里，人工智能在語言能力方面取得了驚人的新進展。由深度學習的快速進步所推動，語言AI系統在編寫和理解文本方面的能力比以往任何時候都要好。這一趨勢促成了新功能、產品乃至整個行業的崛起。通過這本書，Python開發者將學習到使用這些能力所需的實用工具和概念。你將學習如何利用預訓練的大型語言模型的力量，用于像文案寫作和摘要等用例；創建超越關鍵詞匹配的語義搜索系統；構建分類和聚類文本的系統，以實現對大量文本文檔的可擴展理解；以及使用現有庫和預訓練模型進行文本分類、搜索和聚類。這本書還將向你展示如何：

• 構建高級LLM管道以聚類文本文檔并探索它們所屬的主題
• 使用像密集檢索和重排方法構建超越關鍵詞搜索的語義搜索引擎
• 學習這些模型可以提供價值的各種用例
• 理解底層變換器模型如BERT和GPT的架構
• 更深入地理解LLMs是如何被訓練的
• 理解不同的微調方法是如何優化特定應用中的LLMs的（生成模型微調、對比微調、提示學習等）
• 使用諸如生成模型微調、對比微調和提示學習等方法，為特定應用優化LLMs

解鎖強化學習（RL）全部潛力：本綜合指南將深入探索人工智能的一個關鍵子領域。這本書深入介紹了強化學習的核心概念、數學原理和實用算法，幫助您全面理解這項前沿技術。 從馬爾可夫決策過程、動態規劃、蒙特卡洛方法和時差學習等基本概念概述開始，本書使用清晰、簡潔的示例解釋了RL理論的基礎知識。接下來的部分涵蓋了價值函數近似這一強化學習中的關鍵技術，并探索了各種策略近似方法，如策略梯度方法和像近端策略優化（PPO）這樣的高級算法。 本書還深入探討了分布式強化學習、好奇心驅動的探索以及著名的AlphaZero算法等高級主題，為讀者提供了這些前沿技術的詳細介紹。 注重解釋算法及其背后的直覺，《強化學習的藝術》包括了您可以用來實現RL算法的實用源代碼示例。完成本書后，您將深入理解強化學習背后的概念、數學和算法，成為人工智能從業者、研究人員和學生的必備資源。 您將學到什么： * 掌握強化學習的基本概念和特點，包括它與其他AI和非交互式機器學習方法的區別 * 將問題建模為馬爾可夫決策過程，以及如何使用動態規劃、蒙特卡洛方法和時差學習評估和優化策略 * 利用近似價值函數和策略的技術，包括線性和非線性價值函數近似以及策略梯度方法 * 了解分布式強化學習的架構和優勢 * 掌握好奇心驅動探索的概念，以及如何利用它來改進強化學習代理 * 探索AlphaZero算法以及它如何能夠擊敗職業圍棋選手

本書適合誰閱讀： * 想要在他們的項目和應用中融入強化學習算法的機器學習工程師、數據科學家、軟件工程師和開發人員。

《深度學習在醫學圖像分析中的應用，第二版》是一本極佳的學習資源，適用于從事機器學習、計算機視覺和醫學圖像計算與分析領域的深度學習研究的學術和行業研究人員以及研究生。深度學習為醫學圖像分析問題提供了激動人心的解決方案，并且是未來應用的關鍵方法。本書清晰地講解了神經網絡和深度學習概念的原理與方法，展示了將深度學習作為核心組成部分的算法如何應用于醫學圖像的檢測、分割、配準以及計算機輔助分析。 · 涵蓋醫學圖像分析中常見的研究問題及其挑戰 · 描述了醫學圖像分析中最新的深度學習方法及其理論基礎 · 教授算法如何應用于包括心臟、神經和功能、結腸鏡、OCTA應用和模型評估等廣泛的應用領域 · 包含由Nicholas Ayache撰寫的前言

在快速演變的商業和技術領域，為了保持領先地位，我們需要復雜的決策工具。《復雜決策的進步：使用機器學習和面向服務計算的工具》是一本前沿的技術指南，探討了最新的決策技術進展。本書全面概述了機器學習算法，并探討了它們在面向服務框架中的復雜決策系統中的應用。 作者們也深入探討了面向服務的計算以及如何使用它來構建支持決策的復雜系統。本書中討論了許多真實世界的例子，為如何應用所討論的技術在各種領域提供了實際的見解，包括分布式計算、云計算、物聯網和其他在線平臺。

