九龙财神是什么财神

這是一本系統(tǒng)梳理并深入解析大模型的基礎(chǔ)理論、算法實現(xiàn)、數(shù)據(jù)構(gòu)造流程、模型微調(diào)方法、偏好對齊方法的著作，也是一本能手把手教你構(gòu)建角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等各種強大的應(yīng)用程序的著作。本書得到了零一萬物、面壁智能、通義千問、百姓AI、瀾舟科技等國內(nèi)主流大模型團隊的負(fù)責(zé)人的高度評價和鼎力推薦。具體地，通過本書你能了解或掌握以下知識：（1）大型語言模型的基礎(chǔ)理論，包括常見的模型架構(gòu)、領(lǐng)域大型語言模型以及如何評估大模型的性能。（2）大模型微調(diào)的關(guān)鍵步驟：從數(shù)據(jù)的收集、清洗到篩選，直至微調(diào)訓(xùn)練的技術(shù)細(xì)節(jié)。（3）大模型人類偏好對齊方法，從基于人工反饋的強化學(xué)習(xí)框架到當(dāng)前主流的對齊方法。（4）通過GPTs快速搭建個性化的專屬ChatGPT應(yīng)用。（5）通過開源模型在多種場景下搭建大模型應(yīng)用，包括：表格查詢、角色扮演、信息抽取、知識問答、AIAgent等。（6）掌握大模型Agent方法以及Agent常用框架。（7）基于LangChain框架構(gòu)建一個AutoGPT應(yīng)用。本書集大模型理論、實踐和場景落地于一體，提供大量經(jīng)詳細(xì)注釋的代碼，方便讀者理解和實操。總之，不管里是想深入研究大模型本身，還是進行大模型相關(guān)應(yīng)用搭建，本書都應(yīng)該能給你頗具價值的技術(shù)啟發(fā)與思考，讓你在大模型的路上快速前行，少走彎路。

·11.2萬字

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華為MindSpore深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用開發(fā)實戰(zhàn)

全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、MindSpore總體架構(gòu)和編程基礎(chǔ)。第二部分由第3～8章組成，介紹MindSpore框架各子系統(tǒng)的具體情況，包括數(shù)據(jù)處理、算子、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理、以及移動端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章組成，介紹使用MindSpore框架開發(fā)和訓(xùn)練的經(jīng)典深度學(xué)習(xí)模型實例。本書既可以作為深度學(xué)習(xí)相關(guān)方向?qū)W生的專業(yè)用書，又可以作為相關(guān)科研人員和開發(fā)人員的參考用書。

·13萬字

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AI輔助編程實戰(zhàn)

本書深入探討了AI（人工智能）如何革新軟件開發(fā)領(lǐng)域，從AI輔助編程的演變、優(yōu)勢與挑戰(zhàn)到具體的工具與技術(shù)實現(xiàn)，為開發(fā)者打開了一個全新的世界。全書共10章，第1章介紹了編程的歷史演變和生成式AI的崛起；第2章深入技術(shù)細(xì)節(jié)，解釋了AI輔助編程工具的主要功能和工作原理；第3章討論了提示工程的重要性，以及如何與AI工具進行有效溝通；第4章和第5章通過GitHubCopilot和其他AI編程工具的案例，展示了AI在實際開發(fā)中的應(yīng)用；第6章擴展到通用大語言模型，如ChatGPT和GPT-4，探討了它們在日常任務(wù)處理中的應(yīng)用；第7章和第8章覆蓋了軟件開發(fā)的早期階段和代碼編寫過程，展示了AI如何輔助決策、提高學(xué)習(xí)效率和代碼質(zhì)量；第9章討論了調(diào)試、測試和部署過程中AI的作用；第10章總結(jié)了AI輔助編程的一些啟示，包括學(xué)習(xí)曲線、優(yōu)勢、不足及對未來工作的影響。本書適合軟件開發(fā)者、編程愛好者、技術(shù)項目經(jīng)理、高等院校計算機科學(xué)專業(yè)的學(xué)生及對AI在編程領(lǐng)域的應(yīng)用感興趣的專業(yè)人士閱讀。

·11萬字

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MindSpore大語言模型實戰(zhàn)

隨著ChatGPT等大語言模型的迅速發(fā)展，大語言模型已經(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)出各種強大的新模型。開發(fā)者想要獨立構(gòu)建、部署符合自身需求的大語言模型，需要理解大語言模型的實現(xiàn)框架和基本原理。本書梳理大語言模型的發(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)展過程中對應(yīng)的BERT、GPT等大語言模型；接下來介紹大語言模型在部署、訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)過程中涉及的各種關(guān)鍵技術(shù)，如自動并行、預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)、RLHF等，并提供相應(yīng)的實踐指導(dǎo)；最后以開源大語言模型BLOOM和LLaMA為樣例，介紹其架構(gòu)和實現(xiàn)過程，幫助讀者理解并構(gòu)建、部署自己的大語言模型。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)、計算機科學(xué)與技術(shù)、電子信息工程、自動化等專業(yè)的本科生和研究生閱讀，同時也為從事大語言模型相關(guān)工作的軟件開發(fā)工程師和科研人員提供翔實的參考資料。

