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2024年有哪些人工智能书籍推荐？

以下是一些2024年出版的人工智能相关书籍推荐：

一、《AI辅助编程实战》
- 书籍简介
- 这本书围绕AI辅助编程展开，从多方面进行了深入探讨。它首先回顾了编程的历史演变以及生成式AI的崛起。其中提到，随着技术的发展，AI在编程领域的角色日益重要。书中详细解释了AI辅助编程工具的主要功能和工作原理，让读者了解到这些工具是如何运行的。
- 强调了提示工程的重要性。在AI辅助编程中，如何与AI工具进行有效的沟通是关键，例如通过精心设计提示词来获取更准确的代码建议等功能。通过GitHub Copilot和其他AI编程工具的案例，展示了AI在实际开发中的应用，使读者能直观地看到这些工具在具体项目中的表现。
- 对于通用大语言模型如ChatGPT和GPT - 4在日常任务处理中的应用进行了探讨。还覆盖了软件开发的早期阶段和代码编写过程，包括AI如何辅助决策、提高学习效率和代码质量等方面，为开发者在使用AI辅助编程时提供了全面的指导。
- 也讨论了在调试、测试和部署过程中AI的作用，以及总结了AI辅助编程的学习曲线、优势、不足和对未来工作的影响等内容。
- 优点
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- 内容系统全面，从编程历史到具体的AI辅助编程工具再到开发周期中的应用都有涉及。
- 案例丰富，大量的案例如GitHub Copilot的使用让读者更好地理解AI辅助编程的实际操作。
- 适合多种人群，无论是软件开发者、编程爱好者还是相关专业人士以及高校计算机相关专业的学生都能从中受益。
- 缺点
- 可能对于完全不懂编程基础的人理解起来有一定难度，因为一些概念是基于一定的编程知识的。

二、《生成式AI入门与AWS实战》
- 书籍简介
- 此书专注于在AWS上开发和应用生成式AI。开篇介绍生成式AI的概念及其在产品和服务中的巨大应用潜力，让读者对生成式AI的整体发展趋势有一个初步的认识。
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- 详细阐述了生成式AI项目的完整生命周期，包括从项目的构思、开发到应用等多个阶段。对多种模型类型进行了探讨，比如大语言模型和多模态模型，让读者了解到不同模型的特点和应用场景。
- 提供了通过提示工程和上下文学习来优化这些模型的实际技巧，这对于提高生成式AI的性能非常关键。同时，讲解了如何使用LoRA技术对模型进行微调以及如何通过RLHF（人类反馈强化学习）使模型与人类价值观对齐，这些都是在实际开发中非常重要的技术点。
- 介绍了RAG技术、LangChain和ReAct等开发agent的相关内容，并且阐述了如何使用Amazon Bedrock构建基于生成式AI的应用程序，为读者在AWS平台上进行生成式AI开发提供了全面的指导。
- 优点
- 可操作性强，给出了在AWS平台上构建应用的实际步骤和技巧。
- 技术点覆盖全面，从模型类型到优化技术等多方面都有涉及。
- 适合对生成式AI有兴趣的专业人士和想要在AWS上开展AI项目的开发人员。
- 缺点
- 由于涉及较多的AWS平台特定内容，对于不熟悉AWS的人员来说可能需要额外学习该平台的相关知识。
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三、《深度学习详解》
- 书籍简介
- 这本书是一本深度学习入门教材，它是根据李宏毅老师的"机器学习"公开课中与深度学习相关的内容编写的。涵盖了卷积神经网络这一在图像识别等领域广泛应用的技术，详细讲解了其原理、结构和应用场景。
- 对Transformer架构进行深入介绍，Transformer在自然语言处理等领域有着巨大的影响力。同时，介绍了生成模型如生成对抗网络（GAN）等内容，以及自监督学习中的典型代表BERT和GPT，让读者对自监督学习的发展和应用有一定的了解。
- 在阐述基础算法的同时，也讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习和网络压缩等深度学习相关的进阶算法。在理论讲解的基础上，保留了大量公开课中的生动例子，例如用生活中的图像识别的例子解释卷积神经网络的原理，使读者更容易从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节。
- 优点
- 入门友好，以公开课的内容为基础，便于读者跟随课程思路学习。
- 理论与实例结合，让读者在理解复杂概念时有具体的事例辅助。
- 内容涵盖深度学习多个重要领域，能给读者一个较为全面的深度学习知识体系框架。
- 缺点
- 对于一些想要深入研究某个特定领域且需要大量深入数学推导的读者来说，内容深度可能不够。

四、《大语言模型：基础与前沿》
- 书籍简介
- 本书全面深入地阐述了大语言模型及其前沿进展。首先介绍了人工智能领域的进展和趋势，为读者理解大语言模型的发展背景提供了宏观的环境。
- 深入探讨了语言模型的基本概念和架构，例如Transformer架构在大语言模型中的核心作用。接着详细介绍了Transformer、预训练目标和解码策略等大语言模型构建的关键部分，还有上下文学习和轻量级微调等技术点。
- 阐述了稀疏专家模型、检索增强型语言模型、对齐语言模型与人类偏好、减少偏见和有害性等内容，体现了对大语言模型从技术到社会影响的全面考量。同时也讨论了视觉语言模型等较为前沿的领域。
- 优点
- 内容全面系统，从基础到前沿、从方法到应用都有涵盖。
- 适合多种层次的读者，高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者都能从中获取到所需的知识。
- 对大语言模型在社会影响方面的考量，如减少偏见等内容的加入很有现实意义。
- 缺点
- 可能对于完全没有人工智能基础的人来说，一些概念会比较陌生，需要先补充基础知识。

图书名称 简介 优点 缺点
《AI辅助编程实战》 围绕AI辅助编程展开，涉及编程历史、工具功能原理、不同应用场景等多方面 系统全面、案例丰富、适合多类人群 对无编程基础的人理解有难度
《生成式AI入门与AWS实战》 专注于AWS上生成式AI开发，包含模型类型、优化技术等内容 可操作性强、技术点全、适合AWS平台和有兴趣的专业人士 需先了解AWS平台知识
《深度学习详解》 根据公开课编写，涵盖卷积神经网络、Transformer等内容，有基础算法和进阶算法讲解 入门友好、理论实例结合、覆盖全面 对深入研究特定领域不够
《大语言模型：基础与前沿》 全面阐述大语言模型及其前沿进展，包含概念架构等内容 系统全面、适合多类读者、有前沿和技术人文考量 无基础时部分概念陌生

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