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隨著ChatGPT等大語(yǔ)言模型的迅速發(fā)展，大語(yǔ)言模型已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域發(fā)展的快車道，不同領(lǐng)域涌現(xiàn)出各種強(qiáng)大的新模型。開發(fā)者想要獨(dú)立構(gòu)建、部署符合自身需求的大語(yǔ)言模型，需要理解大語(yǔ)言模型的實(shí)現(xiàn)框架和基本原理。本書梳理大語(yǔ)言模型的發(fā)展，首先介紹Transformer模型的基本原理、結(jié)構(gòu)和模塊及在NLP任務(wù)中的應(yīng)用；然后介紹由只編碼（Encoder-Only）到只解碼（Decoder-Only）的技術(shù)路線發(fā)展過程中對(duì)應(yīng)的BERT、GPT等大語(yǔ)言模型；接下來介紹大語(yǔ)言模型在部署、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)過程中涉及的各種關(guān)鍵技術(shù)，如自動(dòng)并行、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)、RLHF等，并提供相應(yīng)的實(shí)踐指導(dǎo)；最后以開源大語(yǔ)言模型BLOOM和LLaMA為樣例，介紹其架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)過程，幫助讀者理解并構(gòu)建、部署自己的大語(yǔ)言模型。本書還提供了基于MindSpore框架的豐富樣例代碼。本書適合人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動(dòng)化等專業(yè)的本科生和研究生閱讀，同時(shí)也為從事大語(yǔ)言模型相關(guān)工作的軟件開發(fā)工程師和科研人員提供翔實(shí)的參考資料。

·6.6萬(wàn)字

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破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實(shí)現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的核心知識(shí)、原理和內(nèi)在邏輯。經(jīng)過基礎(chǔ)篇的學(xué)習(xí)，想必你已經(jīng)對(duì)深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識(shí)，掌握了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從核心概念、常見問題到典型網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實(shí)現(xiàn)從入門到進(jìn)階、從理論到實(shí)戰(zhàn)的跨越。全書共7章，前三章包括復(fù)雜CNN、RNN和注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)，深入詳解各類主流模型及其變體；第4章介紹這三類基礎(chǔ)模型的組合體，即概率生成模型；第5章和第6章著重介紹這些復(fù)雜模型在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理兩大最常見領(lǐng)域的應(yīng)用；第7章講解生成式大語(yǔ)言模型的內(nèi)在原理并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)予以展望。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，能夠幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書。

·13.4萬(wàn)字

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破解深度學(xué)習(xí)（基礎(chǔ)篇）：模型算法與實(shí)現(xiàn)

本書旨在采用一種符合讀者認(rèn)知角度且能提升其學(xué)習(xí)效率的方式來講解深度學(xué)習(xí)背后的基礎(chǔ)知識(shí)。本書總計(jì)9章，深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的理論與算法基礎(chǔ)，從理論到實(shí)戰(zhàn)全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數(shù)學(xué)概念和必備工具的用法。后六章沿著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展脈絡(luò)，從最簡(jiǎn)單的多層感知機(jī)開始，講解了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、常見挑戰(zhàn)、優(yōu)化算法，以及三大典型模型（基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基礎(chǔ)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。本書系統(tǒng)全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進(jìn)行類比，以此降低學(xué)習(xí)難度，幫助讀者迅速掌握深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。本書適合有志于投身人工智能領(lǐng)域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業(yè)的教學(xué)用書。

·14.8萬(wàn)字

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被算法操控的生活：重新定義精準(zhǔn)廣告、大數(shù)據(jù)和AI

