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题名/责任者:

DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发/王晓华著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025.03

ISBN及定价:

978-7-302-68489-3/CNY119.00

载体形态项:

346页:图;26cm

并列正题名:

DeepSeek large model high-performance core technology and multimodal fusion development

丛编项:

人工智能技术丛书

个人责任者:

王晓华 著

学科主题:

人工智能

非控制主题词:

DeepSeek

中图法分类号:

TP18

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

王晓华, 男, 1980年生。安徽医学院计算机专业讲师, 研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘, 基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战, 基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。

提要文摘附注:

本书从高性能注意力机制和多模态融合技术入手, 使用国产之光DeepSeek多模态大模型, 详细讲解注意力机制及其变种 (包括Self-Attention、MHA、Autoregressive、MoE、MQA、GQA、GLA、DifferentialAttention) 的基本原理和应用实践, 以及多模态融合策略、技术与应用案例。本书配套示例源码、PPT课件与读者微信技术交流群。全书共分15章, 内容包括高性能注意力与多模态融合概述、PyTorch深度学习环境搭建、注意力机制详解之基础篇、注意力机制详解之进阶篇、注意力机制详解之高级篇、注意力机制详解之调优篇、DeepSeekAPI实战迪士尼游玩攻略、DeepSeek实战广告文案撰写与微调、Diffusion可控图像生成实战、多模态图文理解与问答实战、交叉注意力语音转换实战、多模态特征Token压缩实战、图像编码器详解与图形重建实战、端到端视频分类实战、基于DeepSeek的跨平台智能客服开发实战。

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