·6.6萬字

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破解深度學(xué)習(xí)（核心篇）：模型算法與實現(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、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)對深度學(xué)習(xí)的總體框架有了初步的了解和認(rèn)識，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。本書為核心篇，將帶領(lǐng)讀者實現(xiàn)從入門到進階、從理論到實戰(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)雜模型在計算機視覺和自然語言處理兩大最常見領(lǐng)域的應(yīng)用；第7章講解生成式大語言模型的內(nèi)在原理并對其發(fā)展趨勢予以展望。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。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。

·13.4萬字

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破解深度學(xué)習(xí)（基礎(chǔ)篇）：模型算法與實現(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。本書總計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)，從最簡單的多層感知機開始，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。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“算法世界”：建立在數(shù)據(jù)之上的算法指導(dǎo)社會的運行、決定我們能在網(wǎng)上看到什么；它更是自動駕駛、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)字科技給社會帶來的風(fēng)險。我們對科技和互聯(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)，本書還揭露了一個驚人事實：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無法出現(xiàn)真正的超級AI。

·14.8萬字

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未知環(huán)境中移動機器人自定位技術(shù)

本書以未知環(huán)境中移動機器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究內(nèi)容，對未知環(huán)境中移動機器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進展進行了比較詳細(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、動態(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展，意在推動認(rèn)知科學(xué)、模式識別等學(xué)科的前沿問題的研究，對提高探測移動機器人導(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算機科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動化等專業(yè)的研究生或高年級本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計、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。

·17.6萬字

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Keras深度學(xué)習(xí)：入門、實戰(zhàn)與進階

這是一本理論與實踐兼顧的深度學(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，并迅速晉級為有一定理論基礎(chǔ)和項目實戰(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，還對深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識做了講解；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景的應(yīng)用；實戰(zhàn)方面，每個深度學(xué)習(xí)模型原理的背后都有精心設(shè)計的Keras實現(xiàn)代碼，每章都有多個綜合性案例，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，重點突出；寫作方式循序漸進，易于讀者理解；行文風(fēng)格幽默風(fēng)趣，讀起來不枯燥。

·15.4萬字

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高能效類腦智能：算法與體系架構(gòu)

本書從對神經(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。接下來展示了一個為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動態(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實現(xiàn)書中學(xué)習(xí)算法的設(shè)計案例（兩個基于傳統(tǒng)CMOS工藝，一個基于新興的納米工藝），最后對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件進行總結(jié)與展望。

·14.5萬字

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從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)：基于scikit-learn與TensorFlow的高效開發(fā)實戰(zhàn)

這是一本場景式的機器學(xué)習(xí)實踐書，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)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)這三大類模型的應(yīng)用場景與算法原理；實踐方面通過金融預(yù)測、醫(yī)療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識別、寫詩機器人、中國象棋博弈等案例啟發(fā)讀者將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用在各行各業(yè)里，其中后三個案例使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書試圖用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學(xué)習(xí)，主要內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)通用概念、三個基本科學(xué)計算工具、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)、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)、強化學(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、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)計與開發(fā)機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。本書內(nèi)容深入淺出、實例典型，適合對機器學(xué)習(xí)感興趣的產(chǎn)品設(shè)計、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。

·19.6萬字

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大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控：模型、平臺與業(yè)務(wù)實踐

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)實踐的著作。作者基于在銀行業(yè)10余年的風(fēng)控經(jīng)驗，首先詳細(xì)講解了“大數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺”三位一體的智能風(fēng)控體系，能為風(fēng)控實踐提供扎實的理論指導(dǎo)；然后圍繞風(fēng)控的全生命周期，從貸前評估、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：首先對基礎(chǔ)信貸業(yè)務(wù)進行了細(xì)致解析，讀者可以從中了解其運作方式和重要性；然后，梳理了智能風(fēng)控是如何隨著技術(shù)的進步和市場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”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、評價指標(biāo)、開發(fā)流程；最后講解了風(fēng)控平臺的理論框架、設(shè)計原則、架構(gòu)設(shè)計、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)控策略在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，包括貸前評估、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)實踐，能幫助讀者將理論知識轉(zhuǎn)化為實際操作能力，更好地應(yīng)對現(xiàn)實業(yè)務(wù)中的挑戰(zhàn)。第9章對智能風(fēng)控的未來發(fā)展進行了展望，不僅為讀者揭示了未來的機遇，也提供了對于如何應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的思考。

