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本書講述了ChatGPT的發(fā)展歷史和當(dāng)下應(yīng)用的情況，探討其技術(shù)內(nèi)核以及廠闊的發(fā)展前景。本書共分10章：第1章-第5章，從一般概念及各種應(yīng)用的角度，闡述ChatGPT的相關(guān)知識，討論其起源和演變，在人工智能領(lǐng)域的崛起，與其他自然語言處理技術(shù)相比的優(yōu)勢；第6章-第8章，講述實際操作和應(yīng)用領(lǐng)域，探討該技術(shù)的部署細(xì)節(jié)及在各行業(yè)

AIGC的應(yīng)用領(lǐng)域日益廣泛，而在圖像生成領(lǐng)域，擴(kuò)散模型則是AIGC技術(shù)的一個重要應(yīng)用。本書以擴(kuò)散模型理論知識為切入點(diǎn)，由淺入深地介紹了擴(kuò)散模型的相關(guān)知識，并以大量生動有趣的實戰(zhàn)案例幫助讀者理解擴(kuò)散模型的相關(guān)細(xì)節(jié)。全書共8章，詳細(xì)介紹了擴(kuò)散模型的原理，以及擴(kuò)散模型退化、采樣、DDIM反轉(zhuǎn)等重要概念與方法，此外還介紹了St

本書系統(tǒng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容及其代碼實現(xiàn)，是一本著眼于機(jī)器學(xué)教學(xué)實踐的圖書。本書含4個部分：第一部分為機(jī)器學(xué)基礎(chǔ)，介紹了機(jī)器學(xué)的概念、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、思想方法和簡單的機(jī)器學(xué)算法；第二部分為參數(shù)化模型，講解線性模型、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法；第三部分為非參數(shù)化模型，主要討論支持向量機(jī)和決策樹模型及其變種；第四部分為無監(jiān)督模型，涉及聚類

本書為該系列第一卷，梳理了自1979年至1993年中國人工智能領(lǐng)域初期十多年的發(fā)展歷程，用輕松而真誠的筆觸，講述了為中國人工智能發(fā)展尋路的奠基者，并介紹了重要?dú)v史事件的來龍去脈，帶領(lǐng)讀者深入了解中國人工智能發(fā)展早期鮮為人知的歷史。本書供人工智能領(lǐng)域的研究者、從業(yè)者，尤其是相關(guān)院系學(xué)生以及對人工智能感興趣的大眾讀者閱讀，

本書帶領(lǐng)讀者初步學(xué)習(xí)和實踐機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法、流程和核心技術(shù)，并介紹了系統(tǒng)開發(fā)及開發(fā)環(huán)境，通過圖解的方式將難懂的專業(yè)術(shù)語和算法表現(xiàn)出來，還介紹了一些比較常用的網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，讓讀者能夠?qū)W以致用。

一本書全面了解生成式AI的發(fā)展與創(chuàng)作能力，并為我所用。 20世紀(jì)60年代，AI的概念就被提出，其商業(yè)應(yīng)用的時間十分漫長，但始終沒有普通人使用的低門檻AI工具，隨著AIGC（AIGeneratedContent）的風(fēng)靡，AI從實驗室走進(jìn)個人電腦，也將就此改變商業(yè)與人們生活。生成式AI（GenerativeAI）作為底層技

本書是一本關(guān)于數(shù)據(jù)分析與ChatGPT應(yīng)用的實用指南，旨在幫助讀者了解數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識及利用ChatGPT進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理和分析。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)和行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力，本書正是為了滿足這一市場需求而誕生。 本書共分為8章，涵蓋了從數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識、常見的統(tǒng)計學(xué)方法到使用ChatGPT

本書詳細(xì)介紹了如何使用ChatGPT來完成代碼編寫、文檔編寫、軟件設(shè)計、源代碼邏輯分析等各個環(huán)節(jié),并通過實戰(zhàn)案例展示了ChatGPT在實際項目開發(fā)中的應(yīng)用方法。目錄如下:序言:一場革命第1章ChatGPT第一次接觸第2章如何使用ChatGPT完成高質(zhì)量的代碼第3章如何使用ChatGPT編寫各種文檔第4章如何使用Chat

本書首先講述提示技術(shù)的基本工作原理和提示工程師的常用工具,提示技術(shù)的基礎(chǔ)模式,提示技術(shù)的進(jìn)階知識(包括零樣本提示、少樣本提示和思維鏈提示CoT);然后講解自然語言處理的基礎(chǔ)知識和ChatGPT大模型方面的內(nèi)容,以及NLP模型的特點(diǎn)和應(yīng)用場景;最后展示提示技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用,展示了辦公類、圖片類、代碼類和電商類案例。

本書共分為8章,主要內(nèi)容包括與人工智能相關(guān)的數(shù)學(xué)知識,Python語言所特有的語法和技巧,如何實現(xiàn)透明無縫的Docker模型發(fā)布,業(yè)界優(yōu)秀的Git代碼版本管理工具,模型開發(fā)環(huán)境的配置,高級人工智能開發(fā)工程師常用的IDE開發(fā)工具,經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的剖析和分解,如何實現(xiàn)RPC遠(yuǎn)程調(diào)用,訓(xùn)練樣本序化組織結(jié)構(gòu)TFRecord,