本書全面介紹大語言模型提示工程基礎(chǔ)、提示詞類型與萬能公式、文本摘要、改寫重述、語法糾錯、機器翻譯、數(shù)據(jù)挖掘、程序開發(fā)、AI寫作輔導、AI繪畫、百度文心一言和阿里通義大模型等內(nèi)容。同時詳細介紹各類提示詞的應(yīng)用,如問答式、指令式、狀態(tài)類、建議式、安全類和感謝類提示詞,以及如何通過實戰(zhàn)演練掌握這些技巧。此外,還涉及使用提示詞
"本書面向非專業(yè)人士、尤其是青少年群體，將硬核知識、技術(shù)方法與人文歷史、人物故事有機融合，理順人工智能縱向發(fā)展脈絡(luò)與橫向科學輪廓。作者以扎實的專業(yè)背景、流暢的文筆幫讀者理順人工智能的發(fā)展脈絡(luò)，厘清人工智能的核心技術(shù)方法，幫讀者看懂人工智能與其他學科交叉碰撞所引發(fā)的社會生活變化，從“成天下之才”的角度給青少年讀者提供學習
"本書以立德樹人教育理念為指導，按照教育部組織制訂的《新時代大學計算機課程教學基本要求》編寫。本書緊跟新一代信息技術(shù)的發(fā)展，是《基于人工智能的信息技術(shù)基礎(chǔ)》的配套實驗教材和必要補充，兩者相輔相成，構(gòu)成一個完整體系。主要內(nèi)容共8章，34個實驗，涵蓋計算機基礎(chǔ)、操作系統(tǒng)及其應(yīng)用、文字處理高級應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理高級應(yīng)用、演示文稿
本書旨在成為大模型在各行各業(yè)落地應(yīng)用的“百科全書”，專為對大模型感興趣的從業(yè)者和企業(yè)管理者量身打造。本書結(jié)合了實地調(diào)研和多元視角，不僅對大模型進行了技術(shù)分析，還從商業(yè)、產(chǎn)品、行業(yè)等多個角度進行了應(yīng)用探討。全書共5章：第1章介紹了大模型的訓練過程和核心技術(shù)；第2章分析了大模型對軟件行業(yè)的影響，通過具體案例展示了軟件公司如
本書全面介紹TensorFlow2.x框架及其在深度學習中的應(yīng)用，內(nèi)容包括TensorFlow簡介、Python語言基礎(chǔ)、環(huán)境搭建與入門、TensorBoard可視化、多層感知機實現(xiàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)、強化學習、遷移學習、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和GPU并行計算等。
本書根據(jù)李宏毅老師機器學習公開課中與深度學習相關(guān)的內(nèi)容編寫而成，介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、生成模型、自監(jiān)督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見算法，并講解了對抗攻擊、領(lǐng)域自適應(yīng)、強化學習、元學習、終身學習、網(wǎng)絡(luò)壓縮等深度學習相關(guān)的進階算法.在理論嚴謹?shù)幕A(chǔ)上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子
本書使用淺顯易懂的語言，系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)標注的概念、分類，重點是通過各個項目來闡述文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、語音數(shù)據(jù)等幾類數(shù)據(jù)標注的工具、步驟、規(guī)范和質(zhì)檢。通過理論與項目實戰(zhàn)相結(jié)合，幫助讀者由淺入深地學習和實踐，從而真正掌握數(shù)據(jù)標注的理論、技術(shù)和實施。本書既可以作為大數(shù)據(jù)人才培訓的基礎(chǔ)教材，也適用于初學者的入門教材，以及為大數(shù)
本書深入剖析了人工智能時代數(shù)據(jù)服務(wù)的核心技術(shù)與應(yīng)用場景，為讀者揭示了數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能發(fā)展的奧秘。本書通過設(shè)計具體的項目和任務(wù)，引導學生在完成任務(wù)的過程中，深入掌握人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)必要的理論知識和實踐技能。全書內(nèi)容分為5個項目，共18個任務(wù)，包括人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)概述、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標注與質(zhì)量，內(nèi)容全面，體系完整
本書是計算機領(lǐng)域本科教育教學改革試點工作計劃(“101計劃”)系列教材之一。本書按照“厚算法基礎(chǔ)、養(yǎng)倫理意識、匠工具平臺、促賦能應(yīng)用”的培養(yǎng)目標，以表達與推理、搜索與優(yōu)化、建模與學習和倫理與安全為核心，按照如下內(nèi)容進行組織：第1章緒論、第2章知識表達與推理、第3章搜索探尋與問題求解、第4章機器學習、第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度
本書主要內(nèi)容分5大部分，共13章，較全面地介紹了目前人工智能的主流概念、理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用等內(nèi)容。第一部分人工智能概念基礎(chǔ)(第1-3章)，介紹了人工智能與哲學、腦科學有關(guān)的概念和知識基礎(chǔ)，包括緒論、人工智能哲學基礎(chǔ)和腦科學基礎(chǔ)。緒論部分介紹了智能的定義以及人工智能的定義、歷史、實現(xiàn)方法、研究內(nèi)容、發(fā)展趨勢；第二章哲
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