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大型語言模型（LLMs）和生成式AI正在迅速改變醫療保健行業。這些技術有潛力通過提高護理的效率、準確性和個性化來革新醫療保健。這本實用書籍向醫療保健領導者、研究人員、數據科學家和AI工程師展示了LLMs和生成式AI今天以及將來的潛力，使用故事講述和醫療保健中的示例用例。 谷歌醫療保健和生命科學行業團隊的Kerrie Holley和Manish Mathur幫助您探索這些技術在醫療保健中的實際應用，從個性化患者護理和藥物發現到增強的醫學成像和機器人輔助手術。您還將了解使用這些技術的挑戰——以及它們在這一領域應用的倫理含義。 通過這本書，您將：

• 學習LLMs和生成式AI如何幫助解決和轉型醫療保健問題
• 探索LLMs和生成式AI的基礎知識并了解它們是如何工作的
• 學習這些技術今天如何在醫療保健中被應用
• 了解幾個LLM和生成式AI用例
• 審視將LLMs和生成式AI應用于醫療保健的倫理和挑戰
• 理解LLMs和生成式AI在醫療保健中的潛在用途，以及它們在近期及未來的前景

大型語言模型（LLMs）不僅在塑造人工智能（AI）的發展軌跡，它們還揭示了新一代的安全挑戰。這本實用書籍將直接帶你進入這些威脅的核心。作者Steve Wilson，Exabeam的首席產品官，專門關注LLMs，避開了泛化的AI安全，深入探討了這些模型固有的獨特特征和脆弱性。 書中集合了創建LLMs OWASP十大安全隱患列表時積累的集體智慧——這是由400多位行業專家完成的壯舉——這本指南提供了實用的指導和策略，幫助開發者和安全團隊應對LLM應用的現實情況。無論你是在構建一個新應用，還是在現有應用中添加AI功能，這本書都是你掌握AI下一個前沿的安全景觀的首選資源。 你將學到： * 為什么LLMs呈現獨特的安全挑戰 * 如何導航與使用LLM技術相關的多種風險條件 * 與LLMs相關的威脅景觀以及必須維護的關鍵信任邊界 * 如何識別與LLMs相關的頂級風險和脆弱性 * 部署防御措施以防止對頂級脆弱性的攻擊的方法 * 如何積極管理系統上的關鍵信任邊界，確保安全執行和風險最小化

《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。本書的作者為讀者提供了對挑戰及其解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。 包括基本概念、技術解釋和案例研究，以深入解釋情感分析 幫助計算機科學家開發實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統 為讀者提供了基于AI的情感分析的實際開發應用，包括利用遷移學習進行疫情醫療數據的觀點挖掘、利用神經網絡在人機交互中檢測諷刺以及利用隨機森林算法進行情緒檢測 評論 最全面、最技術的指南，用于開發基于NLP和計算智能方法的AI基情感分析系統 封底介紹 近年來，情感分析在幾乎所有在線應用中變得越來越重要。情感分析在很大程度上依賴于人工智能（AI）技術，其中計算智能方法有助于推導出人類的觀點/情感。隨著大數據的大幅增加，計算智能方法已成為自然語言處理和情感分析在廣泛的決策應用領域中的必需品。情感分析的應用是巨大的，范圍從商業到生物醫學和臨床應用。然而，AI方法和情感分析的結合在文獻中是最罕見的商品之一。文獻要么更重視應用本身，要么更重視AI/CI方法。《自然語言處理應用中的情感分析的計算智能》通過詳細技術覆蓋基于AI的情感分析方法，為這一問題提供了解決方案。作者為讀者提供了對不同類型情感分析的挑戰和解決方案的深入了解，包括來自全球各地的案例研究和實際場景。涵蓋了科學和企業應用的開發，這將幫助計算機科學家構建實用的/現實世界中的基于AI的情感分析系統。

