金融大模型开发基础与实践 金融大模型开发实践指南：覆盖金融大模型开发全流程，加速金融业智能化，引领金融智能新时代。
1.系统性与实践性并重：覆盖金融大模型开发全流程，从理论到实践，即学即用。 2.深入金融领域核心：专注于金融大模型的开发与应用，涵盖金融时间序列分析、风险建模与管理、高频交易与算法交易、信用风险评估、资产定价等关键领域，帮助读者深入理解金融数据背后的逻辑与规律。 3.技术前沿与趋势引领：不仅介绍当前主流的金融大模型开发技术栈，还探讨了区块链与金融科技创新、未来金融智能化发展趋势等前沿话题，使读者能够紧跟行业步伐，把握未来发展方向。
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1.打破传统说教，通过互动式学习加深理解。 2.有趣的AI插画辅助学习，增添学习兴趣。 3.创新的【原理输出】和【实操练习】，助力学与练。 4.借助ChatGPT，点燃学习热情，解锁人工智能与大规模语言模型精髓。
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从零开始： 从基础理论到智能对话开源框架使用讲解，入门门槛低，易于初学者实战上手。 内容全面： 涵盖 FAQ 问答、知识图谱问答、任务型问答和表格问答等主要智能对话类型,并进行企业级综合应用实例讲解。 底层逻辑： 系统解析智能对话系统的核心原理与底层架构，帮助读者理解技术本质，实现从理论到实践的跨越。 技术前沿 ： 既有深度学习前沿算法的介绍，也有强化学习在智能对话中的相关算法及代码讲解。 专家推荐 ： 上海交通大学计算机学科教授等倾力推荐，凝聚作者20多年经验心得。
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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