對于研究者、學生、數據科學家和技術實踐者，這本書深入探討了機器學習算法及其在面向服務計算中的應用的最新發展。本書探討了各種話題，包括模糊決策、ELICIT、OWA聚合、有向無環圖、RNN、LSTM、GRU、二型模糊決策、證據推理算法和健壯優化算法。對于任何對機器學習與服務計算在復雜決策系統中的交叉點感興趣的人來說，這本書都是必不可少的。

多媒體數據處理與計算

本書著重介紹多媒體在現代世界中有監督和無監督數據工程的各種應用。它包括用于醫學診斷、生物特征識別、網絡、制造、數據科學、電子行業自動化等許多相關領域的基于AI的軟計算和機器技術。 多媒體數據處理與計算為機器學習概念提供了完整的介紹，以及在實際數據工程情境中使用機器學習工具和技術的實用指導。它分為三個部分。在這本關于多媒體數據工程和機器學習的書中，讀者將學習如何準備輸入、解讀輸出、評估發現以及使用數據挖掘成功的核心算法策略。各章重點介紹通過項目使用各種機器學習算法、神經網絡算法、進化技術、模糊邏輯技術和深度學習技術，以便讀者不僅能夠理解不同算法的概念，還能夠使用IoT設備實現算法的實際應用。作者匯集了監督和無監督工程中的概念、思想、范例、工具、方法和策略，特別強調多媒體數據工程。作者還強調了為了處理生物通信系統、醫療保健、安全、金融和經濟等各個部門的各種真實案例研究，需要建立機器學習專業知識的基礎。最后，該書還介紹了機器學習生態系統中的真實案例研究，以展示成為成功實踐者所需的機器學習技能。 本書的主要用戶包括計算機科學和工程領域的本科生和研究生、研究人員、學者、專家和從業者。

本書為表示提供了簡明而全面的指南，這是機器學習(ML)的核心。最先進的實際應用涉及許多高維數據分析的挑戰。不幸的是，許多流行的機器學習算法在面對龐大的基礎數據時，在理論和實踐中都無法執行。本書恰當地介紹了這個問題的解決方案。 此外，這本書涵蓋了廣泛的表示技術，對學者和ML從業者都很重要，如局部敏感哈希(LSH)，距離度量和分數范數，主成分(PCs)，隨機投影和自動編碼器。書中提供了幾個實驗結果來證明所討論技術的有效性。 本書討論了機器學習(ML)中最重要的表示問題。在使用機器從數據中學習類/聚類抽象時，以適合有效和高效機器學習的形式表示數據是很重要的。在本書中，我們建議涵蓋各種在理論和實踐中都很重要的表示技術。在當前興趣的實際應用中，數據通常是高維的。這些應用包括圖像分類、信息檢索、人工智能中的問題解決、生物和化學結構分析以及社會網絡分析。這種高維數據分析的一個主要問題是，大多數流行的工具，如k近鄰分類器、決策樹分類器，以及一些依賴于模式間距離計算的聚類算法都不能很好地工作。因此，在低維空間中表示數據是不可避免的。 常用的降維技術有以下幾種：

1. 特征選擇方案:在這里，給定的特征集的一個適當子集被識別并用于學習。
2. 特征提取方案:在學習中使用給定特征的線性或非線性組合。 一些流行的線性特征提取器基于主成分、隨機投影和非負矩陣分解。我們在本書中涵蓋了所有這些技術。關于用主成分子集表示數據，文獻中存在一些誤解。一般認為，前幾個主成分是對數據進行分類的正確選擇。我們在書中論證并實際地表明，這種做法可能是不正確的。

面向數據編程是介紹面向數據范式的獨一無二的指南。這種開創性的方法用通用的不可變數據結構表示數據。它簡化了狀態管理，簡化了并發性，并消除了在面向對象代碼中會發現的常見問題。這本書通過對話、代碼片段和圖表展示了強大的新思想，幫助您快速了解關于DOP的偉大之處。最重要的是，該范例與語言無關，您將學習編寫可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure實現的DOP代碼，也可以用傳統的OO語言(如Java或c#)實現。