這是一個(gè)“算法世界”：建立在數(shù)據(jù)之上的算法指導(dǎo)社會(huì)的運(yùn)行、決定我們能在網(wǎng)上看到什么；它更是自動(dòng)駕駛、智能管家、未來醫(yī)療以至智慧城市的基石。如果我們不了解算法如何使用數(shù)據(jù)，就無(wú)法知道人工智能將如何改變我們的生活。通過采訪谷歌和劍橋分析公司的數(shù)據(jù)專家、親自模擬高科技巨頭的算法模型，薩普特帶我們直擊智能產(chǎn)品背后的秘密、思考數(shù)字科技給社會(huì)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。我們對(duì)科技和互聯(lián)網(wǎng)的日益依賴，使數(shù)據(jù)研究者能夠收集與我們有關(guān)的數(shù)據(jù)，比如買過哪些東西、對(duì)哪些話題感興趣等。借助這些數(shù)據(jù)，他們能夠窺視我們的日常、預(yù)測(cè)我們的行為，并建立起試圖控制我們生活的算法。這些算法從最冷靜、理性的角度分析我們的性格、影響我們的選擇，并放大了社會(huì)偏見和歧視的威力。通過探討最前沿的人工智能技術(shù)，本書還揭露了一個(gè)驚人事實(shí)：人工智能必須以大數(shù)據(jù)和算法為基礎(chǔ)，我們的生活可能永遠(yuǎn)無(wú)法出現(xiàn)真正的超級(jí)AI。

·14.8萬(wàn)字

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未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)

本書以未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究?jī)?nèi)容，對(duì)未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關(guān)研究成果。本書共分八章，重點(diǎn)介紹了內(nèi)外部定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測(cè)、動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面的研究進(jìn)展，意在推動(dòng)認(rèn)知科學(xué)、模式識(shí)別等學(xué)科的前沿問題的研究，對(duì)提高探測(cè)移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化等專業(yè)的研究生或高年級(jí)本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)、應(yīng)用和開發(fā)領(lǐng)域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬(wàn)字

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Keras深度學(xué)習(xí)：入門、實(shí)戰(zhàn)與進(jìn)階

這是一本理論與實(shí)踐兼顧的深度學(xué)習(xí)著作，它通過精心的內(nèi)容組織和豐富的案例講解，幫助讀者零基礎(chǔ)入門，并迅速晉級(jí)為有一定理論基礎(chǔ)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能力的高手。基礎(chǔ)方面，不僅介紹了Keras等各種深度學(xué)習(xí)框架的使用和開發(fā)環(huán)境的搭建，還對(duì)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)做了講解；理論方面，詳細(xì)講解了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等核心神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用；應(yīng)用層面，不僅講解了如何用Keras開發(fā)各種深度學(xué)習(xí)模型，還講解了深度學(xué)習(xí)在圖像處理和文本處理兩大核心場(chǎng)景的應(yīng)用；實(shí)戰(zhàn)方面，每個(gè)深度學(xué)習(xí)模型原理的背后都有精心設(shè)計(jì)的Keras實(shí)現(xiàn)代碼，每章都有多個(gè)綜合性案例，讀者可以在調(diào)試和執(zhí)行代碼的過程中掌握深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)與開發(fā)的各種方法和技巧。本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)合理，重點(diǎn)突出；寫作方式循序漸進(jìn)，易于讀者理解；行文風(fēng)格幽默風(fēng)趣，讀起來不枯燥。

·15.4萬(wàn)字

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高能效類腦智能：算法與體系架構(gòu)

本書從對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述開始，討論基于速率的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和訓(xùn)練，介紹實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種方法，如從通用處理器到專用硬件，從數(shù)字加速器到模擬加速器。接下來展示了一個(gè)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃而建立的高能效加速器，然后是脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和流行的學(xué)習(xí)算法，以及脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件概述。本書還為讀者介紹了三個(gè)實(shí)現(xiàn)書中學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)案例（兩個(gè)基于傳統(tǒng)CMOS工藝，一個(gè)基于新興的納米工藝），最后對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件進(jìn)行總結(jié)與展望。

·14.5萬(wàn)字

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從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)：基于scikit-learn與TensorFlow的高效開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