·17.4萬字

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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)濟時代的新質(zhì)生產(chǎn)力，它將對經(jīng)濟社會的各行各業(yè)產(chǎn)生重大影響。本書詳細(xì)介紹了AI大模型在各個領(lǐng)域的無限潛力和廣闊前景。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)和實踐指南，助力讀者搶占先機，實現(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。

·16.6萬字

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使能：人工智能驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量增長

本書首先對智能經(jīng)濟的反饋路徑以及發(fā)展脈絡(luò)進行了總結(jié)梳理，借助價值創(chuàng)造理論進行分析，總結(jié)出智能企業(yè)運算智能、感知智能、認(rèn)知智能三個階段，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)時代和智能時代的商業(yè)邏輯，指出互聯(lián)網(wǎng)時代以流量變現(xiàn)的邏輯為主，而數(shù)據(jù)增值則是智能經(jīng)濟時代價值創(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)要素對智能經(jīng)濟發(fā)展的價值。最后，本書總結(jié)了智能經(jīng)濟的發(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，通過點狀加速換取翻越鴻溝的時間，以盡快進入大眾市場，并指出智能經(jīng)濟的在未來發(fā)展中將會出現(xiàn)活產(chǎn)品、軟定價的新模式。

·12.5萬字

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AIGC：從ChatGPT到多元應(yīng)用賦能

當(dāng)前，ChatGPT和AIGC成為市場熱點，本書就聚焦這一熱點，對其進行詳細(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ChatGPT這一核心應(yīng)用的發(fā)展、行業(yè)賦能、職業(yè)趨勢進行了講解，讓讀者對ChatGPT有一個全面的了解。在中篇，本書從內(nèi)容變革、技術(shù)圖譜、產(chǎn)業(yè)鏈、發(fā)展趨勢等方面講解了ChatGPT背后的核心技術(shù)——AIGC的發(fā)展態(tài)勢。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ChatGPT和AIGC進行了全方位的講解，內(nèi)容十分全面。

·9.3萬字

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云上的中國3：劇變中的AI時代

在大模型競相涌現(xiàn)并賦能干行百業(yè)的時代背景下，吳曉波帶領(lǐng)作者團隊經(jīng)過實地調(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)用場景下的創(chuàng)新、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上下游四個主要維度，對來自計算機、互聯(lián)網(wǎng)、新能源、醫(yī)藥、科研、設(shè)計、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個極具代表性案例進行了真實記錄與分析。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)的專家觀點與躬耕產(chǎn)業(yè)一線代表的獨到見解深度結(jié)合，重點回答了人工智能大模型如何讓各行業(yè)煥發(fā)新的生機，詳細(xì)介紹人工智能在諸多細(xì)分場景的新嘗試、新應(yīng)用、新規(guī)律和新的競爭空間，揭示產(chǎn)業(yè)智能化趨勢中獨具一格的技術(shù)和鮮為人知的機遇，全景式呈現(xiàn)智能原生時代大模型的應(yīng)用與未來。

·12.7萬字

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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)測在不遠的將來，人工智能如何一步步走進和改變我們的生活，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。

·8.6萬字

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ChatGPT原理與應(yīng)用開發(fā)

隨著ChatGPT的出現(xiàn)，大語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)計和實現(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的大語言模型服務(wù)來實現(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，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。本書以實踐為主，尤其注重任務(wù)的講解和設(shè)計，但同時也對自然語言處理相關(guān)算法的基本原理和基礎(chǔ)知識進行科普性介紹，適合所有對大語言模型感興趣的開發(fā)者閱讀。

·10.1萬字

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

文本語義向量化表示是指將自然語言編碼為計算機可處理的、蘊含語義特征的向量的過程。在人工智能領(lǐng)域中，語義表示學(xué)習(xí)是實現(xiàn)機器理解自然語言的第一步，是機器處理文本數(shù)據(jù)和完成各種自然語言處理任務(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，語義表示學(xué)習(xí)具有重要的研究意義和實用價值。本文梳理了文本語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、融合知識表示方法、任務(wù)導(dǎo)向的表示方法和預(yù)訓(xùn)練語言模型等典型方法，并以機器閱讀理解任務(wù)為例，介紹了文本語義向量化表示在自然語言處理領(lǐng)域的實際應(yīng)用。最后本文對文本語言向量化表示進行了總結(jié)和未來研究方向展望。

·6.5萬字

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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人都要面對的必然選擇。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、職稱評定論文、項目申報論文六大類論文寫作中的具體應(yīng)用。本書最大的特點是使用了大量的案例演示來展示ChatGPT的實際運用，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。