//www.manning.com/books/data-oriented-programming

面向數據的編程是為了幫助開發人員降低他們構建的系統的復雜性而編寫的。本書中的思想主要適用于操作信息的系統，如前端應用程序、后端Web服務器或Web服務。

這本書講述了一個故事，說明了面向數據編程(DOP)的價值，以及如何在現實生產系統中應用它的原則。我的建議是跟著故事走，按順序讀各個章節。然而，如果有些章節比其他章節更能激發你的好奇心，請注意，第一部分和第7部分的材料是需要理解第二和第三部分的。在本書中，我們使用Lodash ()來說明如何使用泛型函數操作數據。如果您正在閱讀的代碼片段使用的是您不熟悉的Lodash函數，您可以參考附錄D來理解函數的行為。第1部分，靈活性，包含六個章節，重點介紹了傳統面向對象編程(OOP)的挑戰，并將面向數據編程(DOP)放在中心位置，揭示了如何使用DOP的基本原則來構建靈活的系統。這些章節是這樣排列的:

• 在第一章“面向對象編程的復雜性”中，我們將討論面向對象編程的復雜性。然后，我們的DOP傳奇開始了!聽一聽高級開發人員Theo和他前途無量的同事Dave之間的對話。對Theo與OOP的復雜性作斗爭感到同情，并發現嘗試不同編程范式的一個極好的理由。

• 第二章，代碼和數據的分離，我們的朋友Theo正在尋找一種解決方案，可以降低系統的復雜性，增加系統的靈活性。他的工作有危險。Joe是一位經驗豐富的開發人員，他有一個答案——dop。了解DOP原則#1如何幫助降低信息系統的復雜性。

• 第三章，基本數據操作，探討了如何通過應用DOP原則#2，將數據從類剛性的封裝中解放出來，并使用泛型函數自由地操作它。Vive la革命!

• 第四章，狀態管理，通過多版本方法探索狀態管理，通過將系統恢復到以前的狀態，讓我們回到過去，因為在DOP中，狀態只是數據。時間旅行是真實存在的!

• 第五章，基本并發控制，通過應用樂觀并發控制策略，幫助我們在并發系統中獲得高的讀寫吞吐量。不需要玫瑰色的眼鏡!

• 第六章，單元測試，提供了一杯咖啡…與喬!我們的朋友Joe證明了面向數據的代碼單元測試非常簡單，你可以在咖啡店里完成它。喝杯茶，了解一下為什么它如此簡單——即使是突變!當你和Joe一起寫DOP單元測試的時候。它很酷豆!

第2部分 (可擴展性)演示了如何大規模構建DOP系統，重點關注數據驗證、多線程環境、大型數據集合、數據庫訪問和web服務。需要超大的系統?沒問題!

• 第7章，基本數據驗證，教我們如何確保數據進出我們的系統是有效的，只是以防萬一…因為，正如Joe所說，您不必在DOP中強制驗證數據，但是在需要時可以驗證。驗證還是不驗證，這是一個問題!

• 第8章，高級并發控制，在我們的朋友Joe分解原子機制的實現細節之后，我們將學習如何在不使用任何鎖的情況下以線程安全的方式管理整個系統狀態。你根本不知道從原子到原子的復雜性!

• 第9章，持久數據結構，轉移到一個更學術的環境，我們的朋友Joe揭示了一個更安全、更可伸縮的方式來保持數據不變性的內部細節，以及如何有效地實現它，無論數據大小。現在開始上課!

• 第10章，數據庫操作，教我們如何表示、訪問和操作數據庫中的數據，并提供額外的靈活性，你猜對了!表示“不”的復雜性。?第11章，Web服務，讓我們發現與Web服務通信的簡單性。我們會學到喬說的“我們應該像構建外部那樣構建系統的內部”是什么意思。

第3部分，可維護性，介紹高級數據驗證、多態、有效代碼和調試技術的DOP技術，這些技術在團隊中工作時非常重要。歡迎加入我們的團隊!