這是一本場(chǎng)景式的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐書，筆者努力做到“授人以漁，而非授人以魚”。理論方面從人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的基本要素講起，逐步展開有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這三大類模型的應(yīng)用場(chǎng)景與算法原理；實(shí)踐方面通過金融預(yù)測(cè)、醫(yī)療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識(shí)別、寫詩(shī)機(jī)器人、中國(guó)象棋博弈等案例啟發(fā)讀者將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在各行各業(yè)里，其中后三個(gè)案例使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書試圖用通俗的語(yǔ)言講解涵蓋算法模型的機(jī)器學(xué)習(xí)，主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)通用概念、三個(gè)基本科學(xué)計(jì)算工具、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后，介紹使用Python相關(guān)工具進(jìn)行開發(fā)的方法、解析經(jīng)典案例，使讀者做到“能理解、能設(shè)計(jì)、能編碼、能調(diào)試”，沒有任何專業(yè)基礎(chǔ)的讀者在學(xué)習(xí)本書后也能夠上手設(shè)計(jì)與開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。本書內(nèi)容深入淺出、實(shí)例典型，適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)管理、數(shù)據(jù)分析、軟件開發(fā)或?qū)W生讀者。閱讀本書既能了解當(dāng)前工業(yè)界的主流機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)開發(fā)工具的使用方法，又能從戰(zhàn)略方面掌握如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用到自己的企業(yè)與產(chǎn)品中。

·19.6萬(wàn)字

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大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控：模型、平臺(tái)與業(yè)務(wù)實(shí)踐

這是一本深入講解智能風(fēng)控理論體系和風(fēng)控全生命周期業(yè)務(wù)實(shí)踐的著作。作者基于在銀行業(yè)10余年的風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，首先詳細(xì)講解了“大數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控體系，能為風(fēng)控實(shí)踐提供扎實(shí)的理論指導(dǎo)；然后圍繞風(fēng)控的全生命周期，從貸前評(píng)估、貸中監(jiān)控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風(fēng)控的業(yè)務(wù)實(shí)踐，深刻揭示了智能風(fēng)控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風(fēng)控的背景知識(shí)：首先對(duì)基礎(chǔ)信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行了細(xì)致解析，讀者可以從中了解其運(yùn)作方式和重要性；然后，梳理了智能風(fēng)控是如何隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場(chǎng)的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控理論體系展開：首先介紹了內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、個(gè)人征信數(shù)據(jù)在智能風(fēng)控中的應(yīng)用，以及智能數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建；然后深入探討了智能風(fēng)控模型的算法、評(píng)價(jià)指標(biāo)、開發(fā)流程；最后講解了風(fēng)控平臺(tái)的理論框架、設(shè)計(jì)原則、架構(gòu)設(shè)計(jì)、建設(shè)流程以及決策引擎的建設(shè)。第6~8章圍繞風(fēng)控的全生命周期探討了風(fēng)控策略在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，包括貸前評(píng)估、貸中監(jiān)控、貸后管理，以及智能反欺詐和智能催收體系的建設(shè)和業(yè)務(wù)實(shí)踐，能幫助讀者將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際操作能力，更好地應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中的挑戰(zhàn)。第9章對(duì)智能風(fēng)控的未來發(fā)展進(jìn)行了展望，不僅為讀者揭示了未來的機(jī)遇，也提供了對(duì)于如何應(yīng)對(duì)未來挑戰(zhàn)的思考。

·17.4萬(wàn)字

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涌現(xiàn)：AI大模型賦能千行百業(yè)

AI大模型正成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力，它將對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各行各業(yè)產(chǎn)生重大影響。本書詳細(xì)介紹了AI大模型在各個(gè)領(lǐng)域的無(wú)限潛力和廣闊前景。從精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的種植建議到智能制造的質(zhì)量控制和精益生產(chǎn)，從醫(yī)療診斷的精準(zhǔn)高效到文化傳媒的智能化創(chuàng)新，從旅游業(yè)的個(gè)性化服務(wù)到教育領(lǐng)域的智能化輔助，從零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用到交通運(yùn)輸業(yè)的智能化變革，AI大模型正在深度融入并引領(lǐng)各領(lǐng)域和行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本書不僅提供全面的行業(yè)洞察，而且給出了相關(guān)的策略指導(dǎo)和實(shí)踐指南，助力讀者搶占先機(jī)，實(shí)現(xiàn)高效創(chuàng)新。本書既可作為政府相關(guān)部門負(fù)責(zé)人及企業(yè)高級(jí)管理人員的參考資料，也可作為人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)單位、科研院所人員及高校人工智能相關(guān)專業(yè)師生的培訓(xùn)用書。

