智能计算系统实验教程：从深度学习到大模型 第2版

本书系统讲解大模型时代智能计算系统的原理与实践，覆盖深度学习算法、编程框架、智能编程语言及处理器芯片等全栈核心技术，结合典型场景与实验案例详解实现路径。上一版出版以来，深度学习已从传统模型转向以预训练大语言模型为核心的新范式，GPT-3等大模型推动技术革新，对智能计算系统提出更高要求。新版教材全面重构内容，保留经典知识，强化大模型体系，新增DeepSeek、Qwen等模型与文生图、语音合成案例。实验分四大板块循序渐进，倡导大模型辅助学习，以应用为驱动，助力读者构建完整知识体系。本书可作为高等院校人工智能、计算机科学及相关专业的本科生与研究生的教材，也可作为大模型领域技术人员的参考书。