本書采用通俗易懂的語言講解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和主要方法,內(nèi)容涵蓋人工智能的核心方法,包括什么是人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(深度學(xué)習(xí))是如何實(shí)現(xiàn)的、計(jì)算機(jī)是如何學(xué)會(huì)下棋的、計(jì)算機(jī)是如何找到最優(yōu)路徑的、如何用隨機(jī)算法求解組合優(yōu)化問題、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法是如何實(shí)現(xiàn)分類與聚類的、專家系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)的等,每種方法都配有例題并給出

本書講解了AI訓(xùn)練師的核心工作內(nèi)容和技能需求，讓讀者能夠全面了解并掌握AI訓(xùn)練的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)；還特別介紹了百度文心大模型訓(xùn)練平臺(tái)的使用技巧，以及StableDiffusionAI繪畫模型和ChatGPTAI文案模型的訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)，為讀者提供了寶貴的操作步驟和技巧。

本書基于大學(xué)各專業(yè)新生的基礎(chǔ)，深入淺出地介紹人工智能三大學(xué)派的主要內(nèi)容，重點(diǎn)介紹目前掀起人工智能高潮的連接學(xué)派的深度學(xué)習(xí)大模型。全書共9章，主要內(nèi)容包括人工智能技術(shù)與學(xué)科發(fā)展，符號(hào)主義的知識(shí)表示與知識(shí)圖譜、搜索求解，連接主義的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)與大語言模型、生成式人工智能與應(yīng)用，行為主義的智能機(jī)器人，簡要介紹人工智

本書共10章,主要內(nèi)容包括AI大模型概述、AI基礎(chǔ)算法、深度學(xué)習(xí)技術(shù)與工具、生成式模型、數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)、注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)解析、自然語言處理中的預(yù)訓(xùn)練模型、微調(diào)技術(shù)以及大語言模型系統(tǒng)安全技術(shù)。

本書收錄了約百道大模型工程師常見的面試題目和解答，介紹了與大模型相關(guān)的技術(shù)，涵蓋語義表達(dá)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、預(yù)訓(xùn)練、對(duì)齊、垂類微調(diào)、組件、評(píng)估、架構(gòu)、檢索增強(qiáng)生成(RAG)、智能體、PEFT(參數(shù)高效微調(diào))，以及訓(xùn)練與推理等內(nèi)容。

智能體作為當(dāng)前人工智能的一個(gè)重要分支，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的深化和發(fā)展。通過模擬生物智能的機(jī)制，智能體能夠在復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行自主決策和行動(dòng)，提升了人工智能的應(yīng)用能力和智能化水平。智能體的發(fā)展促進(jìn)了多模態(tài)智能的融合，使得人工智能能夠同時(shí)處理視覺、聽覺、觸覺等多種信息，增強(qiáng)了人工智能的理解和交互能力。《智能體時(shí)代》作為一部融合

優(yōu)化提示詞是用好GPT的關(guān)鍵。本書基于GPT，討論提示詞的使用技巧和優(yōu)化方法。本書不僅討論如何讓GPT不再胡說八道，如何用GPT解決各種問題，如何讓GPT了解用戶的需求，如何讓GPT記憶力超群，還講述如何應(yīng)用GPT，如何讓GPT自動(dòng)運(yùn)行，如何打造商業(yè)級(jí)別的GPT，如何辨別GPT生成的內(nèi)容。無論你是職場人士，還是在校大學(xué)

本書以Notion為操作平臺(tái)，通過實(shí)例講解如何應(yīng)用Notion和NotionAI來輔助完成任務(wù)，以幫助讀者提高工作、學(xué)習(xí)效率和更好地規(guī)劃生活。本書采用功能講解實(shí)訓(xùn)案例的模式編寫。在功能講解部分，本書通過實(shí)戰(zhàn)案例詳細(xì)介紹Notion的基礎(chǔ)功能和三大核心元素（塊、頁面、數(shù)據(jù)庫），以及NotionAI的使用方法。在實(shí)訓(xùn)案例部

本書全面且深入地呈現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識(shí)體系，系統(tǒng)梳理了該領(lǐng)域的核心知識(shí)，闡述了深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念、基礎(chǔ)理論及核心思想，剖析了當(dāng)代深度學(xué)習(xí)架構(gòu)與技術(shù)。全書共20章。本書首先介紹深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、基本概念及其在諸多領(lǐng)域（如醫(yī)療診斷、圖像合成等）產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響；繼而深入探討支撐深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理，包括概率、標(biāo)準(zhǔn)分布等；在

如今，以DeepSeek為代表的AI工具迅速崛起，深刻地改變了人類獲取與處理信息的方式。但在應(yīng)用DeepSeek的過程中，很多人發(fā)現(xiàn)，向DeepSeek提出問題后，得到的回復(fù)往往不盡如人意，或是過于寬泛、缺乏針對(duì)性，或是未能切中要點(diǎn)、不能解決實(shí)際問題。導(dǎo)致這一問題的根本原因是，提問者缺乏有效的提問技巧，無法精準(zhǔn)引導(dǎo)AI