AI交流(进群备注:AI Agent In Action)

一本深入浅出的AI开发指南,涵盖从理论基础到多个应用领域的实战案例,特色在于多智能体系统、可解释AI与伦理安全探讨。
AI Agent In Action的特点:
1. 涵盖AI Agent开发的基础理论与核心技术
2. 详细介绍AI Agent的设计与开发过程
3. 提供多个实战案例,涉及对话系统、游戏AI、机器人等
4. 探讨多智能体系统、可解释AI、伦理与安全等高级主题
5. 展望AI Agent的未来发展趋势
6. 附录部分提供补充资料,方便进一步学习
AI Agent In Action的功能:
1. 用于学习AI Agent的基本理论与实战技能
2. 作为开发AI应用程序的参考手册
3. 帮助理解多智能体系统与可解释AI的概念
4. 提供伦理与安全探讨的思考框架
5. 适用于AI开发者、研究人员和学生的学习资源
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PNN是一个结合优化和机器学习理念的多模态深度学习框架,旨在利用多模态数据(包括结构化和非结构化数据)进行个性化和优化的处方决策。它直接输出优化的治疗方案,广泛应用于医学、数字广告和零售等领域。PNN在多模态数据集上表现优异,例如在TAVR手术中降低术后并发症率32%,在肝脏外伤中降低死亡率40%以上。通过知识蒸馏,PNN在表格数据上实现了可解释性,同时保持了高性能。PNN在处理各种治疗场景时表现出灵活性,并允许用户对处方结果进行一定程度的控制。PNN是一个结合优化和机器学习理念的多模态深度学习框架,旨在利用多模态数据(包括结构化和非结构化数据)进行个性化和优化的处方决策。它直接输出优化的治疗方案,广泛应用于医学、数字广告和零售等领域。PNN在多模态数据集上表现优异,例如在TAVR手术中降低术后并发症率32%,在肝脏外伤中降低死亡率40%以上。通过知识蒸馏,PNN在表格数据上实现了可解释性,同时保持了高性能。PNN在处理各种治疗场景时表现出灵活性,并允许用户对处方结果进行一定程度的控制。