深度学习和大模型原理与实践

本书以清晰易懂的语言深入剖析深度学习的核心原理，从基础算法到复杂模型架构，为读者揭开技术神秘面纱。书中详细阐述大模型的构建、训练与优化策略，结合丰富的实践案例，使抽象理论具象化。无论是深度学习初学者渴望入门，还是专业人士欲深入探索大模型奥秘，本书都能提供全面且深入的指引，是一本不可多得的深度学习与大模型学习宝典，帮助读者在这个前沿技术领域快速提升认知与实践能力，紧跟时代技术浪潮。

本书是一本全面深入探讨深度学习领域的核心原理与应用实践的专业书籍。本书旨在为读者提供系统的学习路径,从深度学习的基础知识出发,逐步深入到复杂的大模型架构和算法实现。本书适合深度学习初学者、中级开发者以及对大模型有深入研究需求的专业人士。通过阅读本书,读者不仅能够掌握深度学习的理论基础,还能通过丰富的实战案例,提升解决实际问题的能力。

常耀斌
中共党员，AI科学家，首席技术官。2007年毕业于北京邮电大学，计算机硕士研究生。
拥有20年国家级数字化平台的建设和管理经验，曾就职于华为技术有限公司、中国移动集团研究院、爱康集团等，历任技术总经理、数据科学家、CTO等企业高级管理职位。
个人拥有40余项中国发明专利，发表10多篇核心期刊论文，在清华大学出版社出版有《大数据架构之道与项目实战》和《AI赋能企业数字化转型》。
参与研发“全军一体化指挥作战平台”，荣获“国家科技进步奖”牵头研发“华为物联网平台”，服务用户近5亿。
参与设计“中国移动智慧医疗云平台”和“九天”AI平台，服务用户近4亿。
牵头设计“爱康数字医疗云及AI平台”，服务用户近1亿。

王文惠
毕业于中国科学院大学软件研究所，计算机工学硕士。曾就职于百度，任职高级AI算法工程师，对NLP、图像识别、大数据等领域有深入研究，实战经验丰富。拥有7年的NLP实战经验，主导开发了百度地图搜索引擎的语义召回模型、基于大模型ERNIE的深度语义相关性模型、文本纠错模型等核心项目。