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内容简介：本书共11章：第1~5章讲解人工智能历史、机器学习及神经网络原理与实践(如图像分类、序列标注)，夯实学术基础；第6、7章聚焦Transformer与生成模型，剖析注意力机制、生成对抗网络、扩散模型等前沿技术；第8~10章解析GPT、BERT、ChatGPT等大模型，详解RLHF与提示学习；第11章展望基础模型在多模态智能、生物医学、材料科学等领域的跨学科应用。