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。

AI 在過去的幾年中獲得了驚人的新語言能力。在深度學習的快速進步推動下，語言 AI 系統現在能夠比以往任何時候都更好地編寫和理解文本。這一趨勢促成了新功能、產品和整個行業的崛起。有了這本書，Python 開發者將學到他們今天需要使用這些能力的實用工具和概念。 您將學習如何利用預訓練的大型語言模型的能力，用于如拷貝寫作和摘要等用例；創建超越關鍵詞匹配的語義搜索系統；構建系統對文本進行分類和聚類，從而使大量的文本文件可擴展理解；以及使用現有庫和預訓練模型進行文本分類、搜索和聚類 。 本書還將教您如何： 構建高級的 LLM（大型語言模型）流水線來聚類文本文檔并探索它們所屬的主題 構建超越關鍵詞搜索的語義搜索引擎，使用像密集檢索和重新排名這樣的方法 了解這些模型可以提供價值的各種用例 理解像 BERT 和 GPT 這樣的基礎 Transformer 模型的架構 深入了解 LLMs 如何被訓練 理解為特定應用優化 LLMs 的不同方法（生成模型微調、對比微調、上下文學習等） 使用像生成模型微調、對比微調和上下文學習這樣的方法為特定應用優化 LLMs。

人工智能 (AI) 應用為我們的生活帶來了敏捷性和現代性，而增強學習技術正處于這項技術的前沿。在策略游戲、創意組合和自主運動方面，它可以超越人類競爭者。更重要的是，它剛開始改變我們的文明。 本書介紹了AI的基礎知識，詳述了機器學習技術，并探索了增強學習的各個方面，以教育性和插圖的方式介紹最新概念。它面向那些希望成為技術進步一部分的學生，以及參與開發創新應用的教授，幫助他們應對學術和工業上的挑戰。

理解增強學習的基礎知識將使你能夠：

• 理解關鍵的AI概念
• 獲得專業經驗
• 解釋序列決策問題，并使用增強學習來解決它們
• 了解Q-Learning算法如何工作
• 使用帶有注釋的Python代碼進行實踐
• 找到有利的方向

這本書涵蓋了人工智能的基本概念，穿越了機器學習并深入探討了RL，既有理論又有實踐。在各章節中，有用虛線標出的灰色信息塊，這些信息塊提供了工具和補充信息的鏈接，作為技巧并擴展了本書的資源。本書的組織始終從總覽轉向更為具體的視角。每一章也是如此。因此，學生可以按順序閱讀，或根據需要及時參考各章，如下：

第1章介紹人工智能的研究領域，以及區分各種機器學習方法和它們解決的問題類型。通過有趣的例子生動地介紹了增強學習的含義，并解釋了其框架。然后，探討了滲透多個科學領域的相關歷史里程碑，這些里程碑對這一研究方向的發展做出了貢獻。

第2章涵蓋了理解涉及增強學習的整個系統所需的基本知識。討論了如代理、環境、動作、獎勵、策略和價值函數等概念。提供了例子和類比來幫助解釋這些概念，從Markov鏈的問題結構開始，經過Watkins和Dayan的提議，展開為Bellman方程。最后，介紹了在這一創新研究領域中取得成功的算法的類別和特點。

第3章描述了增強學習中最常用的算法之一——Q-Learning算法的逐步操作。呈現了算法的每個組件的含義及其通過偽代碼的演示。然后，通過代理在環境中互動的視覺例子詳細解釋了算法的工作原理，從Q-Table的初始化到代理根據與環境的經驗進行決策，再到構建要遵循的策略。

第4章涉及用于開發增強學習解決方案的實用工具。討論了一些主要的庫和框架，可用于實現RL算法，如TensorFlow、Keras和OpenAI Gym。還討論了一些用于進行RL實驗的有用數據源。

第5章提出了使用Python開發自主出租車的AI的實際案例。討論了環境的細節，并舉例說明了代理在不使用AI的情況下的行動。作為對比，接下來簡化地展示了如何實現一個RL算法。代碼帶有注釋，并詳細解釋，說明在這類問題中使用RL的差異和優勢。該系統可供進一步測試和實施。

第6章展示了增強學習如何影響各個知識領域的最新應用。介紹了RL在機器人技術、游戲、教育和量子力學等領域的應用實例。還討論了RL應用在不同領域的主要優勢和挑戰，以及在這些領域未來使用RL的展望。

《自然語言處理深度學習》教你如何使用Python和Keras深度學習庫創建高級NLP應用。您將學習使用最先進的工具和技術，包括BERT和XLNET、多任務學習和基于深度記憶的NLP。精彩的示例為您提供了各種真實的NLP應用程序的實際操作經驗。另外，詳細的代碼討論向您展示了如何使每個示例適合您自己的使用!