·16.6萬(wàn)字

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使能：人工智能驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)

本書首先對(duì)智能經(jīng)濟(jì)的反饋路徑以及發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行了總結(jié)梳理，借助價(jià)值創(chuàng)造理論進(jìn)行分析，總結(jié)出智能企業(yè)運(yùn)算智能、感知智能、認(rèn)知智能三個(gè)階段，并據(jù)此分析了人工智能技術(shù)應(yīng)用在智能經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。其次，本書根據(jù)商業(yè)模式理論比較了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和智能時(shí)代的商業(yè)邏輯，指出互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以流量變現(xiàn)的邏輯為主，而數(shù)據(jù)增值則是智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代價(jià)值創(chuàng)造的全新方式，因此各行各業(yè)都應(yīng)建立完整的數(shù)據(jù)增值模式，形成以數(shù)據(jù)為核心的價(jià)值創(chuàng)造流程閉環(huán)，數(shù)據(jù)生成智能，智能又帶來更多數(shù)據(jù)，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素對(duì)智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展的價(jià)值。最后，本書總結(jié)了智能經(jīng)濟(jì)的發(fā)展歸途，指出為了盡快翻越技術(shù)鴻溝，智能企業(yè)必須有效整合各方力量，迅速找到十倍速效應(yīng)發(fā)揮的區(qū)域，通過點(diǎn)狀加速換取翻越鴻溝的時(shí)間，以盡快進(jìn)入大眾市場(chǎng)，并指出智能經(jīng)濟(jì)的在未來發(fā)展中將會(huì)出現(xiàn)活產(chǎn)品、軟定價(jià)的新模式。

·12.5萬(wàn)字

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AIGC：從ChatGPT到多元應(yīng)用賦能

當(dāng)前，ChatGPT和AIGC成為市場(chǎng)熱點(diǎn)，本書就聚焦這一熱點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)講述。本書分為ChatGPT的前世今生、ChatGPT開啟AI新紀(jì)元、AIGC未來應(yīng)用前景上、中、下三篇。在上篇，本書對(duì)ChatGPT這一核心應(yīng)用的發(fā)展、行業(yè)賦能、職業(yè)趨勢(shì)進(jìn)行了講解，讓讀者對(duì)ChatGPT有一個(gè)全面的了解。在中篇，本書從內(nèi)容變革、技術(shù)圖譜、產(chǎn)業(yè)鏈、發(fā)展趨勢(shì)等方面講解了ChatGPT背后的核心技術(shù)——AIGC的發(fā)展態(tài)勢(shì)。在下篇，本書從資訊行業(yè)、教育行業(yè)、娛樂行業(yè)。電商行業(yè)、金融行業(yè)等多行業(yè)入手，講解了AIGC在其中的應(yīng)用以及對(duì)這些行業(yè)的變革。本書內(nèi)容由淺入深、由理論到應(yīng)用對(duì)ChatGPT和AIGC進(jìn)行了全方位的講解，內(nèi)容十分全面。

·9.3萬(wàn)字

會(huì)員

云上的中國(guó)3：劇變中的AI時(shí)代

在大模型競(jìng)相涌現(xiàn)并賦能干行百業(yè)的時(shí)代背景下，吳曉波帶領(lǐng)作者團(tuán)隊(duì)經(jīng)過實(shí)地調(diào)研與深入采訪，從人工智能技術(shù)流派、AIGC創(chuàng)新企業(yè)、傳統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景下的創(chuàng)新、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游四個(gè)主要維度，對(duì)來自計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、新能源、醫(yī)藥、科研、設(shè)計(jì)、電商、游戲、音頻、金融、圖像、繪畫、心理咨詢、智能硬件等熱門行業(yè)和領(lǐng)域的近50個(gè)極具代表性案例進(jìn)行了真實(shí)記錄與分析。本書通過橫向?qū)Ρ群?nèi)外人工智能技術(shù)的發(fā)展情況，將行業(yè)內(nèi)的專家觀點(diǎn)與躬耕產(chǎn)業(yè)一線代表的獨(dú)到見解深度結(jié)合，重點(diǎn)回答了人工智能大模型如何讓各行業(yè)煥發(fā)新的生機(jī)，詳細(xì)介紹人工智能在諸多細(xì)分場(chǎng)景的新嘗試、新應(yīng)用、新規(guī)律和新的競(jìng)爭(zhēng)空間，揭示產(chǎn)業(yè)智能化趨勢(shì)中獨(dú)具一格的技術(shù)和鮮為人知的機(jī)遇，全景式呈現(xiàn)智能原生時(shí)代大模型的應(yīng)用與未來。

