新一代人工智能：從深度學習到大模型

本書注重對新一代人工智能相關理論和技術進行深入的原理講解，共計19章，囊括了深度學習的基礎理論、深度學習的優化問題、各種卷積操作、損失函數、經典的卷積神經網絡結構、目標識別和度量學習算法、深度學習目標檢測技術、圖像分割算法、生成對抗網絡、蒸餾學習、長尾學習技術、圖像增廣技術，以及大模型相關的Transformer技術、預訓練技術、大語言模型、視覺-語言模型及視覺大模型等技術。

本書既可作為高等學校人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、數據科學與大數據技術等專業的教材，也可作為人工智能領域的科研人員、業界人士、高校教師和愛好者的參考書，以系統掌握新一代人工智能的相關理論和技術。



張重生，男，1982年9月生，河南大學教授、博士生導師，德國慕尼黑大學訪問學者。曾任西班牙國立巴斯克大學兼職博士生導師。博士畢業於法國國家信息與自動化研究所，獲得優秀博士論文榮譽。主要研究領域為數據科學、人工智能、古文字計算。主持20項科研項目，含國家自然科學基金、教育部人文社科、國家社科基金重大項目子課題等項目。在頂級國際會議及知名期刊上發表學術論文近70篇，出版著譯作8部，申請/授權近20項國家發明專利。受邀在中國機器學習大會、全國大數據與社會計算學術會議的專題論壇上作特邀報告。作為主要成員在河南省發改委執筆《河南省大數據產業發展引導目錄》、《河南省國家大數據綜合試驗區實施方案》並由河南省人民政府頒布實施。主研“AI綴多多”軟件，初步實現了人工智能批量綴合甲骨，2023年11月作為特邀嘉賓做客央視十套透視新科技欄目，產生了一定的社會影響力。