《人工智能大模型：动手训练大模型基础》

编辑推荐

（1）理论×实践双驱动：从Transformer架构解析到PyTorch实战，系统掌握大模型开发全流程。

（2）硬核技术全景图：涵盖GPU加速、分布式训练、模型量化、DeepSeek等核心技术，深入解析大模型训练优化的技术细节。

（3）行业应用指南：覆盖NLP、CV、多模态三大前沿领域，通过金融、医疗等真实案例掌握产业级解决方案。

（4）开发者成长体系：Python环境搭建→模型微调→架构创新，构建从入门到精通的完整学习路径。

内容简介

在人工智能蓬勃发展的当下，大模型技术正引领着新一轮的技术变革。《人工智能大模型：动手训练大模型基础》本书以Python语言为主要工具，采用理论与实践相结合的方式，全面、深入地阐述了人工智能大模型的构建与应用，旨在帮助读者系统理解大模型的技术原理，掌握其核心训练方法，从而在人工智能领域建立系统的技术认知体系。

《人工智能大模型：动手训练大模型基础》全书分为五个部分：第一部分从大模型的技术演进历程讲起，重点剖析Python语言在大模型开发中的核心作用；第二部分围绕模型架构设计、训练优化算法及分布式训练策略展开；第三部分深度解读Transformer等主流架构及其变体的实现原理；第四部分涵盖超参数调优、正则化技术、模型评估指标与优化策略；第五部分提供了大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的高级应用案例。

《人工智能大模型：动手训练大模型基础》本书兼具通俗性与专业性，案例丰富且实操性强，既可作为人工智能初学者的系统入门指南，也可满足进阶学习者的技术提升需求。对研究人员与工程师而言，本书更是一部极具参考价值的技术手册。此外，本书还适合作为高校或培训机构的人工智能课程教材，助力人工智能专业人才培养。

作者简介

邵可佳

美国北亚利桑那大学数据分析硕士，拥有十多年算法研发与工业落地经验，深耕机器人、人工智能、智能家居、金融风控、电商推荐、O2O智能调度等领域，具备跨行业的规模化算法实现能力。历任金融算法工程师、河狸家算法专家、墨迹天气资深算法架构师。现任雨根科技大数据事业部技术负责人，主持碳通量时空大模型的研发与工程化落地。