• 第12章，高級數據驗證，允許我們發現未來事物的形狀。在這里，您將學習如何在數據在系統內部流動時驗證數據，通過定義函數參數和返回值的預期形狀，從而簡化開發。

• 第13章，多態性，帶我們和Theo和Dave一起上了一節鄉下的課——一個適合與動物玩耍的地方，并通過多重方法學習沒有對象的多態性。

• 第十四章，高級數據操作，讓我們看到Dave和Theo如何應用Joe的明智建議，在他們創建自己的數據操作工具時，將乏味的代碼變成有說服力的代碼。本末倒置。“——又是喬送的寶石!”

• 第十五章，調試，把Dave和Theo帶到博物館最后一次“歡呼”，因為他們創造了一個創新的解決方案來重現和修復錯誤。

本文檔包含了物理模擬環境中與深度學習相關的所有內容的實用和全面的介紹。盡可能多地，所有主題都以Jupyter形式提供了實際操作的代碼示例，以便快速入門。除了標準的監督學習數據，我們將著眼于物理損失約束，更緊密耦合的學習算法與可微分模擬，以及強化學習和不確定性建模。我們生活在一個激動人心的時代: 這些方法有巨大的潛力從根本上改變計算機模擬所能達到的效果。

在本文中，我們將介紹將物理模型引入深度學習的不同方法，即基于物理的深度學習(PBDL)方法。為了增加集成的緊密性，將引入這些算法變體，并將討論不同方法的優缺點。重要的是要知道每種不同的技術在哪些場景中特別有用。

本書提供了分布式優化、博弈和學習的基本理論。它包括那些直接從事優化工作的人，以及許多其他問題，如時變拓撲、通信延遲、等式或不等式約束，以及隨機投影。本書適用于在動態經濟調度、需求響應管理和智能電網插電式混合動力汽車路由等領域使用分布式優化、博弈和學習理論的研究人員和工程師。

無線技術和計算能力的進步使得理論、模型和工具的發展成為必要，以應對網絡上大規模控制和優化問題帶來的新挑戰。經典的優化方法是在所有問題數據都可用于集中式服務器的前提下工作的。然而，這一前提不適用于由電力系統、傳感器網絡、智能建筑和智能制造等應用驅動的分布式環境中的大型網絡系統。在這樣的環境中，每個節點(agent)根據自己的數據(信息)以及通過底層通信網絡從相鄰的agent接收到的信息進行本地計算，從而分布式地解決大規模控制和優化問題。最終，集中式優化方法必然會走向衰落，從而產生一種新的分布式優化類型，它考慮了多個agent之間的有效協調，即所有agent共同協作，使一個局部目標函數之和的全局函數最小化。

本書研究了近年來分布式優化問題中的幾個標準熱點問題，如無約束優化、有約束優化、分布式博弈和分布式/分散學習等。為了強調分布式優化在這些主題中的作用，我們將重點放在一個簡單的原始(次)梯度方法上，但我們也提供了網絡中其他分布式優化方法的概述。介紹了分布式優化框架在電力系統控制中的應用。這本書自然主要包括三個部分。第一部分討論了分布式優化算法理論，共分為四章:(1)多智能體時滯網絡中的協同分布式優化;(2)時變拓撲多智能體系統的約束一致性;(3)不等式約束和隨機投影下的分布式優化;(4)隨機矩陣有向圖上的加速分布優化。第二部分作為過渡，研究了分布式優化算法理論及其在智能電網動態經濟調度問題中的應用，包括兩章:(5)時變有向圖約束優化的線性收斂性;(6)時變有向圖上經濟調度的隨機梯度推動。第三部分對分布式優化、博弈和學習算法理論進行了分析和綜合，本部分所有算法都是針對智能電網系統內的特定案例場景設計的。本部分共分三章:(7)智能微電網能源交易博弈中的強化學習;(8)不完全信息約束博弈的強化學習;(9)基于擁塞博弈的插電式混合動力汽車路徑選擇強化學習。其中，給出了仿真結果和實際應用實例，以說明前面提出的優化算法、博弈算法和學習算法的有效性和實用性。