·12.7萬(wàn)字

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未來可期：與人工智能同行

《未來可期：與人工智能同行》是一部探討人工智能的現(xiàn)在和未來，以及人工智能時(shí)代的種種難題的作品集。在ChatGPT橫空出世的今天，我們只有了解人工智能，跟上它的腳步，才能不被時(shí)代淘汰。家用智能器、數(shù)字療法、具身智能、元宇宙、虛擬人、數(shù)字分身……越來越多的新概念已經(jīng)或即將涌入我們的生活，并切實(shí)影響衣食住行的方方面面。作者在書中不僅分析了當(dāng)前的人工智能發(fā)展，更預(yù)測(cè)在不遠(yuǎn)的將來，人工智能如何一步步走進(jìn)和改變我們的生活，如何給我們帶來前所未有的便利，又如何給我們帶來紛繁復(fù)雜的困擾。

·8.6萬(wàn)字

AIGC高效寫作：如何發(fā)揮ChatGPT的無(wú)限創(chuàng)作力

寫作是一項(xiàng)重要且常見的任務(wù)，高質(zhì)量的寫作需要投入大量的時(shí)間和精力。生成式人工智能（AIGC）和ChatGPT的出現(xiàn)，為人們又快又好地進(jìn)行寫作提供了新的可能。那么，到底如何利用這些新工具進(jìn)行高質(zhì)量寫作呢？本書旨在幫助讀者充分理解、掌握AIGC和ChatGPT的相關(guān)知識(shí)和使用方法，提高寫作效率，并增加創(chuàng)新元素，使寫作過程變得更加愉快和有成效。具體而言，本書首先介紹了AIGC及ChatGPT的概念、原理、基本操作、會(huì)遇到的問題及其解決方法；然后分別針對(duì)文案類、工具類、創(chuàng)意類、學(xué)術(shù)類寫作，結(jié)合豐富的案例進(jìn)行詳細(xì)的講解，為讀者提供了可以拿來即用的方法；最后對(duì)AI寫作進(jìn)行思考和設(shè)想，幫助讀者對(duì)AI寫作擁有更充分的認(rèn)識(shí)。本書適合對(duì)AI寫作感興趣或希望提升寫作效率和質(zhì)量的人員閱讀，也可以作為企業(yè)宣傳部門、廣告公司、科研及教育機(jī)構(gòu)的參考用書。

·8.6萬(wàn)字

會(huì)員

ChatGPT原理與應(yīng)用開發(fā)

隨著ChatGPT的出現(xiàn)，大語(yǔ)言模型的能力得到了業(yè)內(nèi)外的認(rèn)可，新的商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)，舊的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)都將重構(gòu)。本書主要介紹基于ChatGPT開發(fā)算法相關(guān)的應(yīng)用或服務(wù)，側(cè)重于介紹與自然語(yǔ)言處理相關(guān)的常見任務(wù)和應(yīng)用，以及如何使用類似ChatGPT的大語(yǔ)言模型服務(wù)來實(shí)現(xiàn)以前只有算法工程師才能完成的工作。全書共8章內(nèi)容，第1章介紹與ChatGPT相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，第2～5章分別介紹相似匹配、句詞分類、文本生成和復(fù)雜推理方面的任務(wù)，第6～8章分別介紹ChatGPT的工程實(shí)踐、局限與不足，以及商業(yè)應(yīng)用，以幫助讀者更好地構(gòu)建自己的應(yīng)用。本書以實(shí)踐為主，尤其注重任務(wù)的講解和設(shè)計(jì)，但同時(shí)也對(duì)自然語(yǔ)言處理相關(guān)算法的基本原理和基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行科普性介紹，適合所有對(duì)大語(yǔ)言模型感興趣的開發(fā)者閱讀。

