本书全面介绍大语言模型提示工程基础、提示词类型与万能公式、文本摘要、改写重述、语法纠错、机器翻译、数据挖掘、程序开发、AI写作辅导、AI绘画、百度文心一言和阿里通义大模型等内容。同时详细介绍各类提示词的应用,如问答式、指令式、状态类、建议式、安全类和感谢类提示词,以及如何通过实战演练掌握这些技巧。此外,还涉及使用提示词
"本书面向非专业人士、尤其是青少年群体,将硬核知识、技术方法与人文历史、人物故事有机融合,理顺人工智能纵向发展脉络与横向科学轮廓。作者以扎实的专业背景、流畅的文笔帮读者理顺人工智能的发展脉络,厘清人工智能的核心技术方法,帮读者看懂人工智能与其他学科交叉碰撞所引发的社会生活变化,从“成天下之才”的角度给青少年读者提供学习
"本书以立德树人教育理念为指导,按照教育部组织制订的《新时代大学计算机课程教学基本要求》编写。本书紧跟新一代信息技术的发展,是《基于人工智能的信息技术基础》的配套实验教材和必要补充,两者相辅相成,构成一个完整体系。主要内容共8章,34个实验,涵盖计算机基础、操作系统及其应用、文字处理高级应用、数据处理高级应用、演示文稿
本书旨在成为大模型在各行各业落地应用的“百科全书”,专为对大模型感兴趣的从业者和企业管理者量身打造。本书结合了实地调研和多元视角,不仅对大模型进行了技术分析,还从商业、产品、行业等多个角度进行了应用探讨。全书共5章:第1章介绍了大模型的训练过程和核心技术;第2章分析了大模型对软件行业的影响,通过具体案例展示了软件公司如
本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用,内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。
本书根据李宏毅老师机器学习公开课中与深度学习相关的内容编写而成,介绍了卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习(包括BERT和GPT)等深度学习常见算法,并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学习、元学习、终身学习、网络压缩等深度学习相关的进阶算法.在理论严谨的基础上,本书保留了公开课中大量生动有趣的例子
本书在人机交互的基础上,分析了图像视觉特征的随机游走、水平集方法和图割算法的前景提取模型,阐述了基于多尺度平滑的前景提取算法,研究了不同平滑正则项对前景提取的影响,归纳了平滑正则项的条件和流形算法在前景提取中的应用,为开拓新的前景提取技术奠定了相应的理论基础。
本书收集了国际国内使用AIGC的范例,以及结合“如何运用AIGC进行学习活动”、“如何问大语言模型一个好问题?”、“使用AIGC的原则”和“对使用AIGC的检核与提醒”,来探索AI在工作和生活中的无限潜力。全文共分为三章,分别是第一章:学习篇(徜徉之境——追寻学习的浪漫之旅)、第二章:生活篇(创意悠游——日常生活的多彩
本书使用浅显易懂的语言,系统介绍了数据标注的概念、分类,重点是通过各个项目来阐述文本数据、图像数据、语音数据等几类数据标注的工具、步骤、规范和质检。通过理论与项目实战相结合,帮助读者由浅入深地学习和实践,从而真正掌握数据标注的理论、技术和实施。本书既可以作为大数据人才培训的基础教材,也适用于初学者的入门教材,以及为大数
本书深入剖析了人工智能时代数据服务的核心技术与应用场景,为读者揭示了数据驱动人工智能发展的奥秘。本书通过设计具体的项目和任务,引导学生在完成任务的过程中,深入掌握人工智能数据服务必要的理论知识和实践技能。全书内容分为5个项目,共18个任务,包括人工智能数据服务概述、数据采集、数据处理、数据标注与质量,内容全面,体系完整