//www.manning.com/books/deep-learning-for-natural-language-processing

近幾十年來，計算機一直在努力理解語言。在語言學、計算機科學、統計學和機器學習等學科的支持下，計算語言學或自然語言處理(NLP)領域在眾多科學期刊、會議和行業積極參與的支持下，已經全面發展起來。像谷歌、Facebook、IBM和微軟這樣的大型科技公司似乎已經把他們在自然語言分析和理解方面的努力放在了優先位置，并逐步為自然語言處理社區提供數據集和有用的開源軟件。目前，深度學習正日益主導著自然語言處理領域。

對于渴望加入這一激動人心的領域的人來說，面向深度學習的NLP社區的新發展速度之快可能會讓人望而生畏。一方面，描述、統計和更傳統的機器學習方法與深度學習神經網絡的高度技術性、程序性方法之間似乎存在很大的差距。本書旨在通過對NLP深度學習的簡單介紹，來彌合這一差距。它的目標是學生、語言學家、計算機科學家、從業者以及所有對人工智能感興趣的人。讓我們把這些人稱為NLP工程師。當我還是一名學生的時候，當時缺乏系統的計算語言學課程，我幾乎拼湊了一個個人的——而且必然是不完整的——NLP課程。這是一項艱難的工作。我寫這本書的動機是為了讓有抱負的NLP工程師的旅程更容易一些，并通過向您介紹基于深度學習的NLP的基礎知識，給您一個領先的開始。

本書將為您全面介紹深度學習應用于各種語言分析任務，并輔以實際操作代碼。明確地將計算語言學的常青樹(如詞性標記、文本相似性、主題標記和問題回答)與深度學習聯系起來，將幫助您成為熟練的深度學習、自然語言處理(NLP)專家。除此之外，這本書還涵蓋了最先進的方法來挑戰新問題。

第1部分由第1、2和3章組成，介紹了深度學習的歷史、面向NLP的深度學習的基本架構及其在Keras中的實現，以及如何使用嵌入和流行的嵌入策略表示用于深度學習的文本。第2部分由第4、5和6章組成，重點是用深度學習評估文本的相似性，用帶有記憶的問答模型處理長序列，然后將這種記憶模型應用于其他NLP。第3部分由第7、8、9和10章組成，首先介紹神經注意，然后使用transformer轉到多任務學習的概念，最后實際使用BERT并檢查它產生的嵌入。

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。

如果你想從程序員轉行做人工智能專家，這是一個理想的起點。基于Laurence Moroney非常成功的AI課程，這本介紹性的書提供了一個動手、代碼優先的方法來幫助你建立信心，同時你學習關鍵主題。

您將了解如何實現機器學習中最常見的場景，如計算機視覺、自然語言處理(NLP)和針對Web、移動、云和嵌入式運行時的序列建模。大多數關于機器學習的書都是從大量的高等數學開始的。本指南建立在讓您直接使用代碼的實際經驗基礎上。

//www.oreilly.com/library/view/ai-and-machine/9781492078180/#:~:text=Book%20description,while%20you%20learn%20key%20topics.

你將學習:

• 如何構建TensorFlow模型
• 通過代碼示例學習機器學習的基礎知識
• 如何實現計算機視覺，包括圖像的特征檢測
• 如何使用自然語言處理對單詞和句子進行標記和排序
• Android和iOS模型的嵌入方法
• 如何通過TensorFlow服務端在網絡和云上部署服務模型

和其他主要語言一樣，掌握C語言可以帶你去一些非常有趣的新地方。在它首次出現近50年后，它仍然是世界上最流行的編程語言，并被用作全球工業核心系統的基礎，包括操作系統、高性能圖形應用程序和微控制器。這意味著，在尖端產業的尖端領域，如游戲、應用程序開發、電信、工程、甚至動畫制作，都需要熟練的C語言用戶來將創新的想法轉化為順利運行的現實。

為了幫助您達到使用C語言的目的，第2版《C Programming For Dummies》涵蓋了開始編寫程序所需的所有內容，從邏輯上指導您完成開發周期:從最初的設計和測試到部署和實時迭代。到最后，您將熟練地掌握干凈的編程應該做什么和不應該做什么，并且能夠輕松地生成優雅而高效的源代碼的基本(或不那么基本)構建塊。

編寫和編譯源代碼 鏈接代碼以創建可執行程序 調試和優化您的代碼 避免常見的錯誤

無論你的目的地是科技行業、初創企業，還是只是為了在家消遣而開發，這本易于遵循、內容豐富、有趣的C編程語言指南都是實現這一目標最快、最友好的方式!

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