本书探讨了人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在推动大数据分析与管理进步中的作用。书中着重简化深度学习背后的复杂数学概念，通过直观的可视化和实际案例研究，帮助读者理解神经网络及卷积神经网络 (CNN) 等技术的工作原理。它介绍了多个经典模型和技术，如 Transformers、GPT、ResNet、BERT 和 YOLO，突出其在自然语言处理、图像识别和自动驾驶等领域的应用。书中还强调了预训练模型的重要性，探讨了如何利用这些模型提升模型性能和准确性，并提供了在各种现实场景中应用这些模型的具体操作指南。此外，书中概述了关键的大数据管理技术，如 SQL 和 NoSQL 数据库，以及分布式计算框架（如 Apache Hadoop 和 Spark），并解释了它们在管理和处理海量数据中的重要性。最后，本书强调掌握深度学习和大数据管理技能作为未来工作力量的关键工具，因而无论是初学者还是有经验的专业人士，都将其视为一项重要资源。
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