·10.1萬(wàn)字

會(huì)員

自然語(yǔ)言表示學(xué)習(xí)：文本語(yǔ)義向量化表示研究與應(yīng)用

文本語(yǔ)義向量化表示是指將自然語(yǔ)言編碼為計(jì)算機(jī)可處理的、蘊(yùn)含語(yǔ)義特征的向量的過程。在人工智能領(lǐng)域中，語(yǔ)義表示學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器理解自然語(yǔ)言的第一步，是機(jī)器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)的基礎(chǔ)，其性能的優(yōu)劣直接影響下游任務(wù)的效果。因此，語(yǔ)義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本文梳理了文本語(yǔ)義向量化表示的基礎(chǔ)理論，詳細(xì)介紹了分布式表示方式、融合知識(shí)表示方法、任務(wù)導(dǎo)向的表示方法和預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型等典型方法，并以機(jī)器閱讀理解任務(wù)為例，介紹了文本語(yǔ)義向量化表示在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。最后本文對(duì)文本語(yǔ)言向量化表示進(jìn)行了總結(jié)和未來研究方向展望。

·6.5萬(wàn)字

會(huì)員

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI論文寫作高手

人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到人類生活和工作的方方面面，ChatGPT作為一種人工智能文字處理工具，現(xiàn)在已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于廣告文案創(chuàng)作、視頻腳本生成、小說劇本創(chuàng)作、公文寫作等眾多領(lǐng)域。接受和擁抱人工智能是每一個(gè)人都要面對(duì)的必然選擇。本書作者非常系統(tǒng)地介紹了用戶如何用AI工具ChatGPT寫出高質(zhì)量的論文，重點(diǎn)介紹了ChatGPT在學(xué)士論文、碩士論文、博士論文、科研論文、職稱評(píng)定論文、項(xiàng)目申報(bào)論文六大類論文寫作中的具體應(yīng)用。本書最大的特點(diǎn)是使用了大量的案例演示來展示ChatGPT的實(shí)際運(yùn)用，包括具體的使用方法和技巧。書中的案例不僅數(shù)量龐大，而且邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、結(jié)構(gòu)完整，更重要的是說明簡(jiǎn)潔、精準(zhǔn)。本書可以幫助讀者快速掌握用ChatGPT寫作論文的方法和技巧。

·11.2萬(wàn)字

會(huì)員

語(yǔ)音優(yōu)先：智能語(yǔ)音技術(shù)驅(qū)動(dòng)的交互界面設(shè)計(jì)與語(yǔ)音機(jī)器人設(shè)計(jì)

本書涵蓋了語(yǔ)音應(yīng)用程序的各個(gè)方面,不僅深入淺出地討論了對(duì)話技術(shù)，還手把手告訴我們智能語(yǔ)音交互設(shè)計(jì)的各種細(xì)節(jié)，充滿了有用的技巧和實(shí)踐,是一本語(yǔ)音用戶界面（VUI）設(shè)計(jì)指南和實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)。

·9.6萬(wàn)字

玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI提問和追問高手

本書是一本關(guān)于如何使用ChatGPT提問和追問的書。會(huì)提問才能得到自己想要的結(jié)果，會(huì)追問才能優(yōu)化自己想要的結(jié)果。本書從AI指令提示、角色定位提問、給定標(biāo)準(zhǔn)提問、概括總結(jié)追問、延伸擴(kuò)展追問、強(qiáng)化自洽追問、聯(lián)系上下文追問、聚類分類追問、分步驟與模塊追問等方面分別介紹了ChatGPT的提問和追問技巧。本書適合ChatGPT學(xué)習(xí)者閱讀與使用，尤其適合想高效工作的教師、培訓(xùn)師、咨詢師和管理者閱讀與使用，也適合想用ChatGPT來解決工作和生活問題的廣大ChatGPT愛好者閱讀與使用。

·9.4萬(wàn)字

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玩轉(zhuǎn)ChatGPT：秒變AI論文寫作高手

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