会员
Prompt魔法:提示词工程与ChatGPT行业应用
丁博生 张似衡等更新时间:2024-04-25 18:35:55
最新章节:封底开会员,本书免费读 >
这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作,它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词,大幅提升我们的工作效率,让我们实现AI普惠,成为AI高手。本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者,本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书,你将获得以下知识和技能:认识AICC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质,包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等;ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、StableDiffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型;提示词(Prompt)编写的入门指南、基本原则、黄金公式和进阶技巧;AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等;程序设计、艺术设计、游戏开发与设计、自媒体、市场营销、产品和运营、金融、教育、科研、咨询、学习等10余个行业和领域的AIGC应用场景和提示词写作技巧;用好AI工具,成为AI时代的超级个体。全书有200余个案例,200余个提示词模版,人人一看就懂,一学就会。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2023-12-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
丁博生 张似衡等
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用计算机8.1万字 - 会员
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字 - 会员
玩赚ChatGPT:人人都能用的工作好帮手
本书以工作场景和具体任务来驱动,包括53个场景展示、85项任务模拟、237次提问示范,让完全不懂技术的小白,也能成为ChatGPT工具使用方面的行家。本书通过详细讲解具体任务的提问与追问方法,让ChatGPT成为每个人的工作好帮手,帮助人们提升工作效能,打造超能个体与超能团队。计算机13.8万字 - 会员
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字 - 会员
机器学习中的统计思维(Python实现)
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。计算机18万字 - 会员
自适应和反应式机器人控制:动态系统法
本书主要介绍如何通过动态系统学习控制律,从而使机器人具备实时反应能力。本书首先介绍机器人学习数据的收集方法,然后重点讲解使用动态系统学习控制律的核心技术,使用动态系统进行轨迹规划的方法,以及使用动态系统进行柔性控制和力控制的方法。本书提供大量应用示例,包括机械臂、拟人手和仿人机器人的全身控制等。本书要求读者熟悉关于机器人控制的基础知识,并熟悉机器学习、统计、优化以及动态系统等相关内容,适合作为高等计算机20.3万字 - 会员
破解深度学习(基础篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。本书总计9章,深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础,从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门,介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络,从最简单的多层感知机开始,讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法,以及三大典型模型(基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神计算机14.8万字 - 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习,想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识,掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇,将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章,前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络,深入详解各类主流模型及其变体;第4章介绍这三类基计算机13.4万字