人工智能
类型
可以朗读
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99千字
字数
2024-02-01
发行日期
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主编推荐语
技术背景深厚的微软工程师带你探索AIGC的奥秘。
内容简介
本书先概述生成式人工智能所涉及的技术和工具，帮助你了解如何训练模型以生成新数据；接着展示如何用ChatGPT提高营销、科研和软件开发等相关工作的生产力和创造力；随后介绍如何通过改进提示设计从与ChatGPT的交互中获得好的效果，以及如何在企业级场景中使用OpenAI模型。
通过阅读本书，你可以了解生成式人工智能的相关概念，以及如何通过有效的提示设计增加ChatGPT的价值，如何基于Python语言构建和部署生成式人工智能系统，如何利用Azure OpenAI服务实现企业级应用。
本书适合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人阅读，包括但不限于商务人士、数据科学家、软件开发人员、营销人员和科研人员。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 译者简介
- 译者序
- 作者简介
- 审阅者简介
- 前言
- 第一部分 生成式人工智能与GPT模型基础
- 第1章 生成式人工智能概述
- 1.1 什么是生成式人工智能
- 1.2 研究历程和新发展
- 1.3 小结
- 第2章 与OpenAI和ChatGPT面对面
- 2.1 技术要求
- 2.2 什么是OpenAI
- 2.3 OpenAI系列模型概述
- 2.4 通往ChatGPT之路：模型背后的数学原理
- 2.5 ChatGPT
- 2.6 小结
- 2.7 参考资料
- 第二部分 ChatGPT应用
- 第3章 熟悉ChatGPT
- 3.1 设置ChatGPT账户
- 3.2 熟悉界面
- 3.3 组织对话
- 3.4 小结
- 第4章 了解提示设计
- 4.1 什么是提示，提示为什么重要
- 4.2 零样本学习/一次样本学习/少样本学习——Transformer模型的典型功能
- 4.3 定义明确的提示规则，以获得相关和一致结果
- 4.4 应避免隐性偏见的风险，并在ChatGPT中纳入伦理道德考量
- 4.5 小结
- 第5章 ChatGPT助力生产力提升
- 5.1 技术要求
- 5.2 日常小助手——ChatGPT
- 5.3 文本生成
- 5.4 提升写作技能和优化翻译效果
- 5.5 快速检索信息和竞争情报
- 5.6 小结
- 第6章 ChatGPT助力软件开发
- 6.1 为什么开发人员需要ChatGPT？
- 6.2 生成、优化和调试代码
- 6.3 生成文档和代码可解释性
- 6.4 理解机器学习模型可解释性
- 6.5 不同编程语言之间的转换
- 6.6 小结
- 第7章 ChatGPT助力营销
- 7.1 技术要求
- 7.2 营销人员对ChatGPT的需求
- 7.3 新品研发和上架策略
- 7.4 用于营销对比的A/B测试
- 7.5 促进搜索引擎优化（SEO）
- 7.6 用于提高质量和提高客户满意度的情绪分析
- 7.7 小结
- 第8章 ChatGPT助力科学研究
- 8.1 研究人员对ChatGPT的需求
- 8.2 收集文献资料
- 8.3 就实验的设计和研究框架的制订提供支持
- 8.4 生成和格式化参考文献
- 8.5 生成演示文稿
- 8.6 小结
- 第三部分 企业OpenAI
- 第9章 企业OpenAI和ChatGPT
- 9.1 技术要求
- 9.2 OpenAI和微软的合作以及Azure OpenAI服务
- 9.3 引入公共云的目的
- 9.4 负责任的AI
- 9.5 小结
- 第10章 企业用例
- 10.1 技术要求
- 10.2 企业如何使用Azure OpenAI
- 10.3 合同分析器和生成器
- 10.4 了解呼叫中心的分析方法
- 10.5 探索语义搜索
- 10.6 小结
- 第11章 结语
- 11.1 回顾前面所学
- 11.2 这只是开始
- 11.3 生成技术对行业的影响——一种颠覆性的力量
- 11.4 对生成式人工智能的担忧
- 11.5 生成式人工智能的伦理影响及为何需要负责任的人工智能
- 11.6 未来的发展方向
- 11.7 小结
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
